《数字图像处理》课程的教学改革与探索

本文结合本校信息工程专业实际情况,对《数字图像处理》课程的改革内容进行了总结和探讨。教改围绕教学内容、教学方法、实践环节和考核方式展开。经过三年的实施运行,学生的动手实践能力得到了充分的锻炼和提高。这不仅为培养应用型和创新型人才奠定了扎实的基础,而且也适应了"卓越计划"对高质量人才培养的要求。

基于多示例学习的目标跟踪算法

为提高运动目标跟踪算法的鲁棒性,提出一种基于多示例学习(MIL)框架的跟踪算法。该算法利用类Haar特征构建若干弱分类器,然后级联为多示例学习强分类器,根据目标在视频前一帧中的位置,依据最大熵原理,在当前帧中找出目标可能出现的范围,并利用该强分类器确定其最有可能出现的位置,作为跟踪结果,并且将该位置不同邻域内的图像分别作为正包和负包去更新多示例学习强分类器。实验结果表明,该算法对于运动目标外观有显著变化的情况具有较好的鲁棒性和实时性。

图像语义分析的多示例学习算法综述

多示例学习(MIL)作为第4种机器学习框架,已在图像语义分析中得到了广泛应用.首先介绍MIL的起源、特点、相关概念和数据集;然后以图像语义分析为应用背景,对相关MIL算法进行详细综述,按照算法采用的学习机制对其进行分类,并重点分析了各类算法提出的思路和主要特点;最后,对MIL未来的研究方向作了探讨.