基于运动区域检测的运动目标跟踪算法*

针对传统基于模板匹配的运动目标跟踪算法存在着计算量大、模板漂移导致跟踪失败的问题,提出了一种基于运动区域检测的运动目标跟踪算法。该算法通过采用光流法对目标运动区域进行估计,计算出光流场区域的形心,确定待匹配图相匹配范围,再用模板框在已确定区域进行模板匹配跟踪。根据某开放实验室行人录像跟踪实验表明,本算法能够有效解决模板漂移问题,提高了跟踪实时性, 实现了视频对象目标的跟踪。     

适用于复杂环境下的实时目标跟踪技术

针对复杂环境下目标跟踪过程中目标存在旋转、视角、尺度等变化以及噪声干扰的问题,提出了一种基于尺度不变特征与快速模板匹配相结合的目标跟踪技术;该技术通过分别提取预先存储模板和实时采集图像的尺度不变特征,建立初始模板;采用菱形搜索策略对模板的低分辨率子图和待跟踪图像的低分辨率子图进行快速互相关检测,根据检测结果在该帧高分辨率图像中建立紧凑ROI,在此区域内进行模板匹配,对目标进行精确定位;在目标跟踪的过程中采用自适应模板更新策略,以保证在目标发生变化时跟踪的稳定性;实验结果表明,该技术在稳定性、准确性和实时性等方面均优于传统方法。     

自适应模板更新的鲁棒目标跟踪算法*

针对受复杂背景、光照以及目标尺度变化等因素的影响,目标模板更新精度不高,导致跟踪算法鲁棒性差的问题,提出了一种基于深度特征和模板更新的自适应粒子滤波目标跟踪方法。首先对跟踪目标进行仿射变换;然后构造一个12层的卷积神经网络来提取跟踪目标及其仿射变换的深度特征得到目标模板和候选模板,并以此构建候选模板库;其次采用粒子滤波算法跟踪目标,将预测结果与候选模板库中的模板进行匹配,确定新的目标模板并自适应更新候选模板库。实验结果表明,该算法在遮挡、光照、尺度变化、目标旋转和复杂背景的恶劣条件下仍能稳定地跟踪目标,与其他7种先进算法在18组测试视频中进行比较,具有更高的目标跟踪精度和更强的鲁棒性。     

基于KCF和SIFT特征的抗遮挡目标跟踪算法

为了解决KCF目标跟踪中由于目标遮挡和目标尺度的变化造成跟踪目标丢失的问题,对核相关滤波器(KCF)目标跟踪的框架进行了研究,提出了一种基于KCF和SIFT特征的抗遮挡目标跟踪算法,引入了一种目标跟踪丢失后重新搜索定位目标的策略。利用尺度金字塔估计出目标的尺度,实现跟踪框自适应目标尺度大小,通过核相关滤波器(KCF)跟踪算法对目标进行跟踪。跟踪过程中对目标遮挡情况进行判断,当目标遮挡时,对当前帧跟踪框内的目标提取SIFT特征,生成模板特征。提取下一帧视频图像的SIFT特征并与模板特征进行匹配,框出与模板特征相匹配的目标,对目标继续进行跟踪。通过TB数据库标准视频序列和实际环境拍摄的视频序列进行测试。实验结果表明,跟踪框能适应目标的大小,在目标发生遮挡的情况下,能够重新找到目标并进行准确跟踪。     

多分辨率LK光流联合SURF的跟踪方法

针对交通监控中运动目标形变、雾霾天气、高速、光照不均、部分遮挡等复杂情况导致Lucas-Kanade（LK）算法跟踪不稳定问题,提出基于多分辨率LK光流算法联合快速鲁棒性特征（SURF）的跟踪算法。所提算法构建图像多分辨率小波金字塔,解决传统LK算法中同一像素点帧间大尺度运动易丢失问题;同时联合SURF尺度不变特征变换算法,提取特征点进行光流跟踪,并制定自适应模板实时更新策略;在减少光流计算量的同时增强运动目标抗复杂环境的能力。实验结果表明,新方法中特征点匹配准确快速,自适应性强,在交通复杂化境中跟踪稳定。     

