程婷婷
- 作品数：4 被引量：1H指数：1
- 供职机构：宁波大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金浙江省重中之重学科开放基金博士科研启动基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术经济管理更多>>
- 一种检测范围自适应的目标跟踪算法
- 2015年
- 为处理目标的消失重现、形变及环境变化等问题,要求跟踪算法有一定的检测与学习能力.针对全局检测方法因冗余检测而造成检测效率低下的问题,在基于P-N学习的跟踪框架的基础上,提出一种自适应生成检测范围的目标跟踪算法.通过引入卡尔曼滤波器(Kalman filter)对目标位置、尺度以及两者的变化速度进行预估,在检测前根据预估信息自适应生成检测范围,提高检测效率.在公开的Co GD数据集上进行实验,结果证明该算法较原始算法在准确度基本不变的基础上,速度得到显著改善.
- 黄元捷赵杰煜程婷婷陈普强
- 关键词：目标跟踪
- 宁波海关行政审批制度改革研究
- 宁波海关在近些年来的行政制度改革的道路上不断改革创新，走出一条独特的发展道路。本文在详细阐述公共管理理论体系内容以及目前宁波海关在行政体制上存在的弊端，结合公共管理理论来提出行政审批制度的改革发展战略政策结合在一起作具体...
- 程婷婷
- 关键词：宁波海关行政审批制度
- 基于高阶CRF的视频多目标自动分割技术研究
- 根据初始化信息的来源不同，视频分割方法可分为有监督分割、半监督分割和无监督分割三种。有监督和半监督的视频分割是将手动标注的像素种子点作为样本训练分割模型，该分割模型有较好的拟合性，分割速度快，而且效果佳，但手动标注工作量...
- 程婷婷
- 关键词：视频分割多目标分割多特征融合
- 基于鲁棒高阶条件随机场的视频自动分割被引量：1
- 2015年
- 针对交互式分割方法存在用户标注繁琐和过分割现象,以及仅考虑二元项不能获得图像中准确的物体边界等问题,结合鲁棒高阶条件随机场,提出一种视频自动分割方法。采用基于超像素显著性特征的分割方法对视频初始帧进行自动分割,其结果作为初始化种子建立模型。根据颜色信息设计高斯混合模型,基于纹理、形状等特征,利用联合Boosting算法训练Jointboost强分类器模型,通过条件随机场提高分割准确度。引入基于超立体像素的高阶项,增加像素与区域的关联,提高分割边界的平滑度。实验结果表明,该方法明显地提高了分割效果。
- 程婷婷郭立君黄元捷
- 关键词：条件随机场
