检索结果-南通市图书馆

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于外观模型和时空模型的多摄像机目标跟踪

合肥工业大学学报（自然科学版） 2016年第12期39卷 1639-1643,1704页

作者：韩敬贤齐美彬蒋建国合肥工业大学计算机与信息学院安徽合肥230009

针对多摄像机之间的光照变化、环境差异以及视角变化,文章提出基于外观模型和时空模型相结合的方法进行无重叠视域多摄像机间的目标跟踪。首先使用颜色标准化的方法减弱摄像机之间的颜色差异、学习目标的外观模型。颜色标准化过程无需... 详细信息

针对多摄像机之间的光照变化、环境差异以及视角变化,文章提出基于外观模型和时空模型相结合的方法进行无重叠视域多摄像机间的目标跟踪。首先使用颜色标准化的方法减弱摄像机之间的颜色差异、学习目标的外观模型。颜色标准化过程无需人工标定目标间的对应关系,因此当摄像机数目增多时可以自动学习新的外观模型。然后由目标的外观相似度无监督学习得到与摄像机的环境、光照和视角无关的时空模型,即不同摄像机下进出口的分布模型、路径关系和转移时间概率分布。最后计算目标之间的外观相似度和时空相似度,实现多摄像机间的目标跟踪。在实际摄像机网络场景中应用该方法,结果表明了其有效性,并且具有较高的准确率。

关键词：无重叠视域多摄像机多目标跟踪外观模型时空模型无监督学习

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于外观模型的人体下肢关节点定位方法

计算机工程与应用 2008年第10期44卷 67-70页

作者：杨路明桂彦曾庆东中南大学信息科学与工程学院长沙410083

近年来,人体下肢关节点定位成为了人体运动跟踪与分析中一个重要研究课题。提出了一种下肢关节点自动定位方法,从无关节标记的人体运动图像序列中定位下肢关节点。该方法首先采用背景剪除技术从图像序列中分割人体目标对象,并建立人体... 详细信息

近年来,人体下肢关节点定位成为了人体运动跟踪与分析中一个重要研究课题。提出了一种下肢关节点自动定位方法,从无关节标记的人体运动图像序列中定位下肢关节点。该方法首先采用背景剪除技术从图像序列中分割人体目标对象,并建立人体下肢骨架模型。然后,利用关节角度预测方法估计膝踝关节点的位置,在基于下肢外观模型的匹配计算基础上获得下肢关节点的真实位置。实验结果表明,该方法简单有效,下肢关节点定位结果令人满意。

关键词：人体运动跟踪人体运动分析下肢外观模型关节点定位

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于约束树形图结构外观模型的人体姿态估计

计算机科学 2014年第3期41卷 76-79页

作者：王浩刘则芬方宝富陈金金合肥工业大学计算机与信息学院合肥230009

人体姿态估计是计算机视觉领域中的一个关键问题,可用于行人检测、人体活动分析、人机交互以及视频监控等方面。针对基于树形图形结构模型的人体姿态估计算法中人体部件外观模型容易受到背景干扰的问题,提出了基于先验分割和外观转换的... 详细信息

人体姿态估计是计算机视觉领域中的一个关键问题,可用于行人检测、人体活动分析、人机交互以及视频监控等方面。针对基于树形图形结构模型的人体姿态估计算法中人体部件外观模型容易受到背景干扰的问题,提出了基于先验分割和外观转换的外观模型的人体姿态估计算法以改进人体的外观模型。根据PS模型,使用人体检测器和前景加亮进行预处理,确定人体的大致位置和大小,同时移除背景上的杂斑,基于先验分割和外观转换机制来估计人体部件的外观模型。实验表明在不同的图像数据库中,该算法在使用人体检测器和前景加亮算法减少部件搜索空间的同时,提高了人体姿态估计的准确性。

关键词：图像处理人体姿态估计外观模型图形结构先验分割

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于局部结构变换域稀疏外观模型的目标跟踪

电视技术 2017年第7期41卷 140-146页

作者：唐中和王升哲霍建亮郭航梅员赵海波西南技术物理研究所制导与信息技术部四川成都610041

[目的]为了降低稀疏表示目标跟踪算法的计算复杂度,[方法]在粒子滤波框架下提出了基于局部结构变换域稀疏外观模型的视觉目标跟踪算法。[结果]该算法在目标区域附近提取重叠的局部图像块,并计算出所有局部图像块的二维离散余弦变换,获... 详细信息