融合图像显著性与特征点匹配的形变目标跟踪

目的 针对目标在跟踪过程中出现剧烈形变,特别是剧烈尺度变化的而导致跟踪失败情况,提出融合图像显著性与特征点匹配的目标跟踪算法。方法 首先利用改进的BRISK（binary robust invariant scalable keypoints）特征点检测算法,对视频序列中的初始帧提取特征点,确定跟踪算法中的目标模板和目标模板特征点集合;接着对当前帧进行特征点检测,并与目标模板特征点集合利用FLANN（fast approximate nearest neighbor search library）方法进行匹配得到匹配特征点子集;然后融合匹配特征点和光流特征点确定可靠特征点集;再后基于可靠特征点集和目标模板特征点集计算单应性变换矩阵粗确定目标跟踪框,继而基于LC（local contrast）图像显著性精确定目标跟踪框;最后融合图像显著性和可靠特征点自适应确定目标跟踪框。当连续三帧目标发生剧烈形变时,更新目标模板和目标模板特征点集。结果 为了验证算法性能,在OTB2013数据集中挑选出具有形变特性的8个视频序列,共2214帧图像作为实验数据集。在重合度实验中,本文算法能够达到0.567 1的平均重合度,优于当前先进的跟踪算法;在重合度成功率实验中,本文算法也比当前先进的跟踪算法具有更好的跟踪效果。最后利用Vega Prime仿真了无人机快速抵近飞行下目标出现剧烈形变的航拍视频序列,序列中目标的最大形变量超过14,帧间最大形变量达到1.72,实验表明本文算法在该视频序列上具有更好的跟踪效果。本文算法具有较好的实时性,平均帧率48.6帧/s。结论 本文算法能够实时准确的跟踪剧烈形变的目标,特别是剧烈尺度变化的目标。     

模板匹配跟踪的哈希增强算法

基于平方差匹配SSD(Sum of Squared Difference)、标准相关系数匹配NCC(Normalized Cross Correlation)的传统模板匹配跟踪算法十分依赖灰度信息。图像灰度剧烈变化或光照强度改变明显的情况下容易被图像的高频信息影响,导致产生目标偏移的现象,跟踪精度降低。提出一种模板匹配跟踪的哈希增强算法,用于减小灰度与亮度变化的影响,增强目标跟踪的精度。其具体过程是:以感知哈希提取感知特征,对提取的特征二值化生成跟踪目标的哈希序列;将哈希序列作为匹配跟踪的模板,通过比较汉明距离在每一帧中寻找最为相似的目标以达到跟踪的效果;运用抽屉原理缩短汉明距离比较的时间。给出一种基于汉明距离的自适应模板更新算法,保证了跟踪的连续性。仿真实验结果与基于SSD、NCC的模板跟踪算法比较,在目标灰度或亮度变化情况下匹配精度高出一个数量级,跟踪速度能够满足实时性需求。     

融合图像感知哈希技术的运动目标跟踪

目的 为解决运动目标跟踪时因遮挡、尺度变换等产生的目标丢失以及传统匹配跟踪算法计算复杂度高等问题,提出一种融合图像感知哈希技术的运动目标跟踪算法.方法 本文算法利用感知哈希技术提取目标摘要进行模板图像识别匹配,采用匹配跟踪策略和搜索跟踪策略相配合来准确跟踪目标,并构建模板评价函数和模板更新准则实现目标模板的自适应更新,保证其在目标发生遮挡和尺度变换情况下的适应性.结果 该算法与基于NCC(normalized cross correlation)的模板匹配跟踪算法、Mean-shift跟踪算法以及压缩跟踪算法相比,在目标尺度变换和物体遮挡时,跟踪的连续性和稳定性更好,且具有较低的计算复杂度,能分别降低跟踪系统约6.2%、 6.3%、 9.3%的计算时间.结论 本文算法能有效实现视频场景中目标发生遮挡及尺度变换情况下的跟踪,跟踪的连续性和稳定性良好,且算法具有较低的计算复杂度,有利于实时性跟踪系统的构建.     

室内人体运动目标的自动跟踪方法

针对人体运动目标的自动实时跟踪,设计一种新的基于P89v51内核的运动摄像头云台控制系统.对人体运动的图像检测与跟踪,提出一种快速的模板匹配方法.用改进Surendra算法自适应地获取背景图像以提取匹配模板,通过摄像头运动前后帧相同的运动区域来缩小匹配区域,进行快速目标匹配,达到实时性要求.该系统已应用在视频教学及会议中,实现自动人体运动目标跟踪与摄像.     

