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前景划分下的双向寻优跟踪方法

中国图象图形学报 2017年第11期22卷 1553-1564页

作者：刘万军刘大千费博雯辽宁工程技术大学软件学院葫芦岛125105 辽宁工程技术大学电子与信息工程学院葫芦岛125105 辽宁工程技术大学工商管理学院葫芦岛125105

目的基于目标模型匹配方法被广泛用于运动物体的检测与跟踪。针对传统模型匹配跟踪方法易受局部遮挡、复杂背景等因素影响的问题,提出一种前景划分下的双向寻优BOTFP(Bidirectional optimization tracking method under foreground part... 详细信息

目的基于目标模型匹配方法被广泛用于运动物体的检测与跟踪。针对传统模型匹配跟踪方法易受局部遮挡、复杂背景等因素影响的问题,提出一种前景划分下的双向寻优BOTFP(Bidirectional optimization tracking method under foreground partition)跟踪方法。方法首先,在首帧中人工圈定目标区域,提取目标区域的颜色、纹理特征,建立判别外观模型。然后,利用双向最优相似匹配方法进行目标检测,计算测试图像中的局部特征块与建立的外观模型之间的相似性,从而完成模型匹配过程。为了避免复杂背景和相似物干扰,提出一种前景划分方法约束匹配过程,得到更准确的匹配结果。最后,提出一种在线模型更新算法,引入了距离决策,判断是否发生误匹配,避免前景区域中相似物体的干扰,保证模型对目标的描述更加准确。结果本文算法与多种优秀的跟踪方法相比,可以达到相同甚至更高的跟踪精度,在Girl、Deer、Football、Lemming、Woman、Bolt、David1、David2、Singer1以及Basketball视频序列下的平均中心误差分别为7.43、14.72、8.17、13.61、24.35、7.89、11.27、13.44、12.18、7.79,跟踪重叠率分别为0.69、0.58、0.71、0.85、0.58、0.78、0.75、0.60、0.74、0.69。与同类方法 L1APG(L1 tracker using accelerated proximal gradient approach),TLD(tracking-learning-detection),LOT(local orderless tracker)比较,平均跟踪重叠率提升了20%左右。结论实验结果表明,在前景区域中,利用目标的颜色特征和纹理特征进行双向最有相似匹配,使得本文算法在部分遮挡、目标形变、复杂背景、目标旋转等条件下具有跟踪准确、适应性强的特点。

关键词：判别外观模型前景划分双向寻优距离决策目标跟踪

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前景判别的局部模型匹配目标跟踪

中国图象图形学报 2016年第5期21卷 616-627页

作者：刘大千刘万军费博雯辽宁工程技术大学软件学院葫芦岛125105

目的在复杂背景下,传统模型匹配的跟踪方法只考虑了目标自身特征,没有充分考虑与其所处图像的关系,尤其是目标发生遮挡时,易发生跟踪漂移,甚至丢失目标。针对上述问题,提出一种前景判别的局部模型匹配(FDLM)跟踪算法。方法首先选取图像... 详细信息

目的在复杂背景下,传统模型匹配的跟踪方法只考虑了目标自身特征,没有充分考虑与其所处图像的关系,尤其是目标发生遮挡时,易发生跟踪漂移,甚至丢失目标。针对上述问题,提出一种前景判别的局部模型匹配(FDLM)跟踪算法。方法首先选取图像帧序列前m帧进行跟踪训练,将每帧图像分割成若干超像素块。然后,将所有的超像素块组建向量簇,利用判别外观模型建立包含超像素块的目标模型。最后,将建立的目标模型作为匹配模板,采用期望最大化(EM)估计图像的前景信息,通过前景判别进行局部模型匹配,确定跟踪目标。结果本文算法在前景判别和模型匹配等方面能准确有效地适应视频场景中目标状态的复杂变化,较好地解决各种不确定因素干扰下的跟踪漂移问题,和一些优秀的跟踪算法相比,可以达到相同甚至更高的跟踪精度,在Girl、Lemming、Liquor、Shop、Woman、Bolt、Car Dark、David以及Basketball视频序列下的平均中心误差分别为9.76、28.65、19.41、5.22、8.26、7.69、8.13、11.36、7.66,跟踪重叠率分别为0.69、0.61、0.77、0.74、0.80、0.79、0.79、0.75、0.69。结论实验结果表明,本文算法能够自适应地实时更新噪声模型参数并较准确估计图像的前景信息,排除背景信息干扰,在部分遮挡、目标形变、光照变化、复杂背景等条件下具有跟踪准确、适应性强的特点。

关键词：前景判别超像素局部模型期望最大化(EM) 目标跟踪

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先验模型约束的抗干扰轮廓跟踪

中国图象图形学报 2017年第4期22卷 502-515页

作者：刘大千刘万军费博雯辽宁工程技术大学电子与信息工程学院葫芦岛125105 辽宁工程技术大学软件学院葫芦岛125105 辽宁工程技术大学工商管理学院葫芦岛125105

