朱尧
- 作品数：6 被引量：0H指数：0
- 供职机构：南京大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省“六大人才高峰”高层次人才项目中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种基于有监督显著性检测的目标跟踪方法
- 本发明公开了一种基于有监督显著性检测的目标跟踪方法，包含：将当前帧的搜索区域分割为超像素并提取目标和背景的超像素特征，利用SVM学习目标的判别式表观模型。每来新一帧的图像，对搜索区域进行超像素分割，利用基于图模型的流形排...
- 杨育彬朱尧朱启海毛晓蛟
- 基于有监督显著性检测的目标跟踪
- 通过构建基于超像素的图作为视觉表示引入超像素间的空间信息.采用基于图模型的流形排序作为显著性检测方法得到第一阶段每个超像素的显著性,判别式表观模型则通过基于中层特征的分类器进行判别并利用空间信息对分类结果进行调整,将流形...
- 朱尧朱启海毛晓蛟杨育彬
- 关键词：目标跟踪显著性检测流形排序随机游走
- 视觉目标跟踪关键技术研究
- 目标跟踪是计算机视觉的主要研究内容之一，近年来得到广泛的关注和发展，涌现了很多有效的视觉目标跟踪方法。但是，针对复杂多变的跟踪场景，目前的方法在实际应用中的表现还有待提高，有效并且鲁棒的目标跟踪仍然是个充满挑战的问题。本...
- 朱尧
- 关键词：视觉目标跟踪混合模型显著性检测自适应滤波
- 文献传递
- 基于有监督显著性检测的目标跟踪
- 2017年
- 通过构建基于超像素的图作为视觉表示引入超像素间的空间信息.采用基于图模型的流形排序作为显著性检测方法得到第一阶段每个超像素的显著性,判别式表观模型则通过基于中层特征的分类器进行判别并利用空间信息对分类结果进行调整,将流形排序和分类结果结合作为先验信息选择随机游走种子点.结合随机游走得到的第二阶段的显著值和分类结果,最终得到当前帧的置信图.在置信图的基础上,采用积分图方法快速计算得到候选的观测值,将观测值最大的候选作为跟踪结果.在数据集上的实验结果表明,该方法可以有效处理快速运动和形变等问题,从而实现复杂背景下鲁棒的目标跟踪.
- 朱尧朱启海毛晓蛟杨育彬
- 关键词：流形排序随机游走目标跟踪
- 一种基于有监督显著性检测的目标跟踪方法
- 本发明公开了一种基于有监督显著性检测的目标跟踪方法，包含：将当前帧的搜索区域分割为超像素并提取目标和背景的超像素特征，利用SVM学习目标的判别式表观模型。每来新一帧的图像，对搜索区域进行超像素分割，利用基于图模型的流形排...
- 杨育彬朱尧朱启海毛晓蛟
- 文献传递
- 基于多特征混合模型的视觉目标跟踪
- 2016年
- 用单一特征训练跟踪模型进行跟踪鲁棒性较差,为解决这一问题,提出一种多特征表示的混合模型跟踪方法,将生成跟踪模型与判别跟踪模型结合.在生成模型中,利用金字塔结构计算基于颜色的直方图特征表示并以此来计算目标和候选之间的匹配度;判别模型则采用由灰度特征,HOG特征和LBP特征融合训练得到的SVM分类器来判别候选是否为跟踪目标,接着将匹配度和分类结果结合产生对候选的评估,最终评估最高的候选作为跟踪结果同时也用来更新判别模型的训练集.在CVPR2013跟踪数据集上的实验结果表明,该方法能有效克服局部遮挡和背景干扰等问题,实现在复杂背景下的目标跟踪.
- 朱尧毛晓蛟杨育彬
- 关键词：金字塔混合模型目标跟踪
