Código fonte avançado. Com 31.10.2017 O código fonte Matlab para reconhecimento biométrico foi atualizado. Custos reduzidos. Todo o software é fornecido com grandes descontos, muitos códigos são oferecidos gratuitamente. Melhores performances. Alguns pequenos erros foram corrigidos. Capacidades de software aprimoradas. Muitos códigos foram melhorados em termos de velocidade e gerenciamento de memória. Siga-nos no Twitter Siga-nos no FaceBook Siga-nos no YouTube Siga-nos no LinkedIn Ajuda em tempo real. Conecte-nos agora com o tutorial de vídeo WhatsApp 393207214179. O software é intuitivo, fácil de entender e bem documentado. Para a maioria dos códigos, muitos tutoriais em vídeo foram publicados no nosso canal do YouTube. Também desenvolvemos softwares sob demanda. Para qualquer dúvida, envie-nos um e-mail. Junte-se a nós21.06.2005 Um sistema biométrico pode ser visto como um sistema de reconhecimento de padrões composto por três módulos principais: o módulo de sensor, o módulo de extração de recursos e o módulo de correspondência de recursos. O design de tal sistema é estudado no contexto de muitas modalidades biométricas de uso comum - impressão digital, face, fala, mão, íris. Vários algoritmos que foram desenvolvidos para cada uma dessas modalidades serão apresentados. 16.05.2006 Uma rede neural é um grupo interconectado de neurônios biológicos. No uso moderno, o termo também pode se referir a redes neurais artificiais, que são constituídas por neurônios artificiais. Assim, o termo Rede Neural especifica dois conceitos distintos: - Uma rede neural biológica é um plexo de neurônios conectados ou funcionalmente relacionados no sistema nervoso periférico ou no sistema nervoso central. - No campo da neurociência, muitas vezes se refere a um grupo de neurônios de um sistema nervoso que são adequados para análise laboratorial. As redes neurais artificiais foram concebidas para modelar algumas propriedades das redes neurais biológicas, embora a maioria das aplicações seja de natureza técnica em oposição aos modelos cognitivos. As redes neurais são feitas de unidades que geralmente são assumidas como simples no sentido de que seu estado pode ser descrito por números únicos, seus valores de ativação. Cada unidade gera um sinal de saída com base em sua ativação. As unidades são conectadas entre si de forma muito específica, cada conexão com um peso individual (novamente descrito por um único número). Cada unidade envia seu valor de saída para todas as outras unidades às quais eles têm uma conexão de saída. Através destas conexões, a saída de uma unidade pode influenciar as ativações de outras unidades. A unidade que recebe as conexões calcula sua ativação tomando uma soma ponderada dos sinais de entrada (isto é, multiplica cada sinal de entrada com o peso que corresponde a essa conexão e adiciona esses produtos). A saída é determinada pela função de ativação com base nesta ativação (por exemplo, a unidade gera saída ou incêndios se a ativação estiver acima de um valor de limiar). As redes aprendem mudando os pesos das conexões. Em geral, uma rede neural é composta por um grupo ou grupos de neurônios fisicamente conectados ou funcionalmente associados. Um único neurônio pode ser conectado a muitos outros neurônios e o número total de neurônios e conexões em uma rede pode ser extremamente grande. As conexões, chamadas de sinapses, geralmente são formadas de axônios a dendritos, embora sejam possíveis microcircuitos dendrodentriticos e outras conexões. Além da sinalização elétrica, existem outras formas de sinalização que surgem da difusão do neurotransmissor, que tem um efeito na sinalização elétrica. Assim, como outras redes biológicas, as redes neurais são extremamente complexas. Embora uma descrição detalhada dos sistemas neurais pareça inatingível, o progresso é feito para uma melhor compreensão dos mecanismos básicos. A inteligência artificial e a modelagem cognitiva tentam simular algumas propriedades das redes neurais. Embora semelhantes em suas técnicas, o primeiro tem como objetivo resolver tarefas específicas, enquanto o último visa construir