基于任务驱动的“数字信号处理”教学

数字信号处理是信息类专业的重要课程,具有理论性强、概念抽象等特点。为了提高学生学习的积极性和教学效果,让学生真正理解数字信号处理的内涵,能够理论联系实际,学以致用,本文将任务驱动法引入数字信号处理的教学中,以学生为主体,让学生在完成任务的过程中学习知识。结合课程内容,讨论了任务设计、任务分解、任务实施、效果评价、实施原则等问题。     

基于孪生神经网络的目标跟踪算法进展研究

目标跟踪作为计算机视觉领域的关键课题, 广泛应用在智能视频监控等领域。随着深度学习的迅速发展, 基于孪生神经网络的跟踪算法(简称为孪生跟踪算法)因其速度和精度的平衡优势成为了主流算法。尽管已有大量研究, 但仍缺乏从跟踪框架层面对孪生跟踪算法进行系统分析。为了梳理目前孪生跟踪算法的研究进展, 首先介绍了孪生跟踪算法的常见挑战、主要组成、跟踪流程、常用数据集和评价指标; 其次按照对跟踪框架的改进方向分为改进特征提取的算法、优化相似度计算的算法和优化跟踪结果的算法, 并分别详细介绍; 然后对20个主流跟踪算法进行测试与分析; 最后总结目前孪生跟踪算法存在的问题以及对未来的研究方向。