目的基于水平集的轮廓提取方法被广泛用于运动物体的轮廓跟踪。针对传统方法易受局部遮挡、复杂背景等因素影响的问题,提出一种先验模型约束的抗干扰(AC-PMC)轮廓跟踪算法。方法首先,选取图像序列的前5帧进行跟踪训练,将每帧图像基于颜... 详细信息

目的基于水平集的轮廓提取方法被广泛用于运动物体的轮廓跟踪。针对传统方法易受局部遮挡、复杂背景等因素影响的问题,提出一种先验模型约束的抗干扰(AC-PMC)轮廓跟踪算法。方法首先,选取图像序列的前5帧进行跟踪训练,将每帧图像基于颜色特征分割成若干超像素块,利用均值聚类组建簇集合,并通过该集合建立目标的先验模型。然后,利用水平集分割方法提取目标轮廓,并提出决策判定算法,判断是否需要引入形状先验模型加以约束,避免遮挡、复杂背景等影响。最后,提出一种在线模型更新算法,在特征集中加入适当特征补偿,使得更新的目标模型更为准确。结果本文算法与多种优秀的轮廓跟踪算法相比,可以达到相同甚至更高的跟踪精度,在Fish、Face1、Face2、Shop、Train以及Lemming视频图像序列下的平均中心误差分别为3.46、7.16、3.82、13.42、14.72、12.47,算法的跟踪重叠率分别为0.92、0.74、0.85、0.77、0.73、0.82,算法的平均运行速度分别为4.27帧/s、4.03帧/s、3.11帧/s、2.94帧/s、2.16帧/s、1.71帧/s。结论利用目标的先验模型约束以及提取轮廓过程中的决策判定,使本文算法在局部遮挡、目标形变、目标旋转、复杂背景等条件下具有跟踪准确、适应性强的特点。

关键词：先验模型水平集决策判定特征补偿轮廓跟踪

基于犯罪模式理论的犯罪出行空间特征与影响因素——以长春市南关区扒窃为例

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地理研究 2021年第3期40卷 885-899页

作者：赵梓渝刘大千肖建红王士君青岛大学旅游与地理科学学院青岛266071 中国科学院东北地理与农业生态研究所长春130102 东北师范大学地理科学学院长春130024

犯罪出行是犯罪地理学的重要研究议题,在犯罪防控、侦破等警务实践中具有突出的技术贡献。受制于研究数据的限制,中国犯罪出行实证研究较为缺乏。论文研究了2010—2016年长春市南关区扒窃犯罪出行的空间模式与影响因素,并指出:①2010—2... 详细信息

犯罪出行是犯罪地理学的重要研究议题,在犯罪防控、侦破等警务实践中具有突出的技术贡献。受制于研究数据的限制,中国犯罪出行实证研究较为缺乏。论文研究了2010—2016年长春市南关区扒窃犯罪出行的空间模式与影响因素,并指出:①2010—2016年长春市南关区扒窃犯罪出行平均距离为5.74 km,存在明显的空间衰减效应,空间模式为就近掠夺,在距离犯罪者居住地2 km处出现犯罪缓冲区。②南关区扒窃犯罪高发区与犯罪群体主要聚居地在空间上呈现重叠,该区域犯罪以就近掠夺的空间模式为主。③回归模型验证了犯罪者人口属性中性别、户籍地、是否就业和具有前科劣迹、涉案金额、犯罪地点所属类型对于出行距离的显著影响,其中户籍地变量为理解转型期中国大城市犯罪行为具有一定意义。

关键词：犯罪地理学犯罪者行为犯罪出行出行模式长春市

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基于局部模型匹配的目标轮廓跟踪

计算机工程与应用 2015年第17期51卷 188-193页

作者：刘万军刘大千费博雯辽宁工程技术大学软件学院辽宁葫芦岛125105

在复杂背景下,传统轮廓跟踪方法会发生漂移,甚至丢失目标。针对上述问题,提出一种基于局部模型匹配(LMM)的目标轮廓跟踪算法。利用超像素技术结合EMD相似性度量构建局部特征模型,从而进行局部模型匹配。结合粒子滤波的Snake模型作提取... 详细信息

在复杂背景下,传统轮廓跟踪方法会发生漂移,甚至丢失目标。针对上述问题,提出一种基于局部模型匹配(LMM)的目标轮廓跟踪算法。利用超像素技术结合EMD相似性度量构建局部特征模型,从而进行局部模型匹配。结合粒子滤波的Snake模型作提取目标轮廓,实现目标轮廓精确跟踪。实验结果表明,该算法在目标形变、部分遮挡、复杂背景等条件下均具有较高的跟踪成功率。与多种目标轮廓跟踪算法进行对比,该算法具有较高的准确性和鲁棒性。

关键词：局部模型超像素推土机距离(EMD)相似性度量 Snake模型

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智慧城市建设对城市技术创新的影响

技术经济 2018年第5期37卷 81-85页

作者：刘巧石大千刘建江江西科技师范大学商学院南昌330029 武汉大学质量发展战略研究院武汉430072 长沙理工大学经济与管理学院长沙410114

基于2005—2015年中国171个地级市的面板数据,利用双重差分方法实证分析了智慧城市建设对城市技术创新水平的影响,并运用PSM-DID方法进行了稳健性检验。结果表明:智慧城市建设显著促进了城市技术创新水平的提升,平均而言使城市技术创新... 详细信息

