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1.
为了提高多目标跟踪的鲁棒性,增强目标之间的区别性,使用了一种基于能量最小化(energy minimization,EM)的多目标跟踪算法,不同于现有算法,本算法专注于将多目标跟踪中的复杂问题表示为能量函数的模型,模型中包括了更优的目标区分策略(相似度模型)。通过将每个能量函数成本值对应一个多目标的跟踪轨迹方案,算法将多目标跟踪问题转化为能量最小化的问题。在能量函数模型的优化方法上,算法采用共轭梯度算法和一系列的跳转运动来找到能量最小的值。公开数据集的实验结果证明了本算法的有效性,而且定量分析结果证明了本算法提高了目标与背景、目标之间的相互区别性从而与其他算法相比能获得更好的鲁棒性能。 相似文献
2.
研究分析80个玉米实验光谱数据,经预处理后,分别进行区间偏最小二乘(iPLS)、组合区间偏最小二乘法(SiPLS)和连续投影算法(SPA)优选玉米水分组分的最佳波长,建立校正模型。结果表明,iPLS、SiPLS和SPA将建模变量从700个分别降低到70、140和2个,各占据全光谱的10%、20%和0.29%,而其建模精度比700个全谱变量建模精度甚至更好。其中SiPLS和SPA的建模精度相当,但是SPA方法将建模变量从700个降低到2个,计算复杂度得到最大程度的降低,并保持了建模精度,表明SPA是一种有效的特征波长提取方法,且这一研究方法可推广应用到对玉米中油脂、蛋白质和淀粉的含量检测中。 相似文献
3.
关联规则主要用来发现数据库中存在的频繁项集.研究关联规则Apriori算法,并利用该数据挖掘技术对高校图书馆管理信息系统中的数据进行挖掘研究,并将挖掘到的规则结果应用到高校图书馆公共检索系统中,达到优化公共检索系统并且向读者提供多元化信息检索服务的目的. 相似文献
4.
多分类器融合的指纹全局特征协同识别 总被引:3,自引:0,他引:3
指纹识别是生物特征识别中的热点,指纹全局特征识别具有明显的优势,但是单一分类器一般不能取得满意的识别效果。本文采用贝叶斯理论分析了常见的积、和、中值以及投票多分类器融合方法,并根据实际的选举情形,对投票法进行了2种改进。然后对3种指纹全局特征协同识别分类器:灰度值、主分量以及方向场分类器进行决策层融合,并采用了一种崭新而高效的协同模式识别方法。对FVC2002指纹库的实验表明:该方法具有较好的分类性能,预处理与特征提取简单、计算复杂度低、识别速度快、对污损指纹具有可靠的识别率、鲁棒性强,而且应用于身份认证中也取得了较好的认证效果。 相似文献
5.
故障树分析法是概率安全分析中的一种重要的方法,借助于计算机来进行故障树分析,将大大提供效率。故障树分析软件的首要问题就是接受用户输入的故障树,并在内存中建立起健壮、灵活的数据结构,在此基础之上才能进行有效、快速的分析和计算。同时,内存数据还要能快速地存储在数据库中,并能完整、正确地再现。针对故障树分析工程的复杂性,提出来了一种以多级链表和二叉树相结合的解决方案,并介绍了解决故障树内存结构存储和再现问题的方法。软件开发的实践证明这种解决方案是方便有效的。 相似文献
6.
扩展分形法结合B-CFAR在SAR图像目标检测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对文献[1]的扩展分形(Extended Fractal.EF)方法,分析了EF特征的优劣性。结合SAR图像的统计特性,本文将EF检测与双参数恒虚警车(Bi-parameter Constant False Alarm Rate B-CFAR)检测相结合.提出两个改进方案:一、利用两种特征的融合信息在决策层决策的检测方案;二、先用B-CFAR增强感兴趣目标区域(Region of Interest.ROI).在此处理之后再用EF法检测。我们将这两种方案运用在复杂的二维SAR图像飞机检测中.得到了良好的检测效果。 相似文献
7.
8.
睡眠呼吸暂停综合征作为一种常见的与睡眠相关的呼吸障碍性疾病,受到众多的关注。由于其复杂的检诊断过程及昂贵的价格,吸引了众多研究学者探索基于单通道信号的快速、便捷检测方法。基于心电信号(ECG)提出了一种多尺度卷积神经网络睡眠呼吸暂停快速检测方法,与常规的单尺度卷积神经网络方法相比,该方法可以有效地结合信号的细节信息和抽象信息,提升卷积神经网络的特征呈现能力。通过PhysioNet提供的Apnea-ECG数据库进行验证,多尺度卷积神经网络获得了85.2%准确率、83.1%敏感性和86.5%特异性。与现有方法相比,该方法进一步提升了睡眠呼吸暂停的检测性能。 相似文献
9.
本文针对目前医院在婴幼儿的体温测量和监护上比较普遍存在的问题,依据先进传感技术和"蓝牙"技术,提出一种较廉价、实用的人体体温自动检测监护系统的方案设计. 相似文献
10.
针对Storyline可视化局部放大问题,提出一种基于内容重要性的局部变形框架.首先对可视化领域中局部变形技术进行对比和分析;然后给出了Storyline可视化可视元素及其重要性计算方法,并对重要性较大的实体元素进行放大显示,在高斯函数的指导下对重要会话元素进行局部放大和过渡平滑处理,根据不同位置的权重对线条进行重新定位;最后以Inception交互会话数据为实验数据,将该方法应用到Storyline可视化视图中.实验结果表明,文中方法能够在有限的显示空间中对Storyline可视化视图的整体结构和局部详细信息同时进行协调、友好的可视化. 相似文献