[目的]为了降低稀疏表示目标跟踪算法的计算复杂度,[方法]在粒子滤波框架下提出了基于局部结构变换域稀疏外观模型的视觉目标跟踪算法。[结果]该算法在目标区域附近提取重叠的局部图像块,并计算出所有局部图像块的二维离散余弦变换,获得图像块的变换域系数。变换域的能量集中特性被采用来降低字典的维度与候选样本的数量,并且对系数压缩一定的自由度可以抑制噪声与遮挡影响。采用被裁剪的样本与字典获得局部图像块的稀疏编码,然后将当前目标区域中所有小图像块的稀疏向量加权融合得到目标区域的稀疏表示值,并通过决策模型获取最优跟踪结果。与现有三种最新的跟踪算法比较的实验结果表明,[结论]所提算法的跟踪性能接近或超过对比算法,同时大大减小了l_1范数最小化的计算复杂度。

关键词：目标跟踪外观模型局部离散余弦变换稀疏表示 l1范数最小化计算复杂度

基于在线学习判别性外观模型的多目标跟踪算法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

中南民族大学学报（自然科学版） 2017年第1期36卷 81-86页

作者：侯建华边群星项俊中南民族大学电子信息工程学院武汉430074

在基于检测的跟踪框架下,设计了一种在线学习的判别性外观模型并应用于多目标跟踪.对检测器输出的相邻帧间检测响应做保守关联,生成短小可靠的轨迹片;利用目标轨迹时空域约束条件,从轨迹片中提取训练样本及特征;采用Adaboost算法在线生... 详细信息

在基于检测的跟踪框架下,设计了一种在线学习的判别性外观模型并应用于多目标跟踪.对检测器输出的相邻帧间检测响应做保守关联,生成短小可靠的轨迹片;利用目标轨迹时空域约束条件,从轨迹片中提取训练样本及特征;采用Adaboost算法在线生成目标外观的判别性模型,计算轨迹片之间的外观相似度;最后采用匈牙利算法,经过多次迭代得到每个目标的完整轨迹.对实验结果做了定量和定性分析,结果表明:所设计的算法提高了跟踪精度,在复杂场景下能够较好地完成多目标跟踪任务.

关键词：多目标跟踪轨迹片外观模型 Adaboost算法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于外观模型的单目标跟踪

基于外观模型的单目标跟踪

作者：李乔哲上海交通大学

学位级别：硕士

视觉目标跟踪(visual object tracking)是计算机视觉领域一个非常重要的分支。它指的是当给出确定的目标后在一系列视频序列中估计目标的轨迹和状态。目标跟踪有着诸多的应用领域,例如视觉监控、智能交通、人机交互以及视频压缩等等。... 详细信息

视觉目标跟踪(visual object tracking)是计算机视觉领域一个非常重要的分支。它指的是当给出确定的目标后在一系列视频序列中估计目标的轨迹和状态。目标跟踪有着诸多的应用领域,例如视觉监控、智能交通、人机交互以及视频压缩等等。在这些应用中,目标跟踪都是一个重要的环节。它所提供的信息通常都是这些视觉任务成功的关键。尽管在该领域的研究已经有了长足的进展,目标跟踪仍然存在着诸多挑战需要解决。举例来说,由光照、尺度和姿态变换、遮挡、运动模糊导致的目标外观变化以及背景干扰等因素都是跟踪过程中的常见挑战。这些因素会逐渐降低跟踪算法的准确性,最终可能导致跟踪失败。因此,提出鲁棒的跟踪算法来应对上述影响因素的干扰仍然有着非常重要的意义。在本文中,我们主要研究的是单目标跟踪。我们基于不同的外观模型提出了三种目标跟踪方法:(1)基于协同稀疏字典的目标跟踪;(2)基于局部核函数表征的目标跟踪;(3)基于深层流型学习的目标跟踪。相关的实验证明了我们提出的跟踪算法的有效性。

关键词：单目标跟踪外观模型协同稀疏字典局部核函数表征深层流型学习

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

目标跟踪的鲁棒外观模型构建和尺度估计

目标跟踪的鲁棒外观模型构建和尺度估计

作者：李绍明南昌航空大学

学位级别：硕士

目标跟踪是计算机视觉领域最重要和最具挑战的基本任务之一,其目的是给定第一帧中目标信息,在后续帧中估计该目标的位置和尺度,目标跟踪任务可以被分解为分类和回归任务。分类任务通常通过对目标的外观进行建模,使用外观模型定位视频帧... 详细信息

