基于注意力学习的正则化相关滤波跟踪算法

边界效应是制约相关滤波跟踪性能的一个重要因素.目前大多数方法只是简单地采用先验知识,如逆高斯分布,预设掩模等,或者分割前景目标作为正则化项,进行约束求解,并没有考虑目标的空时域特性.针对这一问题,本文提出一种基于注意力学习的正则化相关滤波跟踪算法.该方法考虑目标在空间中的分布特性,利用注意力机制学习目标的特定空间权重,适应目标在空域中的变化;同时利用目标在时域中的连续性,通过对注意力权重矩阵的约束来间接调整滤波器;最后通过交替方向乘子（ADMM）算法迭代优化模型.我们在标准的数据库上进行大量实验,结果表明本文算法能实时跟踪目标,并且在精确度和成功率上都有了一定的提升.     

仿射变换在压缩感知跟踪中的应用

针对跟踪中目标尺度变化和旋转问题,将仿射变换和应用到压缩感知跟踪中.首先,以上一帧的跟踪结果为均值,以一定的标准差按照高斯分布,随机生成不同尺度和旋转角度的候选框;然后,通过仿射变换将其转换至直角坐标系中,通过多尺度滤波得到目标在不同尺度下的高维特征向量,采用压缩矩阵将高维特征向量降维至低维空间;最后,将低维特征向量通过贝叶斯分类器选取具有最大响应的候选位置作为目标的跟踪位置.在此基础上分别提取正负样本来更新分类器参数,从而实现持续稳定的跟踪.实验结果表明,该算法能够较好地解决压缩感知跟踪中的目标旋转和尺度变化问题.     

一种易于初始化的类卷积神经网络视觉跟踪算法

该文针对视觉跟踪中运动目标的鲁棒性跟踪问题,基于主成分分析(PCA)和卷积神经网络(CNN),提出一种易于初始化的类CNN提取深度特征的视觉跟踪算法。该算法首先利用仿射变换对原始图像进行处理,然后对归一化尺寸的图像进行分层PCA学习,将学习得到的PCA特征向量作为CNN结构中的各阶滤波器,完成特征提取网络的初始化,再利用特征提取网络获取目标的深层次表达。最后结合粒子滤波,利用一个简单的逻辑回归分类器通过分类估计实现目标跟踪。结果表明,利用这种易于初始化的CNN提取到的深度特征能够有效地区分目标和背景,具有很好的可区分性,提出的视觉跟踪算法对光照变化、尺度变化、遮挡、旋转和摄像机抖动等都具有良好的适应性,在许多视频序列上表现出了较好的鲁棒性和准确性。     

弱边缘电荷耦合器件羊毛图像二值化算法

为解决弱边缘图像二值化产生羊毛几何尺寸失真问题,通过对基于灰度和梯度指数的边缘细化算法研究,结合经典的全局阈值法和局部阈值法,提出了一种电荷耦合器件（CCD）羊毛图像自动二值化算法。该算法将sobel算子和斜坡边缘模型引入现有边缘细化算法中,既增加寻找边缘点环节又改进灰度调整因子,达到提高处理效率和避免人为干预的目的;在分析最大类间方差法和Bernsen法的基础上,结合全局和局部阈值处理各个子图像,从而强化边缘细节,降低失真度。实验结果表明,与传统方法相比,该算法对于弱边缘图像二值化具有良好的性能。     

基于局部特征和稀疏表示的图像目标检测算法

传统的基于局部特征的图像目标检测算法具有对遮挡和旋转敏感、检测精度不高以及运算速度慢的特点,为了改进该算法的性能,提出了一种将图像局部特征应用于稀疏表示理论的图像目标检测算法。该算法利用随机树的方式有监督地学习样本图像的局部特征形成字典,通过学习好的字典和测试图像的子块来预测图像中目标的中心位置,以此寻求待检测图像稀疏的表示,从而实现对图像中感兴趣目标的检测。实验结果表明,该算法对目标的遮挡、旋转和复杂背景有很好的鲁棒性,而且检测精度和运算速度相对于同类经典算法均有提高。     

基于笛卡尔乘积字典的稀疏编码跟踪算法

为了提高基于稀疏编码的视频目标跟踪算法的鲁棒性,该文将原始稀疏编码问题分解为两个子稀疏编码问题,在大大增加字典原子个数的同时,降低了稀疏性求解过程的计算量。并且为了减少?1范数最小化的计算次数,利用基于岭回归的重构误差先对候选目标进行粗估计,而后选取重构误差较小的若干个粒子求解其在两个子字典下的稀疏表示,最后将目标的高维稀疏表示代入事先训练好的分类器,选取分类器响应最大的候选位置作为目标的跟踪位置。实验结果表明由于笛卡尔乘积字典的应用使得算法的鲁棒性得到一定程度的提高。     

基于局部敏感核稀疏表示的视频跟踪

为了解决l1范数约束下的稀疏表示判别信息不足的问题,该文提出基于局部敏感核稀疏表示的视频目标跟踪算法。为了提高目标的线性可分性,首先将候选目标的SIFT特征通过高斯核函数映射到高维核空间,然后在高维核空间中求解局部敏感约束下的核稀疏表示,将核稀疏表示经过多尺度最大值池化得到候选目标的表示,最后将候选目标的表示代入在线的SVMs,选择分类器得分最大的候选目标作为目标的跟踪位置。实验结果表明,由于利用了核稀疏表示下数据的局部性信息,使得算法的鲁棒性得到一定程度的提高。     

雾霾天气下可见光图像场景再现

为了再现雾霾天气下可见光图像的清晰场景,有效抑制雾霾退化造成的对比度、清晰度下降,提出了单色大气散射模型新的求解方法. 首先,将单色大气散射模型类比Retinex模型,重新解释了大气传递图;依据大气传递图的先验知识和几点假设,建立目标函数的变分模型,将大气传递图的估计问题转化为二次规划问题. 通过带约束的归一化最速下降法获取最优解,并采用多分辨率技术加速计算;在HSI空间的亮度分量上反解单色大气散射模型,得到反射图像,并依据大气传递图自适应校正饱和度分量. 实验结果表明,新算法可有效去除雾霾,再现真实场景的对比度和清晰度,同现有去雾算法相比,本文算法取得了相似甚至更好的去雾效果.     

基于二值随机森林的目标跟踪算法

针对压缩跟踪不能适应目标姿态变化导致跟踪失败的问题,提出了一种基于二值随机森林的目标跟踪算法。该算法对实时压缩跟踪算法的特征提取和分类这两个部分作了改进。首先,在梯度图像上进行多尺度滤波,获得目标的高维特征描述,利用一个稀疏矩阵进行压缩,获得表征目标的低维信息;然后,通过比较图像块对的大小,获得二值描述符,利用随机森林构造目标表示方法;最后,计算汉明匹配、寻找汉明距离最小的候选样本作为当前帧目标的状态估计,并在此基础上提取目标的特征来更新目标特征模板。与原算法相比,该算法对旋转、折叠、遮挡等姿态变化的目标跟踪性能更好。     

基于参数估计的无参考型图像质量评价算法

针对现有客观图像质量评价算法通用性差及人类主观感知相关性弱等问题,该文提出一种基于参数估计的无参考型图像质量评价算法。该算法通过分析图像本身所蕴含的质量特征,提取出图像结构信息、颜色信息和视觉信息的评价度量指标,采用回归分析的方法估计出相应指标的参数。实验结果表明,该算法与主观评价结果一致性好、鲁棒性强,优于其它客观评价算法,能够准确反映人类对图像质量的视觉感知效果。