我国奢侈品消费市场现状分析

当欲望在引领全球,刚刚走上小康之路的中国人对奢侈品消费的数量将大幅增加。奢侈品行业的发展对社会的意义是重大的,尽管奢侈品消费只是占人口比重较少的富人阶层或中等收入阶层人群的行为,但对引领消费时尚,拉动经济快速发展的作用非常大,它会带动中低收入阶层的消费潮流,拉动国民经济。因此,通过对我国奢侈品消费的研究,一方面,我们可以引导我国消费者树立持续、健康的消费观念,另一方面,在消除奢侈品消费对经济的负面影响方面有一定的指导意义。所以本文通过查阅资料,资料对比以及列图表等方法对奢侈品市场进行研究,分析了中国奢侈品品牌现状及存在的主要问题,同时提出中国奢侈品的营销战略分析,促进中国奢侈品市场的发展以及对我国奢侈品消费市场的前景进行预测与分析。     

基于SSD的改进目标精定位检测算法

目标检测问题是计算机视觉中的热门问题,如何提高目标检测定位精度是检测过程中面临的一个难题。在SSD算法的基础上,通过结合选择性搜索算法,提出了一种提高检测定位精度的方法。该算法首先通过SSD算法框架对图像进行目标初始检测,获得目标粗略位置和目标类别,然后采用一种改进的选择性搜索算法对目标所在区域进行选择性搜索,生成目标边界候选框,最后采用文中提出的边界判断方法得到目标精确位置,完成由粗到精(Coarse-to-Fine)的目标定位检测。文中算法对PASCAL VOC2012数据集中的22 531张图像进行了测试,实验结果显示文中算法检测目标中心位置误差7.6,平均覆盖率90.8%,相比于其他算法,中心位置误差更低,覆盖率更高,能提高目标检测定位精度20%～30%。     

采用图像感知哈希的TLD改进算法

为了提高长时间视觉目标跟踪的鲁棒性,提出了一种基于图像感知哈希的TLD改进算法。在改进算法中,跟踪模块使用尺度自适应的KCF跟踪器,检测模块对每个检测窗口提取感知哈希特征,并引入量子遗传算法作为搜索策略加快检测速度。对文中算法在OTB2013的50组视频序列上进行了测试,实验结果表明:其跟踪精度与成功率分别达到了0.784和0.568,较TLD算法分别提高了18.7%和14.2%。并且在处理光照变化、遮挡及目标分辨率低等问题时,文中算法在多数情况下取得了优于参考算法的跟踪性能,表现出良好的跟踪鲁棒性。