自适应融合的长期目标跟踪算法

为了完成复杂场景中的长期视觉跟踪任务,解决尺度变化、外观变化和跟踪失败等问题,提出了一种双模型融合的长期跟踪算法.首先,将稀疏核相关滤波模型和颜色模型得到的跟踪响应进行自适应融合,构成更具鲁棒性的跟踪结果;然后,利用响应最大值来判断目标跟踪是否成功,并通过随机抽样学习用于在跟踪失败情况下重新检测目标的CUR滤波器,实现长期跟踪.在大规模基准数据集上的实验结果表明,算法在效率、准确性和鲁棒性方面优于现有相关跟踪算法.     

一种用于时差提取的卡尔曼-最优阶互相关算法

在定位系统的时差提取方法中,传统的互相关算法抗噪能力较弱、时差提取精度较低,针对以上缺点,提出卡尔曼-最优阶互相关算法,并且通过仿真对比分析相同条件下该算法和基本互相关算法、广义加权互相关算法的时差提取精度,验证了其更优的性能.最后,通过FPGA设计,将所提算法运用到实际工程中.仿真和试验结果表明,相对于传统算法,卡尔曼-最优阶互相关算法在较低信噪比的情况下具有更强的抗噪能力和更高的时差提取精度.     

基于无迹卡尔曼滤波的无人机跟踪算法

基于四基站对无人机位置的定位数据,利用无迹卡尔曼滤波算法对定位数据进行最优估计,并预测无人机的运行轨迹,从而实现对无人机的实时跟踪.对经典的线性卡尔曼滤波算法和无迹卡尔曼滤波算法进行仿真对比,结果表明,线性卡尔曼滤波算法虽然能跟踪预测轨迹,但有较大的误差,而使用无迹卡尔曼滤波算法能有效地减小误差,使跟踪预测的轨迹更加精确.     

回顾周之林(上)

正周之林先生是燕京书画社的元老,也是改革开放初期最早从事书画收购鉴定的人之一。他的国画大写意成就卓著,作品被人民大会堂、连战等机构和要人收藏。2014年2月24日零时19分,著名国画大写意家周之林先生在北京301总院病逝,享年70岁。艺术界人士纷纷表示哀思之情。周之林先生是国家一级美术师,中国著名的大写意画家,享誉中外。周之林先生,1944年6月15日,出生在天津宝坻的一个名门望族之家。5岁开始跟祖父习书,10岁开始学画。     

回顾周之林(下)

正周之林五十岁"变法",面壁九年,潜心于大写意艺术,把任伯年的色彩,吴昌硕的笔墨,虚谷的表现形式融为一体。他力挽大写意的颓势,因为他认为这是中国绘画的精髓和精华。雪立王门,与王雪涛成了忘年交周之林当时为什么非常崇拜王雪涛?因为他那时主攻的是中国画的小写意花鸟。在这方面王雪涛称得上是当代的一位大家。王雪涛的画风,可以分为两个时期,前期的画清雅,后期的画明艳。他画牡丹是一绝,被人称为"牡丹王"。当然这个"王"不见得是"魁首"之意,跟他的姓     

社会主义核心价值体系大众化研究

社会主义核心价值体系是社会主义意识形态的本质体现,是社会主义制度的内在要求和生命之魂,在社会主义价值体系中处于统摄和支配地位。党的十六届六中全会首次提出建设社会主义核心价值体系的战略任务,党的十七大进一步提出:"要切实把社会主义核心价值体系融入国民教育和精神文明建设全过程,转化为人民自觉追求,积极探索用社会主义核心价值体系引领社会思潮的有效途径,增强社会主义意识形态的吸引力和凝聚力。"本文"社会主义核心价值体系大众化研究",阐述了社会主义核心价值体系大众化的基本内容,即马克思主义指导思想的大众化、中国特色社会主义共同理想大众化、以爱国主义为核心的民族精神大众化和以改革创新为核心的时代精神的大众化,以及社会主义荣辱观大众化。