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半监督Hough Forest跟踪算法: 2013年; 针对基于检测的目标跟踪算子存在着目标表观描述的准确性和对跟踪过程的目标表观变化的适应性之间的矛盾,提出一种较为柔性的半监督学习方法:以Hough Forests为基本学习框架,用离线学习的分类器作为先验跟踪算子,并引入基于跟踪过程中用检测得到的object-specific信息和空间一致性信息的随机标签分布,用来生成半监督学习所需要的在线数据样本,对跟踪算子进行修正;分类器的检测和跟踪环节与在线的Hough Forests分类器应用环节类似,但采用了类似粒子滤波的随机采样方式对检测和更新环节进行加速;用匀速运动模型对目标运动进行建模,使跟踪过程中的目标位置预测更加准确.算法在标准跟踪数据集合i-Lids和TUD-campus上与当前流行的目标跟踪算法在线Boosting算法、MILB和Hough Forests跟踪算法进行了比较实验.实验证明:监督Hough Forests分类器提供了解决分类器对目标表观表述的准确性和自适应性矛盾的一种有效机制;整个跟踪算法能够使目标跟踪过程更加快速、鲁棒与准确.; 林亦宁韦巍戴渊明; 关键词：HOUGH FORESTS 半监督学习随机采样

视频序列图像中目标跟踪技术研究: 随着计算机技术的不断发展，计算机运算能力的飞速提高，利用计算机模拟实现人类的视觉功能成为目前计算机领域中最热门的研究课题之一。视频序列图像中的目标跟踪，即通过对序列图像中的目标进行检测、定位和跟踪获得目标的形状、位置、运...; 戴渊明; 关键词：目标跟踪均值漂移图像分割水平集核函数视频序列图像

基于改进概率霍夫变换算法的车道检测方法研究被引量：10: 2006年; 为了提高车道检测的实时性,提出了一种基于改进的概率霍夫变换算法的车道检测方法。改进的概率霍夫变换算法的特点是用设定累加器阈值的方法减少了检测直线的运算量,通过随机取点映射到参数空间使最长直线被最早检测到的概率最大,比现有车道检测方法中普遍采用的标准霍夫变换算法更具实时性。实际路面图像的对比处理结果证明了该检测方法的实时性、精确性和鲁棒性。; 戴渊明张翔王再富; 关键词：车道检测霍夫变换

基于改进概率霍夫变换算法的车道检测方法研究: 为了提高车道检测的实时性,提出了一种基于改进的概率霍夫变换算法的车道检测方法。改进的概率霍夫变换算法的特点是用设定累加器阈值的方法减少了检测直线的运算量,通过随机取点映射到参数空间使最长直线被最早检测到的概率最大,比现有...; 戴渊明张翔王再富; 关键词：车道检测霍夫变换; 文献传递

基于多核Boosting方法的通用目标分类和识别被引量：3: 2011年; 针对传统基于SVM分类器的多核学习方法优化参数多、优化过程复杂、计算量大的缺点,本文提出基于Real Adaboost的多核学习方法解决通用目标分类与识别问题。该方法根据核函数能将高维特征映射到低维空间的特性,采用核函数空间上的线性平面分割构建弱分类器,并用Real Adaboost学习框架对弱分类器进行学习。先用分层特征算子PHOG和PHOW分别提取图像不同尺度的形状和表观信息,并用核函数计算特征距离,然后在核空间上构建线性弱学习器池,最后用Real Adaboost算法学习得到强分类器。实验结果表明,该方法有效提高了图像分类的准确率。; 林亦宁韦巍戴渊明; 关键词：核函数多尺度特征 ADABOOST

基于脑电“微状态”的驾驶员脑负荷研究被引量：4: 2014年; 驾驶疲劳影响驾驶员的警觉度和注意能力,同时严重影响道路交通安全。该文在实验室驾驶平台中模拟疲劳驾驶的基础上,提出了一种评估驾驶过程中大脑工作负荷的方法。实验结果表明,当大脑工作负荷较小时,在theta频段左前额高电势微状态出现的频率升高;当大脑工作负荷较大时频率降低。以此为指标,可以对驾驶员的放松和警觉状态进行检测。; 周凌霄丁一琦戴渊明王奕直孔万增; 关键词：疲劳驾驶脑电信号

基于演化非对称核函数的均值漂移跟踪算法被引量：2: 2012年; 针对传统均值漂移跟踪算法中采用的对称核函数模板中包含了较多背景像素点,影响跟踪精确度和稳定性的缺点,在固定非对称核函数的基础上对均值漂移跟踪算法进行了改进,提出了一种基于演化非对称核函数的均值漂移目标跟踪算法。本文算法首先介绍了将非对称核函数模板引用到均值漂移算法框架的关键问题——模板中心——的计算方法;其次将非对称核函数模板的表述和演化有机结合,提出了利用区域相似度的目标轮廓水平集演化算法并阐述了非对称核函数模板的更新策略。实验结果表明,相比现有的方法,本文提出的基于演化非对称核函数模板均值漂移跟踪算法具有更高的准确性和可靠性,同时也能满足一般目标跟踪任务的实时性要求。; 戴渊明韦巍林亦宁; 关键词：目标跟踪均值漂移水平集

基于颜色纹理特征的均值漂移目标跟踪算法被引量：19: 2012年; 针对经典均值漂移跟踪算法采用单一的颜色特征对目标进行跟踪检测存在的不足,提出一种将纹理特征与颜色特征相结合的改进均值漂移目标跟踪算法.该算法首次提出特征联合相似度的概念,通过均值漂移算法联合相似度的最大化计算,正确快速地获取新一帧图像跟踪目标的位置.实验结果表明,该算法具有更高的可靠性,同时满足一般目标跟踪任务的实时性要求.; 戴渊明韦巍林亦宁; 关键词：目标跟踪均值漂移纹理特征

基于双层粒子滤波和半监督Hough Forests的多目标跟踪被引量：1: 2012年; 本文针对单目摄像头、复杂可变背景环境下的多目标跟踪问题,将tracking-by-detection方法与粒子滤波相结合,从不稳定的信息源中提取高置信度模型作为观测,在半监督学习框架中实现了动态视频场景中的多个目标跟踪,并设计了一个多目标的维护机制以应对遮挡、背景变化、目标进出场景等可能引起目标混淆的情况。实验证明,本文提出的算法能够稳定跟踪复杂场景中的多个目标,有效区分不同目标,对目标的遮挡、背景干扰等均有良好的处理效果。; 林亦宁韦巍戴渊明; 关键词：多目标跟踪 FORESTS

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戴渊明