高斯核函数卷积神经网络跟踪算法

针对深度学习跟踪算法训练样本缺少、训练费时、算法复杂度高等问题,引入高斯核函数进行加速,提出一种无需训练的简化卷积神经网络跟踪算法。首先,对初始帧目标进行归一化处理并聚类提取一系列初始滤波器组,跟踪过程中结合目标背景信息与前景候选目标进行卷积;然后,提取目标简单抽象特征;最后,将简单层的卷积结果进行叠加得到目标的深层次特征表达。通过高斯核函数加速来提高算法中全部卷积运算的速度,利用目标的局部结构特征信息,对网络各阶段滤波器进行更新,结合粒子滤波跟踪框架实现跟踪。在CVPR2013跟踪数据集上的实验表明,本文方法脱离了繁琐深度学习运行环境,能克服低分辨率下目标局部遮挡与形变等问题,提高复杂背景下的跟踪效率。

单目标跟踪算法综述

目标跟踪是计算机视觉领域的一个基本问题,具有广泛的研究与应用价值。该文根据算法理论的不同,将目标跟踪算法分成目标表观建模和跟踪策略两部分,又将目标表观建模分成生成式跟踪和判别式跟踪分别进行介绍;从基于均值漂移和滤波理论两方面介绍跟踪策略;并重点介绍了基于深度学习的相关算法,总结了深度学习算法的优缺点。

基于动态引导滤波的多尺度图像融合算法

该文基于动态引导滤波器(RGF)提出了一种新的图像多尺度表示方法,并将其应用到图像融合技术中。首先,使用RGF将输入图像用多种尺度的子图表示;然后,基于显著性检测获得输入图像的权重映射;最后使用基于递归滤波的加权融合方法得到最后的融合图像。多组图像融合实验的比较结果表明,相比于其它基于多尺度分解的融合算法,本文提出的融合算法更好地保持了输入图像的细节信息,融合图像的视觉效果更好。

一种结合时空上下文的在线卷积网络跟踪算法

基于卷积神经网络提取抽象特征缺乏时空信息的问题,结合时空上下文模型作为卷积神经网络的各阶滤波器,提出一种在线卷积神经网络的视觉跟踪算法.首先对初始目标进行归一化处理并提取目标置信图,跟踪过程中结合时空信息更新得到时空上下文模型,第1层使用更新后的模型对输入进行卷积,并对卷积结果进行滑动窗口取片,第2层再使用时空模型分别对取片结果进行卷积,提取目标简单抽象特征,然后叠加简单层的卷积结果得到目标的深层次表达,最后结合粒子滤波跟踪框架实现目标跟踪.实验表明:结合时空上下文模型的在线卷积网络结构提取的深度抽象特征,保留相关时空信息,提高复杂背景下的跟踪效率.

自适应特征融合的多尺度相关滤波目标跟踪算法

针对单一特征目标跟踪算法不能较好地适应复杂场景的变化,容易受跟踪目标的尺度变化、形变、遮挡以及背景混杂等影响导致跟踪失败的问题,提出一种自适应特征融合的相关滤波目标跟踪算法.首先根据目标的HOG和CN特征,采用上下文感知相关滤波框架得到2种特征下滤波响应值,并且进行归一化处理;然后按照响应值占比分配权重并线性加权融合,将得到融合后响应值用于确定目标位置;再引入尺度相关滤波器,用于估计目标尺度变化,增强尺度应变能力;最后通过设定的预定义阈值来判断位置和尺度滤波模型的更新,提高模型的更新质量.采用OTB Benchmark数据集进行实验,分别与基于相关滤波和基于上下文感知框架等11种目标跟踪算法进行对比,结果表明,该算法在精确度和成功率上均取得较为理想效果,其中精确度为82.5%,成功率为54.2%;而且在尺度变化、形变、快速运动、遮挡等复杂场景挑战下具有较好的鲁棒性.

