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近年来深度学习迅猛发展,颠覆了语音识别、图像分类、文本理解等领域的算法设计思路。深度学习因其具备强大的特征提取能力,在图像识别领域的成绩尤为突出。然而深度学习与视频监控领域的结合并不多,由于深度模型具有多层网络结构,算法复杂度大,训练和更新模型时比较耗时,很难满足实时性要求。回顾了深度学习的发展史,介绍了最近10年来国内外深度学习主要模型,论述了基于深度学习的目标跟踪算法,指出了各算法的优缺点,最后对当前该领域存在的问题和发展前景进行了总结和展望。 相似文献
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眼底视网膜血管图像的纹理与结构信息可作为医学对相关疾病诊断的重要依据。针对视网膜血管存在伪影与尺度结构复杂等难题以及微血管分割较低等问题,提出一种基于多尺度滤波的有监督学习视网膜血管分割算法。采用二维K-L变换综合分析彩色图像三通道的频带信息得到视网膜灰度图像,并利用受限对比度直方图均衡化增强血管与背景的对比度,利用Retinex降低伪影与视盘的干扰;由多尺度高斯匹配滤波、多尺度形态学滤波、Frangi滤波以及2D-Gabor滤波提取相关血管特征,并将提取好的特征集由AdaBoost初步提取血管;利用血管连通域信息去除初分割结果的非血管像素,获得最终的血管图像。该算法在DRIVE与STARE数据集上实验,准确率分别达到96.34%与95.83%。 相似文献