目标跟踪是计算机视觉领域最重要和最具挑战的基本任务之一,其目的是给定第一帧中目标信息,在后续帧中估计该目标的位置和尺度,目标跟踪任务可以被分解为分类和回归任务。分类任务通常通过对目标的外观进行建模,使用外观模型定位视频帧中的目标。回归任务有多尺度搜索、边界框回归方法。本文针对目标的外观建模和尺度估计两项基本问题进行研究,以提高分类的准确性和尺度估计的精确性,并将之嵌入到基于深度学习的判别式跟踪框架下,在多个跟踪数据集中验证它们的性能。本文主要工作内容如下:（1）提出一种用于目标跟踪的尺度自适应滤波器外观建模方法。当前SOTA（state-of-the-art）的跟踪器依赖于预先固定尺度的相关滤波器学习目标的外观模型,进行目标的粗略定位。固定尺度的滤波器感受野比较单一,无法捕获不同通道中不同尺度的外观信息,无法很好地适应目标的外观变化,这样的目标外观模型对于目标表观变化的表示能力存在上限。本文首先分析了不同尺度的相关滤波器对目标的外观模型学习的影响。在此基础上,提出多尺度自适应的滤波器学习目标的外观模型,并使用最陡下降法求解外观模型。同时,设计了一种基于多尺度卷积模块分类特征提取器,为后续目标外观模型学习提供表示能力更强的特征。（2）提出一种结合IOU（Intersection over Union）和中心点距离预测的尺度估计跟踪算法。现有的跟踪算法通常采用多尺度搜索、边界框回归方法进行跟踪过程中的目标尺度估计。基于IOU预测的边界回归尺度估计方法通过估计视频帧中候选框与真实边界框的IOU训练边界框回归分支,在推理时通过最大化IOU对初始化边界框进行微调取得目标的尺度。本文首先对基于IOU预测的尺度估计模型的参数学习进行了详细分析,发现训练和推理过程将IOU作为度量时,缺乏中心点距离的约束会造成基于IOU预测的尺度不精确。因此,提出能够同时度量IOU和中心点距离的新的度量NDIOU（Normalization Distance IOU）,使用该度量预测进行目标的尺度估计。在训练过程中结合IOU和中心点之间的距离进行采样,并通过预测NDIOU训练尺度估计模型。在线推理时,最大化NDIOU微调目标尺度。（3）将以上算法嵌入到判别式跟踪框架,在OTB-100、VOT2018、UAV123、GOT-10K、Tracking Net、La SOT、TC-128七个数据集上进行验证。实验结果表明,基于本文所提出的多尺度自适应外观建模跟踪算法在OTB-100、VOT2018、UAV123、GOT-10K、Tracking Net、TC-128六个数据集上的综合性能优于所有对比算法。本文所提出的基于NDIOU的尺度估计模型跟踪算法在上述的七个数据集上的综合性能也优于用来对比的所有算法。这证明了本文所提方法的有效性。

关键词：目标跟踪相关滤波卷积外观模型尺度估计

基于OpenGIS CityGML的外观模型探讨

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

城市勘测 2013年第1期 51-55页

作者：关颖童凌飞张旭冬江西理工大学建筑与测绘工程学院江西赣州341000 苏州工业园区测绘有限责任公司江苏苏州215021

根据当前三维城市GIS中的虚拟城市模型中存在的不足提出了CityGML的外观模型,它是虚拟3D城市模型中除去语义和几何特性之外的重要特性,探讨分析了外观模型中外观与要素和几何关系,与外观模型相关的表面数据的作用以及材质、纹理和纹理... 详细信息

根据当前三维城市GIS中的虚拟城市模型中存在的不足提出了CityGML的外观模型,它是虚拟3D城市模型中除去语义和几何特性之外的重要特性,探讨分析了外观模型中外观与要素和几何关系,与外观模型相关的表面数据的作用以及材质、纹理和纹理映射的使用,研究了纹理坐标、纹理包装模型、纹理映射函数及其转换矩阵,同时给出了外观模型的具体应用实例。

关键词： CityGML 外观模型纹理

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于外观模型的遮挡处理

网络安全技术与应用 2009年第5期 86-88页

作者：何秋燕陈燕燕文明杜晓静胡乐中国人民解放军镇江船艇学院计算机教研室江苏212003

真实世界中的实物有着复杂的相互关系。反映到视频序列中,这些交互关系就是物体之间的遮挡。一个基于视觉的跟踪系统必须能够处理物体之间部分和完全的遮挡。本文提出了一种使用外观模型来解决遮挡问题的方法。这些模型用于在部分遮挡... 详细信息

真实世界中的实物有着复杂的相互关系。反映到视频序列中,这些交互关系就是物体之间的遮挡。一个基于视觉的跟踪系统必须能够处理物体之间部分和完全的遮挡。本文提出了一种使用外观模型来解决遮挡问题的方法。这些模型用于在部分遮挡情况下对物体进行定位,检测出完全遮挡并对完全遮挡的物体加以调整。本文提出了一个能成功处理真实世界中物体相互作用的跟踪系统,PET2001数据集中给予了证明。

关键词：外观模型遮挡处理视觉跟踪