引入视觉显著性的多特征融合跟踪

针对大多数目标跟踪算法采用单一特征描述目标,在背景区域出现相似的干扰特征时跟踪精确度较低的问题,提出了一种引入视觉显著性的多特征融合的目标跟踪算法。首先,采用视觉显著性机制处理颜色直方图得到显著性特征,再使用混合特征策略融合显著性特征和BRISK(binary robust invariant scalable keypoints)特征,获取目标前景和背景模型;其次,运用双向光流检测和误差度量提取动态特征,并使用自适应搜索机制提取候选目标区域的静态特征,融合动态特征和静态特征;最后,根据匹配算法估算目标跟踪框的自适应尺度及中心,确定目标在当前帧图像中所处的位置。实验结果表明,该算法能够处理强烈光照变化、目标尺度变化、快速运动及部分遮挡等情况下的目标跟踪问题,并实时稳定地获得单目标跟踪结果。     

采用OOA／OOD设计分布式三层C／S系统

本文介绍了三层C／S的面向对象设计、建模技术，并结合分布式三层C／S实例讨论了系统设计。     

面向对象智能测控系统设计

本介绍了一种基于面向对象方法的过程测控系统的软硬件设计思想。通过将过程对象分解为单元对象（由智能对象管理卡管理）和设备对象（由主机管理），较好地体现了过程控制的本质，并在系统可重用性、开放性、扩展性等方面具有明显的优越性。     

智能视觉监控中的目标检测与跟踪技术

介绍了智能视觉监控中运动目标的检测与跟踪过程所涉及的各项关键技术,主要包括目标提取、阴影检测、目标分割和目标跟踪等。对各项技术的基本原理和主要实现方法进行了分析和总结,并指出了各种方法的特点、存在问题及解决方案。     

对象关系型DBMS的强制访问控制研究

论文研究了对象关系数据库管理系统的强制访问控制,在达梦对象关系数据库管理系统的安全对象概念及其对象特性的基础上,给出了标识对象安全级的策略和过滤对象的访问控制策略,重点讨论了过滤对象的约束策略。     

一种基于RGBD 图像的似物性采样算法

近年来,图像的似物性采样研究成为一个热门的研究领域。似物性采样是提取一 幅图像中可能成为任意目标的窗口,用于减少目标识别的搜索窗口。但目前有关似物性采样的 研究都是基于RGB 图像的,本文基于RGBD 图像的似物性采样算法,结合了目前RGB 图像似 物性采样最好的方法,并利用D 图的深度似物性特征,提出了基于贝叶斯框架的RGBD 图像的 似物性采样方法。在NYU Depth 数据集上实验证明了这些似物性描述方法的结合要比单独使用 任一种描述结果更优。最后,与目前流行的基于RGB 图像的似物性采样方法进行了对比实验, 证明了深度图的加入可以更好的优化似物性采样的结果。     

面向对象数据库中对象的存储和操作算法

面向对象数据库管理系统的核心是把现实世界的描述为对象，数据库的存储，操作和管理都以对象为依据。对象可以是简单的，也可以是复杂的。复杂对象中引用了其它的对象。结合我们开发的面向对象的工程数据库管理系统论述了对复杂对象的物理存储，内存映象方法和对象操作方法的实现技术。     

VFM：Visual Feedback Model for Robust Object Recognition

Object recognition, which consists of classification and detection, has two important attributes for robustness:1) closeness: detection windows should be as close to object locations as possible, and 2...     

对象语义理论和行为约束推理

本文基于时序模型观点建立对象语义理论，将对象定义为对象操作，对象属性和对象踪迹的集合，并由此给出对象继承，对象复合等概念的语义解释。对象类型是满足一组对象约束的同类对象的集合。有两类不同的对象约束：状态约束表示对象属性之间的关联，而时序约束则表示事件操作之间的时序关联。文章最后用例子表明对象约束推理应用。     

Three-dimensional finger joint angles by hand posture and object properties

The objective of this study was to identify three-dimensional finger joint angles for various hand postures and object properties. Finger joint angles were measured using a VICON system for 10 participants while they pinched objects with two, three, four and five fingers and grasped them with five fingers. The objects were cylinders and square pillars with diameters of 2, 4, 6 and 8 cm and weights of 400, 800, 1400 and 1800 g. Hand posture and object size more significantly affected the joint flexion angles than did object shape and weight. Object shape affected only the metacarpophalangeal (MCP) joint angle of the index finger and the flexion angle of the MCP joint of the little finger. Larger flexion angles resulted when the hand posture was grasping with five fingers. The joint angle increased linearly as the object size decreased. This report provides fundamental information about the specific joint angles of the thumb and fingers.

Practitioner Summary: Three-dimensional finger joint angles are of special interest in ergonomics because of their importance in handheld devices and musculoskeletal hand disorders. In this study, the finger joint angles corresponding to various hand postures and objects with different properties were determined.     

Oracle PL/SQL面向对象特性Web应用研究

随着计算机软件技术的不断发展,面向对象的程序设计思想正在逐步取代原有的面向过程的程序设计思想。面向对象程序设计可以大大降低建立复杂应用的开销时间,已经被应用开发人员广泛接受并付诸实践。在PL/SQL中,面向对象程序设计目前是基于对象类型来完成的。文中主要探究PL/SQL对象类型在Web上的应用,提出了应用模型,并以实例加以说明。