基于OpenCV运动中可变特征目标的检测和跟踪

利用OpenCV计算机视觉库实现运动中目标的检测和跟踪,其目标特征允许发生变化,在运动的情况下实现上述功能要求设计的程序代码注重实时性。使用摄像头对目标物体所在场景进行图像采集,按Haar特征的积分图运算方式,快速地产生含有当前和预估下的目标特征的级联分类器用于目标检测识别。在整个检测过程中,加入了自主学习的模块,通过不间断地对目标进行新特征采样和学习、更新级联分类器,解决在运动状态下识别产生新特征的目标。实验结果表明,本设计在目标物体或摄像头各自运动过程中能实时地有效地对目标实现检测和跟踪功能。

Haar特征检测中可变特征目标的参考点选取

在用Haar特征检测方法检测图像中的目标时,系统通常需要用到已知的目标特征值作为参考点进行持续的检测识别。当目标物体姿态变化等因素的影响下,目标的特征将不断地发生改变,若此时背景信息也在发生改变,那么如何从图像中寻找参考点将是系统检测的一个重要的问题。本文利用Haar特征检测的技术特点,在可变特征目标中寻找相对稳定的部分作为检测的参考点,和为Haar特征级联分类器[1]提供新的学习特征区域。实验证明该方法能有效的辅助检测系统在多种运动条件下,持续有效地检测识别可变特征目标。

浅谈编程学习中目标问题真实性的价值

人工智能是当前一个非常热门的话题,其技术的学习方法也是举足轻重。本文以计算机科学与技术专业学生的编程学习为讨论对象,从人工智能符号主义[1]观点的角度,介绍知识获取和表示的一些学习方式。通过抽象与形象两类实例差异的对比,来阐述编程学习中目标问题真实性的重要意义。

基于灰色关联方法的地方政府财政科技投入绩效评价——以广西壮族自治区南宁市为例

基于灰色关联方法,以南宁市为例,从市财政支出金额、专利申请受理数量、科技人员数、科技成果登记数(不含专利成果)、国家级火炬项目、国家级星火项目、全年获得市级以上科技进步奖、科技项目签约合同金额作为评价指标,对南宁市政府财政科技投入绩效进行评价。