中国博士后科学基金(20110491691)
- 作品数：2 被引量：32H指数：1
- 相关作者：亓晓振王庆杨恒钱钧纪明更多>>
- 相关机构：西北工业大学西安应用光学研究所更多>>
- 发文基金：中国博士后科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 一种基于稀疏编码的多核学习图像分类方法被引量：31
- 2012年
- 本文提出一种基于稀疏编码的多核学习图像分类方法.传统稀疏编码方法对图像进行分类时,损失了空间信息,本文采用对图像进行空间金字塔多划分方式为特征加入空间信息限制.在利用非线性SVM方法进行图像分类时,空间金字塔的各层分别形成一个核矩阵,本文使用多核学习方法求解各个核矩阵的权重,通过核矩阵的线性组合来获取能够对整个分类集区分能力最强的核矩阵.实验结果表明了本文所提出图像分类方法的有效性和鲁棒性.对Scene Categories场景数据集可以达到83.10%的分类准确率,这是当前该数据集上能达到的最高分类准确率.
- 亓晓振王庆
- 关键词：图像分类多核学习
- 基于动态特征融合的粒子滤波目标跟踪算法被引量：1
- 2012年
- 提出一种基于动态特征融合的粒子滤波目标跟踪算法。选择具有互补性的灰度直方图和梯度直方图特征共同描述目标模型,然后在目标跟踪过程中,根据特征对目标和背景的区分程度动态地调整每个特征的置信度,对目标模型进行在线动态建模和更新,从而提高目标模型描述的准确度,并进一步提高粒子滤波算法的跟踪精度。实验结果表明:在对典型场景下的目标跟踪过程中,提出的算法比单独使用一种特征的粒子滤波算法具有更高的跟踪精度和更稳定可靠的跟踪性能。
- 杨恒钱钧纪明孙小炜陆阳宋金鸿
- 关键词：目标跟踪粒子滤波
