基于字典学习改进的时空上下文算法

针对强遮挡导致的跟踪目标失效问题, 提出一种基于字典学习改进的时空上下文算法. 先在目标和上下文区域构建前景字典和上下文字典, 再利用稀疏解的特性, 给提取目标特征更高的权重, 并参与模板的更新, 构造新的条件概率. 实验结果表明, 在出现严重遮挡的数据集中, 时空上下文算法跟踪成功率为19.5%, 改进算法成功率达94.5%, 改进算法能在出现强遮挡情况下有效对抗遮挡问题, 稳定跟踪.     

基于字典学习改进的时空上下文算法

针对强遮挡导致的跟踪目标失效问题, 提出一种基于字典学习改进的时空上下文算法. 先在目标和上下文区域构建前景字典和上下文字典, 再利用稀疏解的特性, 给提取目标特征更高的权重, 并参与模板的更新, 构造新的条件概率. 实验结果表明, 在出现严重遮挡的数据集中, 时空上下文算法跟踪成功率为19.5%, 改进算法成功率达94.5%, 改进算法能在出现强遮挡情况下有效对抗遮挡问题, 稳定跟踪.     

基于上下文感知的自适应目标跟踪算法

为了更好地在复杂环境下跟踪到目标的运动轨迹,提出一种基于上下文感知的自适应目标跟踪算法.在满足实时性和精度的情况下,利用相关滤波联合全局上下文进行背景训练,利用目标及其上下文区域,实现协同跟踪.通过卡尔曼滤波估计出目标的运动方向,并在训练滤波器时将目标运动方向上的背景信息作为先验信息,降低非运动方向上背景样本的权重,增...     

基于Adaboost的人脸检测技术

利用OpenCV图像处理软件,选取扩展的Haar like特征,实现了基于Adaboost的人脸检测器.阐述了Ad aboost人脸检测技术的基本原理,深入分析了强分类器的个数及排序对检测器性能的影响,并对3种分类方法得到的分级分类器的检测能力进行了比较,最后给出一种实用的分类方法.实验结果表明,该检测器检测速度快,开发周期短,具有可行性.     

基于Adaboost人脸检测算法

针对因图像背景复杂、 光照变化及面部旋转等因素的影响, 使复杂背景下人脸检测难度大、 速度慢和准确率低的问题, 使用Adaboost算法进行人脸检测, 并在OpenCV上实现其检测过程。分别对具有面部旋转和复杂背景的图像进行了人脸检测实验, 其检测准确率分别为85%和99%, 平均检测时间分别是16.67 ms/张和76 ms/张。实验结果表明, 该算法能在复杂背景下准确、 快速地实现人脸检测, 且能满足人脸识别系统实时性的要求。     

基于时空上下文的航拍视频绝缘子跟踪算法

为解决时空上下文跟踪算法在航拍视频绝缘子出现大尺度变化产生的漂移问题,提出一种大尺度自适应的航拍视频绝缘子跟踪算法。提取绝缘子图像的局部二值模式特征构建时空上下文模型,改进时空上下文尺度更新策略不能适应大尺度变化问题。最后在航拍视频序列进行的对比实验表明,算法在平均重叠率和平均中心位置误差指标上有了较大提升;且能很好地适应绝缘子大尺度变化,具有更好的跟踪效果。     

一种基于Adaboost算法的人脸检测

针对经典Adaboost算法存在训练速度缓慢、检测结果过分依赖训练样本集的现象,提出一种改进的人脸检测算法.该算法在原有Adaboost算法的基础上,利用特征约简来提高训练速度,引入样本扩张、多分辨率搜索等策略来提高检测效率.算法还在一定程度上解决了遮挡、旋转、光照对人脸检测带来的影响等问题.实验结果表明:该方法具有较快的训练速度和良好的检测性能.     

结合肤色模型和Adaboost算法的人脸检测

提出了一种结合肤色模型和Adaboost算法的人脸检测方法．Adaboost是一种分类器算法,把弱分类器提升为强分类器,具有很高的检测率,但其误检率也比较高．人脸肤色检测由于受光照等条件的影响,其检测率比较低,但是其误检率也比较低．结合这两种方法进行检测,能够优势互补,改善算法性能．实验证明该算法具有较好的检测效果．     

基于Adaboost算法的正面多角度人脸检测

人脸检测不仅是全自动人脸识别系统的基本步骤,而且本身也可以独立应用于视频监控、图检索等领域、因而具有重要的研究价值。人脸检测是一个开放性的,比较活跃的课题,在人脸检测算法中,依照时间顺序的发展有：模版匹配模型、肤色模型、ANN模型、SVM模型、Ad-aboost模型等。其中Adaboost模型在速度与精度的综合性上表现最好。     

人脸检测与跟踪系统的设计

基于Adaboost人脸检测原理,结合Windows下的Visual C++编程,设计了人脸检测系统.通过MIT人脸库和自建人脸库结合的方法,且对该人脸库进行有效的训练,实现人脸检测功能,提高了检测率和检测速度.利用连续自适应均值移动算法(Continuously Adaptive Mean Shift,Camshift)对人脸进行跟踪,并对Camshift算法进行改进,利用Adaboost人脸检测初始化模板的方法,将检测与跟踪结合起来,有效提高了人脸跟踪效率.     

