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在视觉目标跟踪系统中, 特征的表达和提取是重要的组成部分. 本文提出基于多个自编码机网络相联合的特征提取机, 通过对输入数据进行一定程度的重组, 采用深度学习的理论对其局部特征进行描述并对结果进行联合决策. 结合该网络结构, 本文提出一种融合局部特征的深度信息进行目标跟踪的算法. 将输入图像分块使得大量的乘法运算转化为加法和乘法的混合运算, 相对于全局的特征表达, 大幅降低了运算复杂度. 在跟踪过程中, 目标候选区的各分块权重能够根据相应网络的置信度进行自适应的调整, 提升了跟踪器对光照变化、目标姿态和遮挡的适应. 实验表明, 该跟踪算法在鲁棒性和跟踪速度上表现优秀. 相似文献
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针对现有射频识别(RFID)防碰撞算法存在的通信开支较大问题,提出一种改进的多比特识别算法.该算法在不降低原有算法识别效率的情况下,采用帧时隙的结构,避免了查询前缀的重复发送;同时,通过对碰撞比特进行定位,仅恢复碰撞比特的方法从而进一步减少了算法的通信开支.仿真结果表明,相比基于多比特识别的防碰撞算法,该算法在标签端和总通信开支方面均有所降低,其中总的通信开支最大降低20%. 相似文献
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视觉跟踪中,高效鲁棒的特征表达是解决复杂环境下跟踪漂移问题的关键。该文针对深层网络预训练复杂费时及单网络跟踪易漂移的问题,在粒子滤波框架下,提出一种基于自适应深度稀疏网络的在线跟踪算法。该算法利用ReLU激活函数,针对不同类型目标构建了一种具有自适应选择性的深度稀疏网络结构,仅通过有限标签样本的在线训练,就可得到鲁棒的跟踪网络。实验数据表明:与当前主流的跟踪算法相比,该算法的平均跟踪成功率和精度均为最好,且与同样基于深度学习的DLT算法相比分别提高了20.64%和17.72%。在光照变化、相似背景等复杂环境下,该算法表现出了良好的鲁棒性,能够有效地解决跟踪漂移问题。 相似文献
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