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无锚双注意力孪生网络的视觉跟踪

控制与决策 2024年第2期39卷 633-640页

作者：郭文梁卜文丁昕苗山东工商学院计算机科学与技术学院山东烟台264005 山东工商学院信息与电子工程学院山东烟台264005

针对跟踪过程中因光照变化、快速运动及尺度变化等造成的角点定位精准度下降问题,受SiamCAR的跟踪框架启发提出一种无锚双注意力孪生网络的视觉跟踪算法.首先,算法的主干网络采用ResNet-50并结合增强多层融合特征图进行特征提取,充分利... 详细信息

针对跟踪过程中因光照变化、快速运动及尺度变化等造成的角点定位精准度下降问题,受SiamCAR的跟踪框架启发提出一种无锚双注意力孪生网络的视觉跟踪算法.首先,算法的主干网络采用ResNet-50并结合增强多层融合特征图进行特征提取,充分利用网络浅层特征的定位信息和深层次的语义信息,提高算法对目标特征的语义理解能力;然后,构建混合注意力模块缓解无锚跟踪器角点定位不准确问题,提高算法的跟踪准确性和定位精度;最后,在GOT10K、UAV123、LaSOT等数据集上进行广泛实验,并与当前的先进跟踪器进行比较,该算法可以较好地抵抗光照变化、快速运动及尺度变化等多种复杂因素带来的影响,同时,在多项评测指标上获得了良好的跟踪性能.

关键词：无锚注意力特征图双注意力孪生网络视觉跟踪

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自适应IoU损失和层级关联的多目标跟踪

中国图象图形学报 2024年第7期 1970-1983页

作者：郭文刘其贵丁昕苗山东工商学院信息与电子工程学院

目的针对模糊行人特征造成身份切换的问题和复杂场景下目标之间遮挡造成跟踪精度降低的问题，提出AIoU-Tracker多目标跟踪算法。方法首先根据骨干网络检测头设计了一个特殊的AIoU(adaptive intersection over union)回归损失函数，从... 详细信息

目的针对模糊行人特征造成身份切换的问题和复杂场景下目标之间遮挡造成跟踪精度降低的问题，提出AIoU-Tracker多目标跟踪算法。方法首先根据骨干网络检测头设计了一个特殊的AIoU(adaptive intersection over union)回归损失函数，从重叠面积、中心点距离和纵横比3个方面去衡量，缓解了由于模糊行人特征判别性不足造成的身份切换现象；其次提出了一种简单有效的层级（hierarchical）关联策略，在高分检测框和低分检测框分别关联之后，充分利用关联失败检测框周围的嵌入信息再次进行关联，提高了在遮挡条件下多目标跟踪的关联精度。结果通过一系列的对比实验，提出的AIoU-Tracker跟踪方法相比于FairMOT跟踪方法在MOT16数据集上，HOTA(higher order tracking accuracy)值由58.3%提高至59.8%,IDF1(ID F1 score)值由72.6%提高至73.1%,MOTA(multi-object tracking accuracy)值由69.3%提高至74.4%；在MOT17数据集上，HOTA值由59.3%提高至59.9%,IDF1值由72.3%提高至72.9%。结论本文提出的特征平衡性跟踪方法，使边界框大小特征、热图特征和中心点偏移量特征在训练测试中达到了更好的平衡，使多目标跟踪结果更加准确。

关键词：多目标跟踪(MOT) 数据关联回归损失特征平衡性级联匹配方法

多级Transformer特征融合的三维点云目标跟踪

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计算机科学与探索 2024年

作者：李志杰梁卜文丁昕苗郭文山东工商学院计算机科学与技术学院山东工商学院信息与电子工程学院

三维点云目标跟踪的过程中时常会出现遮挡、稀疏性和随机噪音等问题。为了解决这些问题，本文提出了一种新颖的多级Transformer特征融合的三维点云目标跟踪方法。该方法主要由点注意嵌入模块和点注意力增强模块组成，且这两个模块分别... 详细信息

三维点云目标跟踪的过程中时常会出现遮挡、稀疏性和随机噪音等问题。为了解决这些问题，本文提出了一种新颖的多级Transformer特征融合的三维点云目标跟踪方法。该方法主要由点注意嵌入模块和点注意力增强模块组成，且这两个模块分别用于特征提取和特征匹配的过程中。首先通过将两个注意力机制相互嵌入构成点注意力嵌入模块，并将其和PTTR所提出的关系感知采样法融合，实现充分提取特征的目的。之后，本文将提取到的特征信息输入点注意力增强模块中，通过交叉注意力机制对不同层次的特征依次匹配，达到全局特征和局部特征深度融合的目标。在此基础上，为了获取判别性特征融合图，本文利用残差网络的方式对不同层的融合结果进行连接。最后，将特征融合图输入目标预测的模块中，实现对最终3D目标对象的精准预测。在KITTI数据集，nuScenes数据集和Waymo数据集上的实验验证了本文方法的有效性。若不计小样本数据，在目标跟踪的成功值中我们的方法平均提高了1.4%，在跟踪的精确值上也提高了1.4%。