一种改进的移动机器人视觉跟踪算法研究

运动物体的实时跟踪是移动机器人视觉的关键技术之一.为了实现对目标快速有效的跟踪,本文提出了一种改进的移动机器人视觉跟踪算法,该算法在mean shift算法的基础上,利用颜色特征作为视觉跟踪依据,并且引入Kalman滤波进行迭代窗口的预测.实验仿真结果表明,本文算法一定程度上消除了光照条件的影响,而且很好的解决了当目标被遮挡时发生目标跟踪偏差或丢失的问题,具有实用价值.     

基于时空上下文信息的混合交通视频检测算法

前景物体的边缘信息对混合交通视频检测的参数提取和表达具有非常重要的作用. 为克服孤立地利用当前图像无法准确提取边缘信息的问题,提出了基于时空上下文表达的混合交通边缘提取新算法. 在获取当前边缘信息基础上,结合运动目标的特征属性与时空上下文相关信息,通过检索文本的关联性,进行前景边缘提取. 实验表明,文中算法能够准确而充分利用上下文信息实现前景边缘的提取,前景边缘的有效提取率可达95%以上,为后续混合交通视频检测的分类识别和参数提取提供了有效的依据.      

基于改进Adaboost算法的人脸检测研究

分析Adaboost弱分类器计算耗时的原因,并提出了本文的改进。根据强分类器错误率上限的计算公式,推导出弱分类器错误率的期望值,并以此作为减少计算量的依据。实验结果表明,本文的改进方法,在保持弱分类器性能不变的条件下,可以有效降低计算量。     

基于改进Adaboost人脸检测算法的研究及DSP实现

在Adaboost人脸检测算法的基础上,通过将所有的特征值排序并构建一个次序表,并使用改进Adaboost权值更新算法和分类误差计算方法,训练分类器并检测样本图像,达到了减少训练分类器耗时、提高检测率和降低误检率的效果.最后在DSP上实现了人脸检测系统,验证了改进系统在实时性能上得到较大的改善.     

一种改进的Adaboost算法的人脸检测分类器

针对人脸检测中单一分类器检测非常耗时,而且没有考虑到检测后提取标准人脸对后续工作(如识别)等问题,提出了运用Adaboost算法,采用正面人脸和人眼两个特征作为分类器,首先用Cascade算法筛选出输入图像中最有可能是人脸的区域,然后根据以正面人脸和人眼为特征的分类器检测人脸区域,并根据检测出来的人眼距离和角度对人脸进行精确的定位.同时针对实际的图像中人脸常常存在一定倾斜,从而影响后续的人脸的识别率这一问题,采取了根据人眼的位置对倾斜图像进行修正.实验结果表明改进的算法能够在保持一定运算速度的基础上取得准确的人脸,具有较好的实用性.     

基于Adaboost的人脸检测

对Adaboost算法进行了深入的研究和思考,在Adaboost算法的基础上引入了级联结构和积分图像的方法。实验证明,这两种方法的引入,在保证检测准确性的前提下,有效的提高了检测速度。     

关于Adaboost算法在人脸检测中应用的研究

人脸检测算法研究是计算机视觉、模式辨识、图像处理等领域的一项重要研究方向,具有十分广泛的应用前景.详尽阐述了Adaboost算法的检测原理、特征值分布、积分图的计算,分类器的训练过程及强分类器的构建.对Adaboost算法对有倾斜角度人脸的识别具有检测盲区的缺陷,提出了算法的优化方法,引入两种新特征模版,训练后得到的分类器增强了倾斜人脸的检测率及误识率,达到了优化检测的目的.     

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Kalman 滤波的Camshift 运动跟踪算法

提出将Camshift与Kalman滤波相结合的方法.首先,通过二次搜索来调整搜索窗口的位置和大小,保证Camshift跟踪的可靠性;然后,在Camshift算法的基础上,通过卡尔曼滤波对搜索窗口进行运动预测,保证实时跟踪.实验结果表明,在图像背景复杂且目标不规则运动的情形下,采用此方法仍能有效地跟踪到目标.在真实视频数据上的实验结果表明该方法具有很好的应用前景.     

基于综合色度和梯度方向直方图的运动目标跟踪算法

本文在传统的Kalman滤波和Mean-Shift优化框架下提出了一种新的视频运动目标跟踪算法。融合色度直方图和梯度方向直方图,形成了一种新的综合直方图特征.构建运动目标图像区域的金字塔,采用Kalman滤波预测耦合Mean-Shift算法的框架,在尺度、位移空间内进行优化匹配搜索,确定最佳候选目标的位置信息。大量实验结果表明,本文提出的在滤波与优化算法框架下的运动目标跟踪算法,能够很好地解决运动目标的尺度伸缩、旋转和形变等难题,可以取得比基于传统直方图更好的稳定性和跟踪精度。