modelos matemáticos de sistemas neurais biológicos. No campo da inteligência artificial, as redes neurais artificiais foram aplicadas com sucesso ao reconhecimento de fala, análise de imagem e controle adaptativo, para construir agentes de software (em computadores e videogames) ou robôs autônomos. A maioria das redes neurais artificiais atualmente empregadas para inteligência artificial são baseadas em estimativa estatística, otimização e teoria de controle. O campo de modelagem cognitiva é a modelagem física ou matemática do comportamento de sistemas neurais que variam do nível neural individual (por exemplo, modelando as curvas de resposta de espuma dos neurônios para um estímulo), através do nível do cluster neural (por exemplo, modelando a liberação e os efeitos da dopamina Nos gânglios basais) ao organismo completo (por exemplo, modelagem comportamental da resposta dos organismos aos estímulos). 11.06.2007 Os algoritmos genéticos constituem uma classe de técnicas de busca, adaptação e otimização baseadas nos princípios da evolução natural. Os algoritmos genéticos foram desenvolvidos pela Holanda. Outros algoritmos evolutivos incluem estratégias de evolução, programação evolutiva, sistemas classificadores e programação genética. Um algoritmo evolutivo mantém uma população de candidatos de solução e avalia a qualidade de cada candidato de solução de acordo com uma função de aptidão específica do problema, que define o ambiente para a evolução. Novos candidatos de solução são criados selecionando membros relativamente adequados da população e recombinando-os através de vários operadores. Algoritmos evolutivos específicos dier na representação de soluções, o mecanismo de seleção e os detalhes dos operadores de recombinação. Em um algoritmo genético, os candidatos da solução são representados como cordas de caracteres de um determinado alfabeto (muitas vezes binário). Em um problema particular, um mapeamento entre essas estruturas genéticas e o espaço de solução original deve ser desenvolvido, e uma função de fitness deve ser definida. A função de fitness mede a qualidade da solução correspondente a uma estrutura genética. Em um problema de otimização, a função de fitness simplesmente calcula o valor da função objetivo. Em outros problemas, a aptidão física pode ser determinada por um ambiente coevolutivo que consiste em outras estruturas genéticas. Por exemplo, pode-se estudar as propriedades de equilíbrio dos problemas da teoria do jogo, em que uma população de estratégias evolui com a aptidão de cada estratégia definida como a remuneração média contra os outros membros da população. Um algoritmo genético começa com uma população de candidatos a soluções geradas aleatoriamente. A próxima geração é criada pela recombinação de candidatos promissores. A recombinação envolve dois pais escolhidos aleatoriamente da população, com as probabilidades de seleção tendenciosas em favor dos candidatos relativamente adequados. Os pais são recombinados através de um operador de crossover, que divide as duas estruturas genéticas separadas em locais escolhidos aleatoriamente e junta uma peça de cada pai para criar uma prole (como uma proteção contra a perda de diversidade genética, ocasionalmente são introduzidas mutações aleatórias no descendência). O algoritmo avalia a aptidão da prole e substitui um dos membros relativamente inaptos da população. Novas estruturas genéticas são produzidas até a conclusão da geração. Gerações sucessivas são criadas da mesma maneira até que um critério de terminação bem definido seja satisfeito. A população final fornece uma coleção de candidatos a soluções, uma ou mais das quais podem ser aplicadas ao problema original. Mesmo que os algoritmos evolutivos não sejam garantidos para encontrar o ótimo global, eles podem encontrar uma solução aceitável de forma relativamente rápida em uma ampla gama de problemas. Algoritmos evolutivos foram aplicados a um grande número de problemas em engenharia, informática, ciência cognitiva, economia, ciência gerencial e outros campos. O número de aplicações práticas vem aumentando de forma constante, especialmente desde o final da década de 1980. As aplicações comerciais típicas envolvem o planejamento da produção, o agendamento de trabalhos e outros problemas combinatórios difíceis. Algoritmos genéticos também foram aplicados a questões teóricas nos mercados econômicos, à previsão de séries temporais e à estimativa econométrica. Os algoritmos genéticos baseados em cordas foram aplicados para encontrar estratégias de timing de mercado baseadas em dados fundamentais para mercados de ações e títulos. 