关键词： 3D点云孪生网络目标跟踪 Transformer 特征融合

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多视图专家组区域建议预测的视觉跟踪

计算机工程与设计 2024年第2期45卷 459-466页

作者：单彬丁昕苗王铭淏郭文山东工商学院信息与电子工程学院山东烟台264009

为解决大多数最新的目标跟踪器都面临着判别特征表示缺乏多样性、目标定位过于模糊以及正样本的数量要求问题,提出一种基于多视图的顶层特征的区域建议网络的跟踪预测学习算法。融合多种视图的特征表示方式,利用丰富多样的语义信息,有... 详细信息

为解决大多数最新的目标跟踪器都面临着判别特征表示缺乏多样性、目标定位过于模糊以及正样本的数量要求问题,提出一种基于多视图的顶层特征的区域建议网络的跟踪预测学习算法。融合多种视图的特征表示方式,利用丰富多样的语义信息,有效解决判别特征过于单一的问题。在扩展的边界框上构建多个支持向量机模型并加入区域建议网络模块,精确优化边界框,预测最优的目标位置,缓解目标定位过于模糊和正样本的数量有限的问题。通过大量视频基准序列对方法的综合评价,其结果表明,提出方法融合了轻量化的深度学习模型和多视图专家组的优点,使跟踪性能有了显著提升。

关键词：区域建议预测特征判别机制多专家组模型多视图模型特征融合视觉跟踪深度学习

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敏感视频判别性特征投影识别算法

计算机辅助设计与图形学学报 2020年第5期32卷 804-810页

作者：丁昕苗郭文吕文恬山东工商学院信息与电子工程学院烟台264005

网络的快速发展在给人们生活带来很多便利的同时,也存在着令人反感的敏感内容,如恐怖暴力视频等,这些内容严重影响着青少年的身心健康.因此,一种有效的敏感视频识别算法成为网络过滤技术中不可或缺的组成部分.近年来,多示例学习被引入... 详细信息

网络的快速发展在给人们生活带来很多便利的同时,也存在着令人反感的敏感内容,如恐怖暴力视频等,这些内容严重影响着青少年的身心健康.因此,一种有效的敏感视频识别算法成为网络过滤技术中不可或缺的组成部分.近年来,多示例学习被引入到恐怖暴力类敏感视频识别中,并取得了令人瞩目的效果.由于该类视频中存在着很多冗余信息及部分非恐怖暴力帧的干扰,不可避免地影响了敏感视频的识别效果.因此提出了一种基于判别性特征投影的多示例学习算法,提出了一种基于自表示字典学习的示例选择框架,将示例作为字典,学习示例之间的最优表达关系,找到具有代表性的示例,并向代表示例进行投影构造了更具判别性的示例包特征.通过在恐怖暴力视频库以及VSD2014数据集上与现有多示例检测算法在准确率、召回率以及F1指标的对比,验证了该算法在恐怖暴力视频识别中的有效性.

关键词：敏感视频自表示字典学习视频情感网络过滤

基于J2EE技术的WEB考试系统的研究与实现

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基于J2EE技术的WEB考试系统的研究与实现

作者：丁昕苗大连海事大学

学位级别：硕士

随着远程教育的发展，WEB考试系统在其中的重要性越来越突出，尤其是对于电子类网络课程，由于其题形种类多，题形复杂，判卷难度大，更需要一个功能完善，健壮的WEB考试系统来支持。当前应用于Internet的WEB考试系统品种繁多，其中一... 详细信息