关于财政直达资金常态化管理机制建设的思考

为缓解疫情对经济社会的冲击,2020年中央财政拿出2万亿元资金驰援市县基层政府,惠企利民。同时,国务院首次创新设立财政资金直达机制,资金快速拨付给市县基层财政,缓解了基层财政困难,支持"六稳""六保"效果明显。财政系统如何借助财政资金直达机制,确保资金第一时间拨付至市场主体和人民群众、直接惠企利民,是一个全新的挑战。全面贯彻落实财政资金直达机制,分析存在问题并提出相应对策。

相关滤波目标跟踪算法研究

近年来,相关滤波目标跟踪在视觉领域中受到了越来越多的关注,并取得了令人瞩目的成果。该文对目前基于相关滤波的跟踪算法进行分析研究,首先提出了一个通用的相关滤波目标跟踪框架,然后讨论几种经典的跟踪算法,并对其改进算法进行分析归类,主要分为尺度更新、背景遮挡;最后通过仿真实验对几种算法性能进行分析,并提出相关滤波跟踪技术存在的问题。

基于CW-RNNs网络的手势识别算法

该文在分析表征手势特征和神经网络理论基础上,根据手运动轨迹的连续性规律来研究适用于手势识别的关键技术——基于手势轨迹模型的新型神经网络算法。针对手势识别的模糊性和准确性问题,基于手势局部区域跟踪结果,采用一种新型神经网络算法,实现用于人机交互的动态手势识别。手势识别部分的研究是采用一种新型的循环神经网络(CW-RNNs)对手势运动的轨迹进行识别。根据跟踪部分提取的手指运动轨迹坐标,定义手势模版,采用该方法对手势模版进行学习。首先定义连续动态手势模版,采用时间频率循环神经网络对手势模版进行学习,对每组孤立的动态手势模版进行学习,形成手势识别模型。对影响CW-RNNs模型的因素进行了实验验证和深度分析,通过与多层RNNs、三层RNNs的识别效果进行比较,论证了本文模型对手势轨迹模版识别的优越性。

采用负相关学习的SVM集成算法

为了平衡集成学习中多样性与准确性之间的关系,并提高决策分类器的泛化能力,提出一种基于负相关学习和AdaBoost算法的支持向量机(SVM)集成学习方法.将负相关学习理论融合到AdaBoost-SVM的训练过程中,利用负相关学习理论计算基分类器间的相关性,并根据相关性的值自适应调整基分类器的权重,进而得到加权后的决策分类器.在UCI数据集中进行仿真,结果表明:相较于传统的负相关集成学习算法和AdaBoost-SVM算法,所提出的方法分类准确率更高,泛化能力更好.

大荔三举措强化城乡居民医保资金监管

城乡居民医保资金是为实施社会保障而建立起来的专项专用资金,是社会保障资金中最重要的组成部分,在整个社会保险制度中占有重要地位。为进一步加强资金监管,发挥资金效益,大荔县财政局三项举措强化资金监管,提升资金使用和社会效益。

结合高斯核函数的卷积神经网络跟踪算法

针对视觉跟踪中运动目标鲁棒性跟踪问题,结合高斯核函数和卷积神经网络(CNN),提出一种无需训练的卷积神经网络提取深度特征的视觉跟踪算法.首先,对初始图像进行归一化处理并聚类提取目标信息,结合跟踪过程中目标信息共同作为卷积网络结构中的各阶滤波器;其次,通过高斯核函数来提高卷积运算速度,提取目标简单抽象特征;最后,通过叠加简单层的卷积结果得到目标的深层次表达,并结合粒子滤波跟踪框架实现跟踪.结果表明:简化后的卷积网络结构能够有效地应对低分辨率、目标遮挡与形变等场景,提高复杂背景下的跟踪效率.

新形势下创新预算单位财会监督管理的思考——以大荔县为例

如何提高财政资金使用效益,是各级财政部门必须面对的“必做题”,既无法回避,又无法迂回。大荔县财政局立足新时期新要求,通过建立长效机制、推进改革创新、强化监管合力、发挥会计监督作用等方式,实施有效的财会监督管理手段,确保了全县预算单位财政财务运行安全高效,极大地促进了县域经济社会高质量发展。

创新财政扶持村集体经济方式的实践与思考——以大荔县为例

村集体经济组织薄弱、农业新型经营主体规模小、乡村治理能力低,是目前制约乡村振兴加快推进的主要问题和突出瓶颈。大荔县立足农业大县实际,通过财政资金"拨改投",吸引信贷资金、社会资本引领专业合作社等新型农业经营主体发展,加快村集体经济壮大提升,助力农业全面升级、农村全面进步、农民全面发展,探索走出了一条切合"三农"大县实际的乡村振兴发展之路。