基于2005—2015年中国171个地级市的面板数据,利用双重差分方法实证分析了智慧城市建设对城市技术创新水平的影响,并运用PSM-DID方法进行了稳健性检验。结果表明:智慧城市建设显著促进了城市技术创新水平的提升,平均而言使城市技术创新水平提高了17%~19%。

关键词：智慧城市技术创新

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稀疏条件下的重叠子空间聚类算法

计算机应用研究 2019年第3期36卷 657-662页

作者：邱云飞费博雯刘大千刘兴辽宁工程技术大学软件学院辽宁葫芦岛125105 辽宁工程技术大学工商管理学院辽宁葫芦岛125105 辽宁工程技术大学电子与信息工程学院辽宁葫芦岛125105

现有子空间聚类算法不能很好地平衡子空间数据的稠密性和不同子空间数据稀疏性的关系,且无法处理数据的重叠问题。针对上述问题,提出一种稀疏条件下的重叠子空间聚类(OSCSC)算法。算法利用l1范数和Frobenius范数的混合范数表示方法建立... 详细信息

现有子空间聚类算法不能很好地平衡子空间数据的稠密性和不同子空间数据稀疏性的关系,且无法处理数据的重叠问题。针对上述问题,提出一种稀疏条件下的重叠子空间聚类(OSCSC)算法。算法利用l1范数和Frobenius范数的混合范数表示方法建立子空间表示模型,并对l1范数正则项进行加权处理,提高不同子空间的稀疏性和同一子空间的稠密性;然后对划分好的子空间使用一种服从指数族分布的重叠概率模型进行二次校验,判断不同子空间数据的重叠情况,进一步提高聚类的准确率。在人造数据集和真实数据集上分别进行测试,实验结果表明,OSCSC算法能够获得良好的聚类结果。

关键词：重叠子空间聚类混合范数重叠概率模型指数族分布

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长春市制造业企业空间分布特征研究

现代城市研究 2016年第1期31卷 96-101页

作者：王丹刘大千卢艳丽吉林工商学院旅游学院中国科学院东北地理与农业生态研究所

文章分析了长春市各类制造业企业的空间分布特征及规律,总结出影响制造业企业空间分布格局的几个影响因子。研究发现,长春市主城区制造业企业呈现边缘集聚、交通依赖、组团分布等特征,同时交通运输设备制造业、农副食品加工业、非金属... 详细信息

文章分析了长春市各类制造业企业的空间分布特征及规律,总结出影响制造业企业空间分布格局的几个影响因子。研究发现,长春市主城区制造业企业呈现边缘集聚、交通依赖、组团分布等特征,同时交通运输设备制造业、农副食品加工业、非金属矿物制品业、医药制造业等类型企业表现出差异化的分布特征。文章认为,区位因素、历史因素、城市规划、制造业类型、政府引导及其他因素等是影响城市制造业企业空间分布格局的主要因子。

关键词：制造业企业空间分布核密度分析长春市

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基于局部模型匹配的几何活动轮廓跟踪

中国图象图形学报 2015年第5期20卷 652-663页

作者：刘万军刘大千费博雯曲海成辽宁工程技术大学软件学院葫芦岛125105 哈尔滨工业大学电子与信息工程学院哈尔滨150006

目的在复杂背景下,传统轮廓跟踪方法只考虑了目标的整体特征或显著性特征,没有充分利用目标的局部特征信息,尤其是目标发生遮挡时,容易发生跟踪漂移,甚至丢失目标。针对上述问题,提出一种基于局部模型匹配的几何活动轮廓(LM-GAC)跟踪算... 详细信息

目的在复杂背景下,传统轮廓跟踪方法只考虑了目标的整体特征或显著性特征,没有充分利用目标的局部特征信息,尤其是目标发生遮挡时,容易发生跟踪漂移,甚至丢失目标。针对上述问题,提出一种基于局部模型匹配的几何活动轮廓(LM-GAC)跟踪算法。方法首先,利用超像素技术将图像中的颜色特征相似的像素点归为一类,形成由一些像素点组成的超像素,从而把目标分割成若干个超像素块,再结合EMD(earth mover's distance)相似性度量构建局部特征模型。然后,进行局部模型匹配,引入噪声模型来估算局部模型参数θ,这样可以增强特征模型的自适应性,提高局部模型匹配的准确性。最后,结合粒子滤波的水平集分割方法提取目标轮廓,实现目标轮廓精确跟踪。结果本文算法与多种目标轮廓跟踪算法进行对比,在部分遮挡、目标形变、光照变化、复杂背景等条件的基准图像序列均具有较高的跟踪成功率,平均成功率为79.6%。结论实验结果表明,根据不同的图像序列,可以自适应地实时改变噪声模型参数和粒子的权重,使得本文算法具有较高的准确性和鲁棒性。特别是在复杂的背景下,算法能较准确地进行目标轮廓跟踪。

关键词：局部模型超像素 EMD相似性度量噪声模型水平集