基于多高斯相关滤波的实时跟踪算法

针对分层卷积特征目标跟踪算法实时性不足和单分类器对目标表观变化适应能力差的问题,提出多高斯相关滤波器融合的实时目标跟踪算法. 为了加快跟踪算法,提取VGG-19网络的Pool4和Conv5-3层的多通道卷积特征,通过稀疏采样减少卷积特征通道数;为了防止特征减少造成精确度下降,利用不同高斯分布样本训练多个相关滤波器,并对所有分类器预测的目标位置进行自适应加权融合,提高算法对目标姿态变化的鲁棒性;采用稀疏模型更新策略,进一步提高算法速度,使算法具有实时性. 在OTB100标准数据集上对算法进行测试,结果表明,该算法的平均距离精度为86.6%,比原分层卷积特征目标跟踪算法提高了3.5%,在目标发生遮挡、形变、相似背景干扰等复杂情况时具有较好的鲁棒性;平均跟踪速度为43.7帧/s,实时性更好.     

多模型集成的弱监督语义分割算法

为减小池化操作造成空间信息丢失的影响,提高基于迁移学习的弱监督语义分割算法的性能,提出一种多模型集成的弱监督图像语义分割算法.该算法在迁移学习算法的基础上,利用多尺度图像的高层语义特征和单尺度图像的高中层相结合的卷积特征,分别训练2个差异化的同质型基分割模型,并与原迁移学习训练的分割模型进行加权平均,集成构造最后的分割模型.同时结合预测类别可信度调整语义分割中对应类别像素的可信度,抑制分割图中的假正例区域,提高分割的精度.在VOC2012数据集上进行实验的结果表明,验证集上的平均重叠率为55.3%,测试集上的平均重叠率为56.9%,比原迁移学习算法分别提升6.1%和11.1%,也优于其他以类标为弱监督信息的语义分割算法.     

一种数据增强和多模型集成的细粒度分类算法

针对解决数据缺少和单个卷积网络模型性能的限制造成细粒度分类准确率不高的问 题，提出了一种数据增强和多模型集成融合的分类算法。首先通过镜像、旋转、多尺度缩放、高 斯噪声、随机剪切和色彩增强6 种变换对CompCars 数据集进行增强处理，然后采用差异化采样 数据集的方法训练CaffeNet、VGG16 和GoogleNet 3 种差异化的网络。然后采用多重集成的方法 集成多种模型的输出结果。实验中测试网络结构在不同数据增强算法和不同模型集成下的分类结 果。模型集成的分类准确率达到94.9%，比最好的单GoogleNet 模型的分类精确率提高了9.2 个 百分点。实验结果表明该算法可以有效地提高分类的准确率。     

基于孪生网络的跟踪算法综述

目标跟踪算法共分为两大类,一类是基于相关滤波的跟踪算法,另一类是基于深度学习的跟踪算法。基于相关滤波的跟踪算法的特点是跟踪速度快,跟踪的精度较低。基于深度学习的跟踪算法的特点是精度较高,但跟踪速度较低。随着研究的深入,深度学习中基于孪生网络的跟踪算法很好地平衡了跟踪速度和精度,既保持了基于深度学习的跟踪算法的优点,又大幅度提高了跟踪速度。首先介绍了基于孪生网络的跟踪算法的工作原理,然后根据基于孪生网络的跟踪算法的发展顺序,分别阐述了不同孪生网路跟踪算法的方法,最后对基于孪生网络的跟踪算法做了总结与展望。     

基于面包师变换的数字图象加密

面包师变换是动力系统中一个非常经典的变换。为了对图象进行加密，Masaki Miyamoto等把面包师变换推广到截断面包师变换情形，并给出了基于位置的图象加密方法。本文则给出了基于位置和色彩的图象加密方法，还给出了三进制面包师变换和三进制面包师逆变换的定义。     

一种脆弱的数字水印技术

本文概括地介绍了数字水印技术的概念及原理,并利用数字图像置乱技术,给出了一种脆弱数字水印技术.     

数字图象抽样技术的置乱效果及分析

本文描述了数字图象抽样的概念、周期,证明了数字图象抽样技术具有周期性,给出了一些常用抽样的周期,把抽样技术用于数字图象置乱,增强信息隐藏的不可感知性.     

全相位U变换图像内插方法

构造了一种具有菱形支撑的2维全相位双正交U变换内插模板。利用正交U变换的列率递增特性,依据具有线性相位特性的全相位数字滤波理论,推导了全相位U变换列率滤波器的构造方法,在此基础上利用二维菱形半带低通滤波器设计理论构造了图像内插模板。利用构造的内插模板,提出了一种图像内插方法。实验结果表明,与双三次样条内插和其它全相位内插方法相比,全相位U逆变换图像放大方法的结果是最优的。