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目的 针对目标跟踪算法在现实场景的遮挡、光照变化和尺度变化等问题,提出一种融入时序信息和速度信息的多特征融合自适应模型更新目标跟踪算法。方法 通过提取目标的分级深度特征和手工设计方向梯度直方图(histogram of oriented gradients,HOG)特征,以全深度特征组合和深层深度特征与手工设计特征组合的方式构造两个融合特征器,提高在复杂场景下跟踪的稳健性;对融合特征进行可信度计算,选择最可靠融合特征对当前帧目标进行跟踪;在跟踪质量不可靠时,对目标表征模型进行更新,加入时间上下文信息和当前鲁棒表征信息,通过多峰值判定和运动速度判定选择最优目标预测位置作为最终结果。结果 在OTB(object tracking benchmark)2013和OTB2015数据库上进行大量测试,与其他7个算法相比,本文算法总体效果取得最优,且在不同复杂环境下也取得了优秀的跟踪效果,在OTB13和OTB15数据库中,跟踪精度分别为89.3%和83.3%,成功率分别为87%和78.3%。结论 本文算法利用深度特征与手工设计特征进行融合,对跟踪结果进行多峰值分析和运动速度判定,跟踪结果不佳时自适应更新特征进行重跟踪。实验结果表明,本文算法可以有效处理光照变化、背景杂波和遮挡等复杂因素的干扰,有效提升了跟踪质量。 相似文献
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针对经典粒子群优化(PSO)算法在算法前期易陷入局部极值、后期收敛精度低的问题,提出一种结合引力测度和质心变异策略的混合粒子群优化算法(GMCMPSO).首先,在算法初始阶段采用精英分组策略,以方便获取种群的优秀信息;其次,对两个子群采用引力测度策略,以达到种群间信息的高效共享;最后,在引力测度的引导下对一部分普通粒子... 相似文献
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针对目标在遮挡、背景杂乱时跟踪定位不准确的问题,提出通道可靠局部秩变换的目标跟踪算法.使用局部秩变换特征结合Lab三通道图像构成16维特征通道,从中选择有效的特征通道进行融合,增强算法对目标特征的表达能力.实验表明,相比于利用可靠性系数选择得到的特征通道,利用经验选择的局部秩变换特征通道在特定场景的跟踪效果更好,对目标... 相似文献
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论文给出了一种新的基于小波变换和图像置乱的水印算法。先将要嵌入到数字产品中的数字水印图象进行置乱,然后用基于小波域的算法将其嵌入到数字产品中。这样可以有效地抵抗裁减攻击,并且对提取的水印图像,可以使用确定噪声点的滤波算法进行改善,试验效果令人满意。 相似文献
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为了客观正确地衡量图像编码质量,基于重要性测度和模糊积分,给出了一种评价图像编码质量的新方法,该方法的第1步,首先分别计算图像在边缘、纹理和平坦区域各部分的误差,然后根据评价函数给出各部分的评价值,最后再根据边缘、纹理和平坦区域的重要性测度给出一个全局评价值;第2步,首先根据误差发生的位置来确定重要性测度,然后在这个重要性测度下,通过对全部像素的误差进行模糊积分来给出一个精细评价值;第3步,基于前面两步的评价值给出最终的评价值。实验结果表明,从和人的主观测试(MOS)的相关系数的角度来衡量,该方法明显高于PQS、峰值信噪比、加权均方差等方法。 相似文献
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对图象三构件一边缘,纹理和平坦区域的定性和定量分析不仅对图象编码时的位率分配,图象质量评价中的权重调整具有重要的指导意义,而且对理解人的视觉机制有很大的帮助.本文以岭回归分析为工具,得到图象边缘,纹理和平坦区域的重要程度量化比约为2.31.81. 相似文献