23.04.2006 Uma lista de linguagens de programação baseadas em matriz: Scilab - Scilab é um pacote de software científico para computação numérica que oferece um poderoso ambiente de computação aberta para aplicações científicas e de engenharia. Desenvolvido desde 1990 por pesquisadores do INRIA e da ENPC, agora é mantido e desenvolvido pelo Consórcio Scilab desde sua criação em maio de 2003. O Projeto R para Computação Estatística - R é um ambiente de software livre para computação e gráficos estatísticos. Ele compila e funciona em uma grande variedade de plataformas UNIX, Windows e MacOS. Octave - Octava é uma linguagem de alto nível, principalmente destinada a computação numérica. Ele fornece uma conveniente interface de linha de comando para resolver problemas lineares e não-lineares numericamente e para realizar outros experimentos numéricos usando um idioma que seja mais compatível com o Matlab. Também pode ser usado como uma linguagem orientada para o lote. Python - Python é uma linguagem dinâmica de programação orientada a objetos que pode ser usada para vários tipos de desenvolvimento de software. Oferece um forte suporte para a integração com outros idiomas e ferramentas, vem com extensas bibliotecas padrão e pode ser aprendido em alguns dias. Muitos programadores Python relatam ganhos substanciais de produtividade e sentem o idioma encorajar o desenvolvimento de códigos de qualidade e código mais elevados. Características principais Técnicas de regressão, incluindo linear. Linear generalizado, não linear. Robusto, regularizado. ANOVA, medidas repetidas e modelos de efeitos mistos Grandes algoritmos de dados para redução de dimensão, estatística descritiva, agrupamento de k-means, regressão linear, regressão logística e análise discriminante Distribuições de probabilidade univariadas e multivariadas. Geradores de números aleatórios e quase-aleatórios. E amostras de cadeia de Markov Testes de hipóteses para técnicas de distribuição, dispersão e localização e design de experimentos (DOE) para projetos de superfície ótimos, fatoriais e de resposta Classificação Aprendizagem e algoritmos para aprendizado de máquinas supervisionado. Incluindo máquinas de vetor de suporte (SVMs), árvores de decisão ampliadas e ensacadas, k-vizinho mais próximo, Nave Bayes, análise discriminante e regressão de processo gaussiano. Algoritmos de aprendizado de máquina não supervisionados, incluindo k-means, k-medoids, agrupamento hierárquico, misturas gaussianas e Modelos ocultos de Markov Otimização bayesiana para algoritmos de aprendizagem de máquinas de ajuste procurando por hiperparâmetros ideais Saiba como as ferramentas de aprendizado de máquinas no MATLAB podem ser usadas para resolver problemas de regressão, agrupamento e classificação. Execute modelagem estatística e análise usando o Statistics and Machine Learning Toolbox. As estatísticas de análise de dados exploratórios e a caixa de ferramentas de aprendizado de máquina oferecem várias maneiras de explorar dados: plotar estatístico com gráficos interativos, algoritmos para análise de cluster e estatísticas descritivas para grandes conjuntos de dados. Traçado estatístico com gráficos interativos Como visualizar dados multivariados usando vários gráficos estatísticos. Estatística descritiva As estatísticas descritivas permitem compreender e descrever rapidamente grandes conjuntos de dados usando rapidamente alguns números altamente relevantes. A Caixa de ferramentas de Estatística e Aprendizagem de Máquinas inclui funções para calcular: Estas funções ajudam você a resumir valores em uma amostra