随着远程教育的发展，WEB考试系统在其中的重要性越来越突出，尤其是对于电子类网络课程，由于其题形种类多，题形复杂，判卷难度大，更需要一个功能完善，健壮的WEB考试系统来支持。当前应用于Internet的WEB考试系统品种繁多，其中一些必要的算法及功能设计也已经比较成熟，比如自动抽题组卷算法，自动评分算法等。但对于软件的可复用性、可维护性、分布式计算结构、事物处理等却没有比较成熟的解决办法。对于一个大型的成功的能真正应用起来的WEB考试系统，这些都是必须的。本文的主要工作是在研究了WEB考试系统相关技术的基础上，以辽宁省教育厅高等学校科学研究项目——远程教育平台中的考试系统为雏形，探讨了运用J2EE技术及相关设计模式来解决上述的问题。其中，J2EE是一个很好的支持分布式对象技术，事务处理及数据库连接池的服务器应用规范;设计模式则很好的解决了软件的复用性，可维护性等问题。全文共分4章，第一章介绍了J2EE规范的相关技术，第二章介绍了目前使用的各种设计模式的特点，第三章根据考试系统的特点，选用了相应的设计模式并使用Weblogic服务器，Oracle数据库对部分模块进行了实现，第四章对全文作出总结。

关键词：考试,分布式应用,J2EE,设计模式

基于多种上下文结构与线性融合的特定敏感视频识别

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电子学报 2015年第4期43卷 675-683页

作者：王方石王辰龙李兵丁昕苗胡卫明北京交通大学软件学院北京100044 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100190 山东工商学院山东烟台264005

本文中特定敏感视频是指恐怖和暴力视频,现有的特定敏感视频识别算法或是忽略了视频的多种上下文结构信息;或是忽略了各种特征间潜在的依赖关系.因此,本文提出了一种基于多种上下文结构与线性融合的特定敏感视频识别方法,首先针对某种... 详细信息

本文中特定敏感视频是指恐怖和暴力视频,现有的特定敏感视频识别算法或是忽略了视频的多种上下文结构信息;或是忽略了各种特征间潜在的依赖关系.因此,本文提出了一种基于多种上下文结构与线性融合的特定敏感视频识别方法,首先针对某种视频提取多种有效特征,并获取镜头间的上下文结构信息;然后,在每一个特征空间中利用上下文结构训练一个SVM分类器;最后,获取不同特征间的依赖关系,采用线性依赖模型融合多个分类器的结果,提高视频的识别率.在特定敏感视频库上的实验结果验证了该方法比现有的其它算法有更好的性能和稳定性.

关键词：特定敏感视频多种上下文结构分类融合线性依赖模型

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基于多视角融合稀疏表示的恐怖视频识别

电子学报 2014年第2期42卷 301-305页

作者：丁昕苗李兵胡卫明郭文王振翀山东工商学院山东烟台 264005 中国科学院自动化研究所、模式识别国家重点实验室北京 100190 中国矿业大学北京100083

现有的基于多示例学习的恐怖视频识别算法都是假设示例间是相互独立的,而忽略了恐怖视频中存在的上下文信息和示例包的统计特性.因此,本文提出了一种多视角融合稀疏表示模型.该模型分别从集合视角、上下文视角以及统计特性视角三个不同... 详细信息

现有的基于多示例学习的恐怖视频识别算法都是假设示例间是相互独立的,而忽略了恐怖视频中存在的上下文信息和示例包的统计特性.因此,本文提出了一种多视角融合稀疏表示模型.该模型分别从集合视角、上下文视角以及统计特性视角三个不同的视角来看待一个视频片段,并利用联合稀疏表示框架将三个不同视角融合到一个分类框架中,用来进行恐怖视频的识别.在恐怖视频库上的实验结果验证了算法在恐怖视频识别中比现有的其它算法有更好的性能和稳定性.

关键词：恐怖视频稀疏表示多视角核函数

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基于黎曼流型度量的人工鱼群算法视觉跟踪

计算机科学 2012年第5期39卷 266-270页

作者：丁昕苗郭文徐常胜山东工商学院信息与电子工程学院烟台264005 中国科学院自动化研究所北京100190

针对经典的基于协方差算子的跟踪方法不能适应目标的遮挡及其全局搜索造成的过多计算消耗问题,提出了一种在黎曼流型度量上的人工鱼群算法的视觉跟踪方法。该方法将融合了目标的位置、颜色、梯度等特征区域的协方差算子作为目标的表观模... 详细信息

针对经典的基于协方差算子的跟踪方法不能适应目标的遮挡及其全局搜索造成的过多计算消耗问题,提出了一种在黎曼流型度量上的人工鱼群算法的视觉跟踪方法。该方法将融合了目标的位置、颜色、梯度等特征区域的协方差算子作为目标的表观模型,以提高它对姿态变化以及亮度变化的适应性。利用人工鱼群算法搜寻目标与候选目标之间最优的匹配,其并行运算机制提高了跟踪算法的效率,其全局搜索的能力则提高了算法对遮挡问题的鲁棒性。实验结果表明,该算法在复杂背景情况下具有目标跟踪的鲁棒性。

关键词：视觉跟踪协方差算子人工鱼群算法马氏距离黎曼流型