题名 视频跟踪算法研究综述
被引量:23
1
作者
闫庆森
李临生
徐晓峰
王灿
机构
太原科技大学电子信息工程学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2013年第06A期204-209,共6页
基金
山西省研究生优秀创新基金项目(20123107)资助
文摘
在许多计算机视觉应用领域中,视频跟踪是最基本的任务。尽管有了大量的跟踪算法,但是跟踪算法的鲁棒性仍是具有挑战性的问题。物体的突然运动、目标或者背景外观的改变、目标与目标以及目标与背景的遮挡、非刚性物体的结构、摄像机抖动等问题都是视频跟踪算法设计过程中需要考虑的因素。介绍了视频跟踪算法及其研究进展,综述了现有基本的目标跟踪算法分类,详细描述了每种表示方法,并指出其优缺点。进一步讨论了跟踪的重要性问题,包括目标检测、特征选择、贝叶斯跟踪、在线学习跟踪等。
关键词
视频跟踪
特征选择
贝叶斯跟踪
在线学习
Keywords
Visual tracking,Feature selection,Bayesian tracking,Online learning
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 基于t-分布粒子滤波器的目标跟踪
被引量:3
2
作者
李少军
王宏
柴天佑
机构
中国科学院自动化研究所
东北大学自动化研究中心
出处
《机器人》
EI
CSCD
北大核心
2006年第6期598-604,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(60534010
60472065)
文摘
针对贝叶斯跟踪中目标状态的预测分布和后验分布,利用序列蒙特卡洛方法,基于多变量t-分布提出了一种新的粒子滤波算法,称之为t-分布粒子滤波器.为了根据样本估计目标状态的概率分布,提出了一种新的ECME算法,并嵌入到t-分布粒子滤波器中.理论分析表明,在t-分布条件下,t-分布粒子滤波器是在样本数量上的渐近最优估计器.在机动目标跟踪实验中,比较了t-分布粒子滤波器、无色卡尔曼滤波(Unscented Kalm an filter)及自助式粒子滤波器(Bootstrap partic le filters)的跟踪精度.
关键词
目标跟踪
贝叶斯跟踪
非线性非高斯随机系统
序列重要性采样
t-分布粒子滤波器
ECME算法
无色卡尔曼滤波
自助式粒子滤波器
Keywords
target tracking
Bayesian tracking
nonlinear non-Gaussian stochastical system
sequential importance sampling
student-t distribution particle filter
ECME algorithm
uncented Kalman filter
bootstrap particle filter
分类号
TP24
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
题名 基于BKT模型的网络教学跟踪评价研究
被引量:9
3
作者
李景奇
卞艺杰
方征
机构
河海大学商学院
河海大学网络与信息管理中心
河海大学远程与继续教育学院
出处
《现代远程教育研究》
CSSCI
北大核心
2018年第5期104-112,共9页
基金
江苏省现代教育技术研究2017年度重点课题"基于现代信息技术的LTM评价模式与创新"(2017-R-55880)
文摘
当前网络教学中存在教学过程评价难以量化、课程教学进度安排缺少数据支持等问题。随着大数据技术的发展,网络学习行为分析已经取得较大进展,但学习内容的跟踪与评价还比较缺乏。将知识跟踪嵌入网络课程,及时跟踪学生知识掌握情况,将有助于教师发现学生学习问题,调整教学策略;同时也可引导学生将学习的关注点聚焦在知识内容的理解上,而不是分数上。贝叶斯知识跟踪(BKT)模型是一种以知识点为核心构建学生知识模型的方法,具有简捷、预测准确、易于解释的特点。基于BKT公式改进的网络教学跟踪评价模型,可用以课时估算和学习成绩预测。实证分析数据显示,该模型的预测准确率和精确度较高。在实际应用中,BKT知识跟踪功能可单独开发应用,也可与教学平台集成使用,亦可支持线下教学。
关键词
网络教学
BKT
贝叶斯 知识跟踪
模型构建
跟踪 评价
Keywords
Web-Based Teaching
Bayesian Knowledge Tracing
Model Constructing
Tracing Evaluation
分类号
G434
[文化科学—教育技术学]
题名 舰载指控系统的目标跟踪技术现状与未来
4
作者
唐少伯
龙飞
机构
海军大连舰艇学院
出处
《现代防御技术》
北大核心
2006年第5期73-76,共4页
文摘
考虑到目标跟踪在作战中的重要性,论述了目前的跟踪滤波技术:卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波,重点论述了未来可用于跟踪的基于贝叶斯原理的粒子滤波技术,是最近几年出现的解决非线性跟踪问题的有效方法。
