刘晓凯 作品数:3 被引量:30 H指数:2 供职机构: 大连理工大学信息与通信工程学院 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 中央高校基本科研业务费专项资金 国家教育部博士点基金 更多>> 相关领域: 电子电信 自动化与计算机技术 更多>>
基于CRF模型和标签代价的群组多目标跟踪算法 被引量:1 2014年 目标身份切换现象在目前的视频多目标跟踪算法中普遍存在,特别是在遮挡严重的场景中.针对这一问题,提出一种结合了CRF(condition random field)模型和标签代价函数的多目标跟踪算法.该算法将多目标跟踪问题转化为求解统一能量函数的最小解问题;同时,将目标的群组状态融合到跟踪器中,减少了目标发生身份切换的概率,提高了算法的鲁棒性.在多个公共数据集中对该算法进行仿真,实验结果显示,在多个性能指标特别是目标发生身份切换次数指标中,该算法优于目前主流的跟踪算法. 高洪波 王洪玉 刘晓凯 王洁关键词:计算机视觉 多目标跟踪 CRF模型 基于多相机的多目标跟踪算法 被引量:23 2012年 多目标的稳定跟踪是计算机视觉领域的一个具有挑战性的问题.本文提出了一种基于多相机的多目标定位跟踪算法.首先,利用不同高度层上的标志物,计算基于多层的不同视角间的单应性矩阵.然后,利用码本模型对背景进行建模,检测多个视角的前景似然信息.最后,通过单应性变换获得多目标在不同高度层上的定位信息,利用最短路径优化算法实现跟踪.与其他算法相比,本算法不需要计算多相机的隐消点,降低了算法的复杂度,提高了算法的准确性.采用最短路径优化算法,提高了跟踪算法的效率.实验结果表明,本算法对遮挡具有很强的鲁棒性,并且能够满足实时性要求. 姜明新 王洪玉 刘晓凯关键词:多目标跟踪 单应性 码本 一种基于分层学习的关键点匹配算法 被引量:6 2013年 关键点匹配技术是计算机视觉中的一项重要技术,其最主要的问题是寻找一种快速鲁棒的关键点匹配算法。该文提出了一种基于分层学习的二值描述符匹配算法。该方法将二值描述符学习过程分为粗细两个层次,结合了固定点抽样模式和随机抽样模式的优点,提高了学习效率;另外,该方法建立了更加合理的点对辨识模型并将其应用到关键点匹配算法中,提高了匹配精度。实验结果表明,在低计算复杂度下,该方法的匹配精度仍优于其它经典的二值描述符匹配算法。 高洪波 王洪玉 刘晓凯关键词:计算机视觉