基于多特征相关滤波的红外目标跟踪

为实现在复杂背景和多干扰条件下红外目标的稳 定跟踪,提出一种基于多特征相关滤波的红外目标 跟踪算法。首先综合考虑生物视觉关注特性及目标运动特性,提取目标区域的空间特征和 运动特征,进而融合一种改进的卷积特征,生成多特征权值函数;然后在传统 相关滤波的基础上,引入多特 征权值函数用以表征不同候选区域的重要程度,形成权值相关滤波的红外目标跟踪框架;最 终得到能够表 征目标位置的置信图,从而完成红外目标的鲁棒跟踪。在6组不同条件下红外视频序列上的 实验结果表明, 和经典目标跟踪算法相比,本文方法在复杂背景下的平均跟踪成功率提升15%左右,能够有 效应对相似虚 假目标、遮挡、背景辐射强度变化和探测器晃动等不良因素的影响,适用于复杂背景条件下 的红外目标跟踪。     

证据理论在模式分类中的应用综述

随着技术水平的发展和研究的不断深入,在模式分类问题中需要处理的信息往往存在有大量的不确定性。证据理论作为处理不确定性一大强有力的工具,将其应用于模式分类能够有效提高分类器分析、表达以及处理不确定性数据的能力。对此,文中开展了证据理论在模式分类中应用的研究综述,在对模式分类、证据理论的基本原理进行概述的基础上,重点围绕单分类器设计和多分类器集成两个角度,系统梳理了证据理论在模式分类中的研究现状,并从不同分类特性的角度出发比较了各阶段方法的优缺点,旨在为相关研究人员提供借鉴和参考。     

时态网络中知识图谱推荐:关键技术与研究进展

将知识图谱推荐系统应用于时态网络能够有效解决动态推荐问题,在军事、交通、社交等领域具有重要的应用价值.文中对时态网络中知识图谱推荐关键技术及进展进行综述,在总结了知识图谱基本概念、生命周期基础上,分析了知识图谱推荐系统的分类、构建流程及推荐算法特征,讨论了时态网络中知识图谱推荐关键技术,即知识推理和动态推荐的主要技术模...     

基于多目标离散粒子群优化的云环境下物化视图选择

针对目前云环境下物化视图选择算法的查询回答性能低下,以及无法同时优化面向企业与消费者的查询回答性能问题,文中开展基于多目标离散粒子群优化的云环境下物化视图选择研究.采用基于多视图处理计划的表式结构进行候选视图的数据结构表示,建立候选视图物化代价模型,设计基于多目标离散粒子群优化的云环境下物化视图选择算法.实验结果表明,...