关键词
目标跟踪
卡尔曼滤波
扩展卡尔曼滤波
非线性系统
贝叶斯跟踪
粒子滤波
Keywords
target tracking
Kalman filter
spread Kalman filter
nonlinear system
Bayes tracking
particle filter
分类号
E925.6
[兵器科学与技术—武器系统与运用工程]
U674.7
[交通运输工程—船舶及航道工程]
题名 教育大数据中认知跟踪模型研究进展
被引量:17
5
作者
胡学钢
刘菲
卜晨阳
机构
大数据知识工程教育部重点实验室(合肥工业大学)
合肥工业大学计算机与信息学院
合肥工业大学大知识科学研究院
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2020年第12期2523-2546,共24页
基金
国家重点研发计划项目(2016YFB1000901)
国家自然科学基金项目(61806065)
中央高校基本科研业务费专项资金项目(JZ2020HGQA0186)。
文摘
教育信息化的不断推进和在线教育的蓬勃发展产生了海量的教育数据,如何挖掘和分析教育大数据成为了教育领域和大数据知识工程领域亟待解决的问题.认知跟踪模型通过获取学生作答习题的得分表现,追踪学生随时间变化的认知状态,从而预测学生在未来时间的作答表现.对教育大数据中认知跟踪模型进行了回顾、分析和展望.首先从模型的原理、步骤和方法等维度详细介绍了认知跟踪模型,包括基于贝叶斯方法和深度学习方法2类认知跟踪模型.同时,从学生作答表现预测、认知状态评估、心理因素分析、习题序列分析和编程练习5个方面阐述认知跟踪模型的应用情景.最后,以经典的贝叶斯认知跟踪模型和深度认知跟踪模型为例分析了2类模型的优缺点,并探讨和展望认知跟踪模型未来可能的研究方向.
关键词
教育大数据
认知跟踪
学生模型
贝叶斯 认知跟踪
深度学习
Keywords
educational big data
knowledge tracing
student model
Bayesian knowledge tracing
deep learning
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 锰矿智能视频监控的运动目标检测技术探讨
被引量:3
6
作者
李艳红
机构
西安外事学院工学院
出处
《微型电脑应用》
2019年第7期38-40,48,共4页
基金
西安市2018年度社会科学规划基金项目(18J183)
文摘
锰矿开采环境较为复杂,利用各种科技手段降低开采过程中的风险度成为了重点研究领域。通过降低自动视觉对象计数和视频监控手段能解决矿藏开采过程中存在的各种管理、安全问题。因此提出一种高效的视觉检测和跟踪框架,用于物体计数和任务监视。该框架基于现成的视频设备,在无需监督工作条件下,通过一种新颖的贝叶斯跟踪模型实现移动目标的检测。该模型可以管理多模式分布,而无需明确计算跟踪对象与检测之间的关联;同时该模型对错误、失真和缺少的检测信息的处理也有效。
关键词
自动视觉对象计数
视频监控
视觉检测
贝叶斯跟踪 模型
移动目标检测
Keywords
Automatic visual object counting
Video surveillance
Visual detection
Bayesian tracking model
Moving target detection
分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 一种新颖的CT血管造影图像的血管中心线提取方法
7
作者
杨俊
李迟迟
李娜
杨泽鹏
周寿军
机构
中国人民解放军广州疗养院
中国科学院深圳先进技术研究院生物医学与健康工程研究所
华南理工大学广州学院计算机工程学院
出处
《国际医药卫生导报》
2018年第17期2597-2600,共4页
基金
深圳市介入式诊疗一体化关键技术工程实验室项目[深发改(2016)893号]
文摘
目的提取CT血管造影图像的血管中心线。方法 本算法由两个步骤组成:首先,一种新的多尺度滤波算法被用于增强血管结构;其次,在滤波后的图像上进行基于最小路径和贝叶斯跟踪的血管中心线提取算法。结果 实验结果表明所提出的方法能有效提取血管中心线而且能获得中心线分支信息。结论 与同类算法相比,本算法能很好地增强细小血管结构,对噪声和伪影的抑制作用更强。
关键词
血管中心线
中心线分支信息
最小路径
贝叶斯跟踪
Keywords
Vascular centerline
Centerline branch information
Minimal path
Bayesian tracking
分类号
R816.2
[医药卫生—放射医学]
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]