改进理解诊断跟踪系统的目标跟踪方法

针对目标跟踪过程中出现的遮挡、光照变化、背景复杂等问题,使用了理解诊断视觉跟踪系统,即把跟踪器分成5个组成部分的跟踪系统,这5个部分分别是运动模型、特征提取器、观察模型、模型更新器以及总体处理器。结合Haar矩形特征的原理,提出了3种Haar-Like特征,用在特征提取器模块。为了提高跟踪的精准性,引入一个简单且快速的鲁棒性算法来改进系统中的运动模型,该方法利用了视觉跟踪中的上下文关系,建立基于贝叶斯框架的目标以及其周围环境的时空关系,在检测方面使用了快速傅里叶变换方法,提高了算法的鲁棒性,使跟踪更加精准,并且在处理遮挡、光照变化、背景复杂等问题上有着较好的效果。     

基于改进的空间金字塔词袋模型的图像分类算法研究

基于空间金字塔词袋模型的图像分类算法相比于传统的词袋模型的图像分类算法的准确率有了一定的提高,仍无法满足实际的高标准图像分类的需求。为此提出了一种基于改进的空间金字塔词袋模型的图像分类算法,即使用轮盘法的改进的K-means聚类方法和支持向量机的直方图交叉核函数。分别优化改善了K-means聚类算法的聚类容易陷于局部最优的缺陷和支持向量机使用径向基核函数可能产生非常严重的过拟合问题。通过仿真验证了基于改进的空间金字塔词袋模型的图像分类算法的准确率明显高于原基于空间金字塔词袋模型的图像的分类算法。