带旋转与尺度估计的全卷积孪生网络目标跟踪算法

针对目标跟踪任务中,全卷积孪生网络（SiamFC）跟踪算法存在因目标的旋转、尺度变化而造成跟踪错误或跟踪结果不准确的问题,提出一种带旋转与尺度估计的SiamFC跟踪算法。该算法由定位模块与旋转、尺度估计模块两部分组成。首先在定位模块中,利用SiamFC算法获得跟踪位置,并结合旋转与尺度信息对该位置进行调整;其次在旋转、尺度估计模块中,鉴于图像的旋转和尺度变化在对数极坐标系下变成了平移运动,将目标搜索区域从笛卡儿坐标系变换到对数极坐标系下,由此便可利用相关滤波技术估计待跟踪目标的尺度和旋转角度;最终实现了一个能同步估计目标位置、旋转角度以及尺度变化的目标跟踪模型。在对比实验中,该算法在OTB2015数据集上的成功率与准确率分别达到57.7%和81.4%;在包含目标旋转和尺度变化的POT数据集上的成功率与准确率分别达到51.8%和53.3%。与SiamFC算法相比,所提算法的成功率和准确率分别提高了13.5个百分点和13.4个百分点。实验结果表明,所提算法能有效应对目标旋转与尺度变化带来的跟踪挑战。     

k元（n-1）方体子网络可靠性的近似评估方法

多处理器系统互连网络的拓扑性质对系统功能的实现起着重要的作用。k元n方体网络的子网络可靠性是以k元n方体为拓扑结构构建的多处理器系统处理计算任务时需要考虑的一个重要因素。为了精确高效地度量概率故障条件下k元n方体中k元（n-1）方体子网络的可靠性，提出基于反向传播（BP）神经网络的k元（n-1）方体子网络可靠性的近似评估方法。首先，利用蒙特卡洛仿真方法和k元（n-1）方体子网络可靠性的已有上下界给出用于训练BP神经网络的数据集的生成方法；其次，基于生成的训练数据集构造用于评估k元（n-1）方体子网络可靠性的BP神经网络模型；最后，对BP神经网络模型得出的k元（n-1）方体子网络可靠性的近似评估结果进行了分析，并与近似计算公式和基于蒙特卡洛的评估方法的结果进行了对比。与近似计算公式相比，所提方法得出的结果更为精确；与基于蒙特卡洛的评估方法相比，所提方法的评估耗时平均减少了约59%。实验结果表明，所提方法在兼顾精度和效率方面具有一定优势。