基于局部稀疏表示的目标跟踪算法     

程中建  李康  徐龙香  徐婷婷  袁晓旭 《教育技术导刊》2018,17(8):106-109

目标跟踪是计算机视觉领域重要的研究方向之一。基于l1最小化稀疏表示的目标跟踪算法跟踪精度高,但是在跟踪部分遮挡目标或当背景中存在与目标相似的干扰物时会发生漂移。这主要是因为算法仅关注目标的整体特征,而忽略了目标局部特征的变化情况。为了解决该问题,提出基于目标外观局部稀疏表示的跟踪算法。首先,对待选样本进行分块,然后利用采集得到的模板对各分块进行稀疏表示并计算重构误差,最后选取累积误差最小的待选样本作为跟踪目标。实验结果表明,该算法在跟踪被部分遮挡的目标时相比l1跟踪算法有更高的准确度。  相似文献   

如何推行档案工作规范化和标准化     

袁晓旭 《黑龙江科技信息》2011,(9):84-84,170

针对如何推行档案工作规范化和标准化。  相似文献   

基于稀疏表达特征选择的压缩感知目标跟踪算法     

程中建  李康  谷懿  袁晓旭  王森 《教育技术导刊》2018,17(7):91-96

目标跟踪是计算机视觉领域重要研究方向之一。压缩感知跟踪速度快、精度高,但是跟踪被遮挡目标时使用被遮挡的哈尔特征构建分类器,导致分类器性能降低,目标容易丢失。为了解决该问题,提出了根据l1稀疏表示判断哈尔特征是否被遮挡,然后使用未被遮挡的特征构建贝叶斯分类器。首先对每一帧跟踪结果运用稀疏表示提取出未被遮挡特征的集合,在构建贝叶斯分类器时仅使用未被遮挡的特征。然后使用训练好的分类器对下一帧候选样本进行分类,选取具有最大分类响应的候选样本作为跟踪结果。实验结果表明,该算法在跟踪目标部分遮挡时相比CT算法有更高跟踪准确度,算法能够实时得到高效、准确的目标跟踪结果。  相似文献   

电子文件对档案工作的影响及对策     

袁晓旭 《黑龙江科技信息》2011,(2):117-117

现重点讨论电子文件对档案业务管理工作的影响,并针对其存在的问题进行简要分析,同时提出相应地解决措施。  相似文献