一种光电载荷目标追踪方法研究

在光电载荷使用中,存在地面背景中目标被部分遮挡或干扰等情况,为实现对目标的继续追踪,提出了一种灰度信息配准和直方图均值平移结合的复合追踪方法,给出测试结果,证明了该方法的有效性。     

用光信息处理方法对分形图象实现分数傅里叶变换

用光学方法成功地实现了雪花分形的分数傅里叶变换 ,采用掩膜板遮挡的方法对分形图形的分数傅里叶变换谱及自相似结构进行了研究 ,并与常规傅里叶变换频谱作了比较 ,提供了用光学方法实现分形图形分数傅里叶变换的方法 ,对光学信息处理具有实用价值     

基于机器视觉的运动煤颗粒检测和遮挡追踪

针对煤颗粒筛分过程中被遮挡而导致其运动分析实测数据缺失的情况,应用机器视觉的方法实现了对运动煤颗粒检测和遮挡追踪.文章搭建模拟激振实验台,使用高速摄像机采集单个煤颗粒被遮挡情况下的序列图像.在MATLAB中采用引导滤波对序列图像进行去除噪声预处理,使用混合高斯模型法(GMM)有效提取了目标煤颗粒的前景掩码,并利用卡尔曼...     

基于自适应关键点热图的遮挡篮球运动员检测算法

运动员检测是篮球运动智能化分析的基础,由于篮球视频存在场景复杂、目标运动快速、目标间遮挡严重的问题,现有目标检测技术不能实现对密集遮挡运动员的精确检测.为此,提出一种基于自适应关键点热图的遮挡篮球运动员检测算法.首先通过预先构建的全卷积编码-解码网络进行运动员特征提取,利用高斯核函数在特征图上渲染关键点热图,热图的渲染...     

基于块的Mean-shift跟踪算法

针对传统Mean-shift跟踪算法在目标发生遮挡和形态变化时跟踪性能下降的缺点,提出了一种基于块的Mean-shift跟踪算法,该算法主要特点有：(1)将跟踪目标平均分块,每小块独立进行传统Mean-shift跟踪,利用小块跟踪未被遮挡的目标部分;(2)跟踪检测器检测目标小块跟踪的有效性,筛选出无效跟踪的目标小块,解决了目标分块造成跟踪性能下降的问题;(3)归一化互相关检测器和邻域一致检测增加了对目标空间信息的检测,弥补了Mean-shift算法的局限性,增加了跟踪的鲁棒性。实验表明,该算法在目标发生遮挡和形态变化时仍然可以有效的实现跟踪。     

联合Kalman和自适应Meanshift的稳健相关视频跟踪方法

相关视频跟踪器存在计算量大、模板漂移、对机动目标,杂波影响大以及遮挡情况无法跟踪的问题,而Kalman滤波能通过利用相关跟踪器的输出结果来预测目标在下一帧里在图像中的坐标,可以在高概率的小范围内对目标进行搜索,以大幅减小计算量和杂波的影响.然后,当跟踪器由于受到杂波或遮挡的影响而提供了错误的测量信息时,跟踪的性能将大幅下降.大量研究表明,Mean-Shift跟踪器具有运算速度快和跟踪性能好的特点,而当目标柱状图和待选图像区域相近时,其跟踪性能也将大幅下降,甚至无法进行跟踪.为了解决该问题,结合上述3种思想提出了一种改进的、稳健的视频目标跟踪方法,并通过理论分析和仿真结果表明了算法的有效性和优越性.     

严重遮挡非视距环境下的三维定位方法

在严重遮挡非视距环境中,由于定位源与未知节点之间被障碍物遮挡而无法检测直射路径,极大地制约了无线定位方法的应用。提出一种能够规避直射路径遮挡现象的三维定位框架,利用单次反射路径和方位信息,论证了定位源、未知节点和散射体的三维空间位置关系,提出了基于最小二乘准则的空间位置优化算法,并推导出空间位置的求解方法。同时对定位算法进行均方根误差（RMSE, root mean-square error）的理论分析。通过蒙特卡罗仿真实验分析了三维定位框架中距离和方位偏差对算法性能的影响,仿真结果与算法的RMSE理论结果相符,说明了三维非视距定位算法的有效性。     

基于GAN网络的三维人脸纹理重建技术

在计算机视觉领域,三维人脸重建起着重要的作用,特别是在动画制作、虚拟人脸、人脸识别等领域正被广泛应用。基于单张图片的三维人脸重建,通过使用拟合的模型对图像进行采样,可以创建出面部的UV纹理图。然而通过相机采集到的是单视角的二维图像,存在人脸自遮挡的情况,这导致生成的UV纹理图的信息是不完整的。因此,提出一种针对三维人脸纹理补全问题的条件生成对抗网络,将Unet和部分卷积结合起来作为生成器,从而在纹理修复时可以保留更多的图像信息;判别器中引入SMPatchGAN提高图像判别的真实准确度。实验结果表明,相较于其他算法,所提出的算法取得了较为显著的改进效果,特别是在处于大视角下存在人脸自遮挡问题时,也能重建出精细的三维人脸模型。     

基于GA的压缩域中全局运动估计及在字幕遮挡区域恢复中的应用

文章提出了一种直接使用压缩域中的运动矢量进行全局运动估计的方法,并用遗传算法优化输入运动矢量与全局运动参数所产生运动矢量的平均匹配误差.最终的实验结果表明本文的方法能够很好的估计出全局运动的参数.并且提出了一种运用全局/局部运动信息进行视频中字幕遮挡区域的恢复的方法.实验结果表明该方法取得了较好的视觉效果.     

基于分区选择和Gabor小波的遮挡人脸识别

局部遮挡人脸识别是人脸识别应用中的一个难点问题.由于遮挡部分对人脸识别没有贡献,因此在进行分类时应排除这些部分.为了解决这一问题,提出一种将分区选择和Gabor小波相结合的遮挡人脸识别方法.首先,将图像分为互不相连的子块,根据图像均方根误差来确定人脸图像中的遮挡区域;其次,利用5尺度8方向的Gabor滤波器对未遮挡分区图像提取特征;然后,用余弦相似度作为纹理分类器对提取的特征进行识别分类;最后,将测试图像中未遮挡分区的识别结果进行决策融合,得到最终分类结果、统计识别正确率等评级指标.在包含不同遮挡的数据集中测试算法性能,识别准确率均达到95%以上.