de dados usando alguns números altamente relevantes. Em alguns casos, a realização de inferências em estatísticas resumidas usando métodos paramétricos não é possível. Para lidar com esses casos, o Statistics and Machine Learning Toolbox fornece técnicas de reescalonamento, incluindo: amostragem aleatória de um conjunto de dados com ou sem substituição. Uma função de bootstrap não paramétrica para investigar a distribuição de estatísticas usando o reescalonamento de uma função jackknife para investigar a distribuição de estatísticas usando jackknife Reescalonamento Uma função bootci para estimar intervalos de confiança usando estações de bootstrap não paramétricas e Machine Toolbox Tool inclui algoritmos para a realização de análise de cluster para descobrir padrões em seu conjunto de dados, agrupando dados com base em medidas de similaridade. Os algoritmos disponíveis incluem k-means. K-medoids. agrupamento hierárquico. Modelos de mistura gaussiana. E modelos escondidos de Markov. Quando o número de clusters é desconhecido, você pode usar técnicas de avaliação de cluster para determinar o número de clusters presentes nos dados com base em uma métrica especificada. Saiba como detectar padrões em perfis de expressão gênica ao examinar dados de expressão gênica. Estatísticas de regressão não paramétrica e Toolbox Toolbox também suporta técnicas de regressão não paramétrica para gerar um ajuste preciso sem especificar um modelo que descreva a relação entre o preditor e a resposta. As técnicas de regressão não paramétrica podem ser mais amplamente classificadas na aprendizagem automatizada de máquinas para regressão e incluem árvores de decisão. Árvores de regressão elevadas ou ensacadas. E regressão da máquina vetorial de suporte. Prever o risco de seguro através do conjunto de treinamento de árvores de regressão usando o TreeBagger. Regressão e ANOVA Regressão Usando técnicas de regressão, você pode modelar uma variável de resposta contínua como uma função de um ou mais preditores. Statistics and Machine Learning Toolbox oferece uma variedade de algoritmos de regressão, incluindo regressão linear. Modelos lineares generalizados, regressão não linear. E modelos de efeitos mistos. Regressão linear A regressão linear é uma técnica de modelagem estatística utilizada para descrever uma variável de resposta contínua como uma função de uma ou mais variáveis preditoras. Pode ajudá-lo a compreender e a prever o comportamento de sistemas complexos ou a analisar dados experimentais, financeiros e biológicos. A Caixa de ferramentas de Estatística e Aprendizagem de Máquinas oferece vários tipos de modelos de regressão linear e métodos de montagem, incluindo: Simples: Modelo com apenas um preditor Múltiplo: Modelo com múltiplos preditores Multivariável: Modelo com múltiplas variáveis de resposta Robusto: Modelo na presença de outlook Stepwise: Modelo com Seleção automática de variáveis Regularizada: Modelo que pode lidar com preditores redundantes e evitar o excesso de uso usando o cume. laço. E algoritmos de rede elástica Neste seminário web, você aprenderá a usar o Statistics and Machine Learning Toolbox para gerar modelos preditivos precisos a partir de conjuntos de dados que contenham grandes quantidades de variáveis correlacionadas. Os modelos lineares generalizados são um caso especial de modelos não-lineares que utilizam métodos lineares. Eles permitem que as variáveis de resposta tenham distribuições não normais e uma função de link que descreva como o valor esperado da resposta está relacionado aos preditores lineares. A Caixa de ferramentas de Estatística e Aprendizagem de Máquinas suporta montagem de modelos lineares generalizados com as seguintes distribuições de resposta: Binômio Normal (regressão logística ou probit) Poisson Gamma Gaussiana Inversa Avaliando a Qualidade das Estatísticas de Ajuste e a Ferramenta de Aprendizagem Automática fornece gráficos estatísticos para avaliar a forma como um conjunto de dados corresponde a uma especificação distribuição. A caixa de ferramentas inclui gráficos de probabilidade para uma variedade de distribuições