基于多特征与评估模型的红外小目标跟踪算法

针对传统STC(时空上下文)算法的不足,在灰度特征的基础上,加入能表征局部区域灰度值变化程度的LWIE(局部加权灰度信息熵)特征,并利用红外目标与周围背景的局部对比度特征,对当前跟踪的每一个目标建立评估模型,以确定当前跟踪的目标准确有效.实验表明:该算法能准确地跟踪红外小目标,且具有良好的抗干扰性、实时性和鲁棒性.     

红外序列图像目标的高效跟踪

针对Mean shift算法中仅使用灰度特征难于实现对红外序列图像目标准确跟踪的问题,提出了利用边缘-灰度特征相融合的目标跟踪算法.为了实现红外序列图像中目标的高效跟踪,在研究Mean shift灰度特征的基础上,根据红外序列图像的边缘方向信息与灰度信息构建了边缘-灰度目标模型,将此模型应用到目标跟踪算法中,提高了Mean shift算法在红外序列图像目标跟踪过程中的运算能力.实验证明,该方法能够增加灰度直方图对目标模型的描述能力,提高了目标跟踪算法的鲁棒性.     

一种时空特征融合的鲁棒视觉跟踪算法

针对视觉跟踪在复杂背景下因外观特征表征不足等原因造成的目标丢失问题,结合深度光流网络估计的运动特征,文中提出了一种基于时序信息和空间信息自适应融合的视觉跟踪算法。该算法在相关滤波跟踪框架基础上,引入递归全对场变换（RAFT）深度网络估计光流以获取目标的时序信息,提取目标的CN特征和HOG特征获取空间信息,然后融合目标时序信息和空间信息,以增强对目标时空特征的表征能力;其次,建立了一种跟踪结果质量判别机制,实时调整时序信息在融合过程中的权重, 有效提升了算法在复杂动态环境下的泛化能力。为评估算法的有效性,在OTB100和VOT2019两个数据集上进行了测试,实验结果表明,与主流视觉跟踪算法相比,所提算法的跟踪性能获得了显著提升,尤其在运动模糊、快速运动等属性的视频中,具有明显优势。     

基于视觉显著性特征的自适应目标跟踪

为解决运动目标跟踪过程中候选目标信息描述单一的问题, 提出一种基于视觉显著性特征融合的自适应目标跟踪算法。提取目标颜色、颜色的变化、强度和运动信息构建目标四元数模型, 采用相位谱重建算法检测目标的显著图(Saliency Map), 并根据特征相似度大小自适应调整权值, 融合视觉显著性特征和颜色特征实现目标跟踪。实验结果表明, 该算法能有效克服部分遮挡和背景融合干扰, 从而实现复杂背景下目标的准确跟踪。     

自适应特征融合跟踪在进出人数统计中的应用

传统的Mean Shift算法在背景图像中出现与目标相似物体时容易发生错误,本文将HSV颜色分布和局部二元模式作为观测模型,进行直方图建模,不仅在跟踪过程中为了避免背景干扰,将各个特征融合在一起并通过其与目标模型的相似度动态更新特征的权值,并在此基础构建自动人数统计系统。试验结果表明它能在提取出运动目标后对运动目标进行较为准确的跟踪,并对出入视频场景的人数进行统计,具有较高的正确性和有效性。     

基于特征融合的改进粒子滤波目标跟踪算法

针对复杂背景下单一的颜色特征不能准确跟踪目标的问题,提出了一种改进的目标跟踪算法。该算法利用跟踪目标的颜色特征和运动边缘特征来表示目标。在粒子滤波的框架下融合特征信息从而进行目标跟踪,能够有效地避免单一颜色特征在跟踪过程中受到相似背景、遮挡等问题的干扰。通过与基于单一颜色特征跟踪实验误差数据的分析,实验结果表明该算法在复杂背景以及目标遮挡等情况下能达到较好的目标跟踪效果,实现目标的准确跟踪。     

