增量学习灰度与轮廓模板的行人跟踪方法

为了解决云台摄像机的行人跟踪问题,提出了一种基于粒子滤波的行人跟踪算法.该方法在目标灰度模板以外,学习并更新行人目标的轮廓模板.考虑到行人轮廓因为视角变化可能发生的突然改变,算法准备了多套从不同视角观测的轮廓模板,并且逐渐更新它们使之可以逐渐捕捉目标的轮廓特征.在多段云台摄像机拍摄的监控视频上测试了所提出的算法.实验结果显示,该算法比其他先进的跟踪算法有更长的准确跟踪时间.

小波域多角度轮廓模板变分模型的单幅图像超分辨率重建

近年来图像超分辨率重建技术因其可以提高图像的识别精度和识别能力而受到重视,其中一个难点问题是如何保证图像边缘纹理区域的重建质量.本文提出一种基于小波域的单幅图像超分辨率重建方法,首先对输入图像进行非下采样小波变换,根据小波变换的多方向性提出三类多角度模板,并采用TV模型估计各子带轮廓,确定其所属的最优方向,然后利用多角度模板来对各个子带进行双三次B样条插值,最后进行非下采样小波反变换.该方法使重建后图像的边缘、纹理信息更加精细,克服了诸如双线性插值法与双三次插值法等传统插值重建所产生的边缘模糊与边缘锯齿化,以及纹理区域失真等不足,在一定程度上提高了重建图像的质量.该方法可用于图像监控、遥感影像分析和医学图像处理等领域.大量的仿真实验验证了所提出方法的有效性.

基于轮廓模板匹配的物体检测算法

本文提出了一种基于轮廓模板匹配技术的物体识别检测算法。物体检测器使用部分已有的轮廓图片,通过AdaBoost训练得出。此算法达到了一般基于纹理检测器的效果,而且更加简单且易于实现。

基于模板配准的零件轮廓缺损检测

基于机器视觉的机器零件轮廓破损检测在产品质量检测中具有重要作用。根据在线检测速度的要求,对于利用模板轮廓进行零件轮廓缺损检测,提出了轮廓校正和轮廓极坐标表示方法,有效地解决了快速性和模板轮廓与被测轮廓采样点不一致的问题。实验结果表明了本文算法的有效性,为零件轮廓破损快速检测提供了有效途径。

基于自适应模板更新的改进孪生卷积网络目标跟踪算法

现有的孪生网络目标跟踪算法采用边界框模板进行跟踪,在目标形变、遮挡等干扰下很容易导致跟踪漂移。在轮廓检测网络和孪生卷积网络(Siamese)跟踪网络的基础上,提出一种基于深度轮廓模板更新的改进孪生卷积网络目标跟踪算法。利用轮廓检测网络获取目标边缘轮廓,降低背景杂波干扰;利用改进的Siamese网络获得轮廓模板和搜索区域的深度特征;通过相似性匹配获得最优跟踪目标。仿真实验结果表明,所提出的改进模型能够提高目标形变、遮挡等干扰下目标跟踪性能,具有较高的工程应用价值。

基于Snake模型的视频对象分割和跟踪算法

视频对象的分割是基于内容的视频处理中重要的组成部分。提出并实现了一种半自动视频对象分割和跟踪算法。算法主要基于Williams活动轮廓模型,通过求取轮廓点的局部能量最小值对轮廓线进行更新。轮廓扩张技术用来追踪变形的轮廓边缘。通过对轮廓中心点运动的统计,预测对象的运动方向和大小。实验仿真结果表明,这种改进的Snake算法能够收缩到图像的凹陷部分,而且能较好地跟踪视频对象的运动。

机载平台下基于深度检测网络的目标跟踪重捕算法

目标检测与跟踪是机载光电设备至关重要的功能模块,其检测跟踪的性能直接关系到目标感知的精度。近年来基于Siamese网络的改进跟踪算法在各种挑战性的数据集上取得了优异的效果,但大多数改进算法采用局部搜索策略,无法更新模板,且模板会引入背景干扰,最终因跟踪点漂移导致跟踪失败。为了解决这些问题,本文提出了一种结合目标边缘检测的改进全连接Siamese跟踪算法,该算法利用目标的轮廓模板代替边界框模板,减少了背景杂波的干扰;同时,在Siamese网络的基础上增加了一路改进tiny-YOLOv3目标检测网络,利用K均值聚类找到最合适的锚框(anchor box),引入了扩张模块层来扩展感受野,增加了系统的抗遮挡能力,提高机载光电设备的目标捕获概率。在基准测试数据集以及挂飞数据集基础上的仿真测试性能表明本文提出的改进模型特别适合机载光电设备在跟踪与重捕复杂环境下的运动目标,在长期跟踪中能够更好地适应目标的变形和遮挡,提升系统响应时间与适应性。

基于改进的HOG与Sobel-LBP融合的快速行人检测

行人检测是目标识别领域的一大难题,针对行人检测存在特征维度高、检测耗时和精度低等问题,文章提出使用多尺度分块方式将样本图片在3个尺度下分别分割成5个区域,在每个区域中根据行人轮廓置信模板和梯度方向量化权值进行二次加权统计得到梯度直方图(histogram of oriented gradient,HOG),并将其与Sobel边缘局部二元模式(Sobel edge local binary pattern,Sobel-LBP)算法相融合作为特征,然后采用线性支持向量机(support vector machine,SVM)分类方法学习得到行人检测分类器,最后使用滑动窗口法检测出行人。在MIT和INRIA库上的实验证明,该特征在学习和检测速度上都比HOG等方法有明显优势,能有效、准确、快速地检测行人。

文字识别的心理问题

作者在介绍国内外文字识到心理研究和视觉认知心理研究的基础上分别对拼音文字、汉字和音节文字的识别特点进行探讨,提出汉字一类的表意文字符号的识别通常与笔画无关,与字形的两类模板──整字模板和轮廓模板有密切关系。并就文字识别的机制作者提出自己的看法。