padrão, incluindo valores normais, exponenciais, extremos, lognormal, Rayleigh e Weibull. Você pode gerar gráficos de probabilidade de conjuntos de dados completos e conjuntos de dados censurados. Além disso, você pode usar parcelas quantile-quantile para avaliar quão bem uma dada distribuição corresponde a uma distribuição normal padrão. Statistics and Machine Learning Toolbox também fornece testes de hipóteses para determinar se um conjunto de dados é consistente com diferentes distribuições de probabilidade. Testes de distribuição específicos incluem: testes de Anderson-Darling Testes unilaterais e de dois lados do Kolmogorov-Smirnov Testes de qualidade do Chi-quadrado Testes de Lilliefors Testes de Ansari-Bradley Testes de Jarque-Bera Testes de Durbin-Watson A caixa de ferramentas fornece funções para gerar pseudorandom E fluxos numéricos quase-aleatórios de distribuições de probabilidade. Você pode gerar números aleatórios de uma distribuição de probabilidade instalada ou construída aplicando o método aleatório. Statistics and Machine Learning Toolbox também fornece funções para: Gerar amostras aleatórias de distribuições multivariadas, como t. Normal, copulas e Wishart Amostragem de populações finitas Executando amostras de hipercubo latino Gerando amostras de sistemas de distribuição de Pearson e Johnson Você também pode gerar fluxos de números quase-aleatórios. Quotas de números quase-aleatórios produzem amostras altamente uniformes da unidade hipercubo. Os fluxos de números quase aleatórios podem, muitas vezes, acelerar as simulações de Monte Carlo porque são necessárias menos amostras para obter uma cobertura completa. Use copulas para gerar dados de distribuições multivariadas quando há relações complicadas entre as variáveis, ou quando as variáveis individuais são de diferentes distribuições. A variação aleatória pode tornar difícil determinar se as amostras colhidas em diferentes condições são realmente diferentes. O teste de hipóteses é uma ferramenta eficaz para analisar se as diferenças amostra-amostra são significativas e requerem uma avaliação mais aprofundada ou são consistentes com a variação de dados aleatória e esperada. A Caixa de ferramentas de Estatística e Aprendizagem de Máquinas suporta procedimentos de teste de hipóteses paramétricos e não paramétricos amplamente utilizados, incluindo: Uma amostra e dois testes t-teste de amostra Testes não paramétricos para uma amostra, amostras pareadas e duas amostras independentes. Testes de distribuição (qui-quadrado, Jarque-Bera, Lilliefors E Kolmogorov-Smirnov) Comparação das distribuições (duas amostras Kolmogorov-Smirnov) Testes de autocorrelação e aleatoriedade Testes de hipóteses lineares sobre coeficientes de regressão Você pode usar a Estabelecida e Ferramenta de Aprendizado de Máquinas para definir, analisar e visualizar um projeto personalizado de experimentos (DOE ). Funções para o DOE permitem que você crie e teste planos práticos para coletar dados para modelagem estatística. Esses planos mostram como manipular entradas de dados em conjunto para gerar informações sobre seus efeitos nas saídas de dados. Os tipos de design suportados incluem: Fatorial completo Fatorial fraccional Superfície de resposta (composto central e Box-Behnken) D-óptimo hipercubo latino Por exemplo, você pode estimar efeitos de entrada e interações de entrada usando ANOVA, regressão linear e modelagem de superfície de resposta e, em seguida, visualizar resultados Através de gráficos de efeito principal, gráficos de interação e gráficos multivariados. A Caixa de ferramentas de Estatística e Aprendizado de Máquinas fornece um conjunto de funções que suportam o controle de processo estatístico (SPC). Essas funções permitem que você monitore e melhore produtos ou processos avaliando a variabilidade do processo. Com funções SPC, você pode: Realizar estudos de repetibilidade e reprodutibilidade de calibração Estimar a capacidade do processo Criar gráficos de controle Aplicar regras de controle Western Electric e Nelson para controlar os dados do gráfico Selecione Seu País
Comments
Post a Comment