基于多视角特征协同融合的红外导引头目标追踪算法

由于非制冷红外热像仪采集的红外图像具有对比度低、纹理模糊的特点,仅仅利用灰度特征很难实现稳定的追踪性能,严重制约复杂环境下武器装备精确打击的能力。在多视角协同学习的基础上,利用脊回归具有解析解的优势,通过最小化类内方差来分析样本之间的类内结构关系,提出一种基于最优间隔分布与多视角特征协同的红外目标跟踪算法,可以同时优化类内间隔方差和类间间隔方差,实现红外目标的实时精确追踪;针对传统模型参数更新适应性不强的问题,引入峰值旁瓣比对跟踪参数进行自适应更新,提升模型的泛化能力。大量定性定量仿真实验结果表明,提出的红外目标追踪算法在目标发生部分遮挡、运动模糊、背景干扰、旋转以及灰度变化等复杂环境下,能够较准确地追踪目标,具有重要的理论和应用研究价值,适合高性能低成本非制冷红外导引头。     

基于在线分级特征选择机制的目标跟踪算法

为了提高在复杂背景、光照突变等因素干扰下视频序列目标跟踪算法的鲁棒性,提出了一种新的基于在线目标特征选择机制的跟踪算法。利用目标颜色信息和梯度方向直方图构造目标特征空间,用G auss混合模型对目标特征集建模,分级选择机制在目标特征集中依据最大化信噪比准则选择最优的特征子集,生成概率权重图像。利用概率权重图像构造观测似然函数,在粒子滤波的框架下,实现目标的跟踪。实验结果表明:该算法可以有效地克服目标旋转、背景复杂、光照突变等因素的干扰。     

基于深度特征融合的红外弱小目标检测方法

红外弱小目标具有信噪比低、目标尺寸小、特征不明显等特点,加之场景复杂度不断提升,杂波干扰严重,导致现有的红外弱小目标检测方法在面对复杂场景时性能衰减。综合手工方法提取目标单一的显著特征及深度学习方法提取图像综合特征的优势,设计了基于深度学习的红外弱小目标深度特征融合检测网络模型。首先,模型利用多尺度自适应特征提取网络来提取红外图像中弱小目标的原始特征与平滑度图像中弱小目标的平滑度特征;其次,为提高目标显著度,提出了一种多层级联特征融合策略,实现特征提取网络中小目标原始特征与平滑度特征的融合;最后,利用多层级联特征融合映射网络对红外弱小目标进行特征映射与背景抑制,获得背景杂波被极大抑制的红外弱小目标特征映射图像。实验结果表明,同现有的基于深度学习与基于手工特征的检测方法相比,所提出的检测方法在各种复杂的场景中都拥有较高的准确率及较低的虚警率,同时拥有较快的检测速度。     

融合深度特征和FHOG特征的尺度自适应相关滤波跟踪算法

为了解决核相关滤波跟踪算法在复杂场景下跟踪效果差的问题,提出了一种融合深度特征和尺度自适应的相关滤波目标跟踪算法。首先,通过深度残差网络（ResNet）提取图像中被跟踪区域的深度特征,再提取目标区域方向梯度直方图（FHOG）特征,通过核相关滤波器学习,分别得到多个响应图,并对响应图进行加权融合,得到跟踪目标位置。其次,通过方向梯度直方图（FHOG）特征,训练一个PCA降维的尺度滤波器,实现对目标尺度的估计,使算法对目标尺度发生变化有很好的自适应能力。最后,根据响应图的峰值波动情况改进模型更新策略,引入重新检测机制,降低模型发生漂移概率,提高算法抗遮挡能力,在标准数据集OTB100中与其他7种目标跟踪算法进行比较。结果表明,相比原始KCF算法,改进后的KCF算法精准度提升了29.4%,成功率提升了25.9%。所提算法实现了对跟踪目标位置的精准估计,提高了尺度自适应能力和算法速度,增强了算法抗遮挡能力。[JP]     

基于特征线子空间嵌入的非线性特征提取方法

针对最近特征线子空间特征提取方法中所存在的问题,结合最大间距判别分析,提出一种具有一定局部学习能力的、有监督的非线性特征提取方法：基于特征线子空间嵌入的非线性特征提取方法,即该特征提取方法不但能克服特征线方法所存在的小样本问题,同时能一定程度上提高其处理非线性数据的能力.通过在数据库上进行实验,结果表明该方法具有优势.     

