一种多特征联合分布的Camshift目标跟踪算法

针对Camshift算法在纹理与颜色相似干扰、目标遮挡等复杂背景中鲁棒性不高、易出现跟踪丢失等问题,提出了一种多特征联合分布的Camshift目标跟踪算法。新的算法选择等价模式LBP纹理,色调与饱和度为多特征,图像从RGB空间的转化为ULBP-H-S空间。选取图像中运动目标作为目标模板,计算目标模板的ULBP-H联合概率分布图与H-S联合概率分布图,通过自适应系数将两个联合概率分布图按位与运算后到目标的联合概率分布图。在每次迭代搜索中,通过自适应搜索窗口算法预测下一帧的搜索窗口位置与大小,在预测的搜索窗口中使用Camshift算法对目标连续跟踪。实验结果表明,改进的算法能在纹理与颜色相似干扰与目标遮挡复杂环境中,对运动目标跟踪有较高的准确性与鲁棒性。

基于联合特征映射的端到端三维模型草图检索

在草图-三维模型检索任务中,草图具有类内多样性,三维模型具有复杂性,且草图-三维模型之间存在巨大的域间的差异性,这些特点的相互作用使得基于草图的三维模型检索任务变得特别困难.针对这一问题,提出一种基于联合特征映射的端到端三维模型草图检索框架.首先将三维模型转化为一组二维视图,建立跨域数据的共享数据空间;然后通过网络权值共享,建立端到端的三元度量学习网络,实现跨域数据草图和视图的联合特征映射;最后基于联合特征分布,提出4种草图-三维模型相似评价算法来实现草图-三维模型的检索.在大型公共数据集SHREC2013和SHREC2014上的检索精度分别为81.8%和75.6%,比现有算法在7项检索指标PR曲线,NN,FT,ST,E,DCG和MAP上都有所提升,检索性能突出.

ON ASYMPTOTIC JOINT DISTRIBUTIONS OF EIGENVALUES OF RANDOM MATRICES WHICH ARISE FROM COMPONENTS OF COVARIANCE MODEL

In this paper, the authors derive the asymptotic joint distributions of theeigenvalues of some random matrices which arise from components of covariance model.