深度神经网络在目标跟踪算法中的应用与最新研究进展

视频目标跟踪是计算机视觉领域一个重要的研究方向,在公共交通、无人机、军事目标定位等诸多领域有着很重要的实际应用价值.传统的跟踪器算法在应对现实中的复杂场景具有很大瓶颈,伴随着大数据时代的到来,深度学习技术凭借着强大的特征自学习能力在图像分类、目标检测等计算机视觉领域掀起了研究热潮,同时也为目标跟踪领域的研究提供新的思路.基于各种深度神经网络模型的跟踪算法已经开始应用在目标跟踪问题中,并且在性能上取得了良好的效果.本文首先简要回顾了的传统目标跟踪算法的相关工作流程,其次,重点阐述了深度学习技术在目标跟踪领域中的应用特点,并同时对算法进行分类讨论.最后,总结了深度学习在目标跟踪领域的技术难点与未来的发展趋势.

融合分层卷积特征和尺度自适应核相关滤波器的目标跟踪

尽管经过多年的研究,尺度变化、形状变化、严重的遮挡、背景干扰、光照变化和相机运动等内外因素引起的目标表观变化,使得目标跟踪仍然是一个极具挑战的问题.为了有效地处理目标表观变化,基于分层卷积特征和尺度自适应核相关滤波器的目标跟踪算法,将目标跟踪分解为目标位置的预测和尺度的估计两个步骤.在目标位置估计方面,区别于传统的基于手工设计特征的目标跟踪算法,我们使用基于分层卷积特征的相关滤波器算法计算出不同卷积层上的跟踪结果置信图,对各个层上得到的结果进行加权求和得到目标置信图,估计出目标的最终位置.在目标的尺度估计方面,为了有效捕捉目标尺度变化,我们首先使用尺度金字塔对下一帧适用的尺度进行预测,同时对目标尺度进行更新.在标准测试集(OTB-50)上的实验结果表明,本文所提出的融合分层卷积特征和尺度自适应的相关滤波器的目标跟踪算法取得较好的精度和鲁棒性.

针灸、推拿治愈多发性硬化症1例

多发性硬化症是中枢神经系统内多数散在的原发性髓鞘脱失所引起的疾病,早期症状为四肢运动轻度障碍,全身皮肤微痛;中期症状为一侧肢体麻木无力,两便失禁,全身皮肤疼痛加剧:吞咽困难,语声低微;晚期症状为肢体瘫痪,不能吞咽,甚至滴水难进,皮肤剧痛,大小便障碍。本病多发于中年人,发病多数缓慢,一般难以治愈,死亡率很高,笔者于1987年受巴黎市医院(H(?)tel Dieu)邀请诊治1例,兹将治疗经过介绍如下,以供同道参考。患者×××,女。