基于工程图形的特征识别方法

在零件几何特征分类的基础上 ,根据工程制图的特点 ,提出了零件视图的“顶点 +边+位置”信息矩阵表示模型 ,通过多视图间关系规则的探讨 ,给出了基于DXF文件格式的几何特征识别方法 为CAD/CAPP的无缝集成提供了实施方案     

GIS数据模型中要素对象与要素类别的研究

针对GIS数据可视化研究中遇到的问题,建立了要素对象与要素类别两个数据模型.要素对象的提出,主要用来解决同属性地图要素的地图自动综合及针对实体的空间查询等难题;针对复杂地图要素层无法批量设置符号及数字地图条件下图层分类的特殊性,本文建立要素类别模型,把基本要素层按照某种分类规则逻辑上细分成不同类型的子层,既满足了集中管理同层数据进行空间分析的需要,又解决了同层不同类的地图要素的符号化难题.     

商务英语的语言特色探讨

根据语言实践和语法规律，分析了商务英语的语法(词汇、用语)和修辞(夸张、排比、暗喻、重复等)方面的特色，着重指出了商务英语语法上的严谨性、简洁性和修辞上的规范性，提出了指导商务英语学习的意见。     

特征映射器的研究

CAD/CAPP集成技术是实现CIMS和CE的核心技术,目前还没有真正系统化、实用化的CAD/CAPP集成系统。运用特征映射技术和基于特征的设计技术来实现从设计域到制造域的信息转换和共享,从而建立CAD/CAPP之间的智能接口,在一定程度上实现CAD/CAPP的集成。     

论民国时期贵州会道门的基本特征

民国时期,贵州会道门得到了快速发展.与明清时期相比,这一时期贵州会道门具有如下几个明显的特征:第一,名目繁多,信徒数量庞大;第二,分布地区广泛;第三,形成了一个纵横交错的会道门关系网络;第四,成员构成复杂;第五,组织结构更趋严密;第六,具有强烈的政治依附性.     

二连盆地辫状河三角洲沉积特征及含油性

为了建立二连断陷湖盆辫状河三角洲沉积相模型 ,确定油气勘探领域 ,根据二连盆地吉尔嘎朗图等 30个凹陷的钻井岩性剖面、地震剖面、沉积构造、电性特征、测试结果和油气显示等资料 ,研究了断陷湖盆缓岸的大中型砂砾岩体的形成条件、储层微相特征和含油性 ,建立了相模式 .结果表明 :这类砂体属辫状河三角洲成因 ,发育辫状河三角洲平原等三个亚相、8个微相 ,存在以牵引流成因为主的沉积构造 .它的前缘水道和分支坝具有良好的储集性能和成油条件 ,是本区油气勘探的主要方向     

一种基于曲率提取轮廓特征点的方法

对边缘轮廓线进行了自适应平滑,在以轮廓点为中心的支撑区域内定义了曲率角,并根据定义的曲率角及曲率符号,采用简单的模板匹配技术,提取出候选的轮廓特征点,对候选点附加抑制条件得到真正的特征点．此方法减少了数字化误差及噪声带来的影响,抗干扰性好,且运算量较小．实验表明,该方法具有很好的轮廓特征点检测及定位能力     

基于特征约束的 CAD 技术研究

特征设计是当前解决ＣＡＤ／ＣＡＭ集成的重要方法之一．但目前特征的描述及特征建模的方法还不能解决ＣＡＤ／ＣＡＭ集成过程中提出的问题．这些问题包括特征库中特征类的简化、特征灵活性与变化性,设计特征映射成加工特征的困难等等．现提出一种特征约束建模的方法,能较好地解决上述问题,并给出基于这种建模的ＣＡＤ系统的结构．     

关于艺术“地域性”的札记

在资讯日益发达的时代里 ,地球已变得越来越小 ,“地域性”这个传统命题已在人们的生活视野中飞速消逝。然而 ,艺术却依旧如此顽强地扎根于“大地”(海德格尔意义上的 )——这个以地域为依托的沉重字眼召唤着我们 ,在我们尝试着向创作“自由”飞跃时不断提示着我们的限制。地域性首先是贯穿在艺术史、尤其是中国画史中的一个现实。本文试图从历史心理、传统风格的延续和发展等角度解析此概念在中国绘画史中的涵义和价值。另外 ,“地域性”在今天最显著地表现为中西文化之间的交汇与冲突。于是 ,它又指示着当今艺术家最为关心的“身份——差异”问题 ,本文最后一部分对之进行了初步论述