Predlagali smo pristop, s katerim se model lokalnega gibanja prilagaja gibanju tarče med sledenjem. Verjetnostni model lokalnega gibanja upošteva tako napako v oceni lokalnega optičnega toka kot spremembe v smeri gibanja tarče. V kombinaciji s sledilnikom na osnovi barve razreši probleme zakrivanja in probleme kompleksnega ozadja, ki jih barvni model sam zase ne more razrešiti.
COBISS.SI-ID: 7086164
Analizirali smo računsko zahtevnost Petrov-Galerkinove nemrežne metode (MLPG) in jo primerjali s FDM in FEM. Teoretično je MLPG najbolj zahtevna. Eksperimentalni rezultati pa kažejo, da z ustrezno izbiro integracije in dimenzij podporne in kvadraturne domene lahko doseže podobno natančnost kot FEM. Meritev vzporedne zahtevnosti in pohitritve kaže, da je MLPG enako skalabilna na velikih sistemih. Normalizirana računska zahtevnost pokaže, da je FEM najboljša izbira, toda MLPG ostaja konkurenčna, če je potrebno znatno sodelovanje uporabnika pri ustvarjanju diskretizacijske mreže.
COBISS.SI-ID: 21895463
Glavni problem pri določanju trajektorij večih oseb z računalniškim vidom so nepredvidljivost gibanja, pogosta dotikanja, zakrivanje in dvoumnost pri detekciji in razpoznavanju objektov. Naš pristop razreši te probleme z najnaprednejšimi metodami sledenja s filtri delci, dinamičnim razcepom prizora z Voronoievim diagramom, fizikalnim modelom dotikov in omejitvami zaprtega sveta. Metoda je bila uporabljena za sledenje igralcev v skupinskih športnih igrah.
COBISS.SI-ID: 6401620
BEsTRF je programsko orodje za analizo kombinacij začetni oligonukleotid-encim-del gena, za optimalno ločljivost tehnike T-RFLP pri genotipizaciji kompleksnih mikrobnih združb. Uporabnik definira podatkovne baze mikrobnih sekvenc velikostnega reda več sto tisoč DNA sekvenc in določi ločljivost željenih začetnih oligonukleotidov in restrikcijskih endonukleaz. Kvaliteta uporabljenih sekvenc, specifičnost prileganja začetnih oligonukleotidov, insercije in delecije so nastavljivi parametri.
COBISS.SI-ID: 2450312
V tem članku vpeljemo prilagodljivost v dvostopenjske probleme izbire odločitve. Cilj je v sedanjosti izbrati odločitev, ki jo lahko učinkovito transformiramo v odločitev v prihodnosti. Predstavimo rezultate s področja računske zahtevnosti in algoritme za posamezne različice problema, med drugim pokažemo NP-težkost in neaproksimabilnost ter razvijemo natančne in aproksimacijske polinomske algoritme za reševanje.
COBISS.SI-ID: 7087444