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尺度自适应的多特征融合相关滤波目标跟踪算法被引量：10: 2021年; 目标跟踪一直以来都是计算机视觉领域中的关键问题,核相关滤波算法(KCF)可避免在时域中进行目标跟踪,通过傅里叶变换将时域的计算转换到频域中进行,可大量简化计算,不但提高了跟踪速度,而且在跟踪精度上也有很大的提升.针对复杂条件下的目标跟踪问题,在确保算法实时性的前提下,在KCF的基础上对其特征、尺度以及模型更新机制进行3处改进:提出一种多特征融合算法,针对每种特征在不同环境下的优势,将其进行融合;提出一种分类树形尺度自适应的算法,通过树形搜索方式对目标尺度的大小进行判断,找到最佳响应位置;提出一种自适应模型更新策略的算法.实验结果表明,在公开数据集OTB-2013中算法整体的跟踪精确度达到87.4%,成功率也达到67.1%,可很好地实现复杂条件的目标跟踪,综合性能在已公开发表的跟踪算法中排名第2.尤其是在尺度变化、目标遮挡和图像模糊情况下,所提出算法的跟踪精确度和成功率排名第1.; 赵浩光孟琭耿欢杨旭尚洋; 关键词：目标跟踪相关滤波尺度自适应

顺序形态变换的图像增强算法被引量：5: 2005年; 根据顺序形态变换的相关概念和性质,提出了一种新的图像增强算法。该算法通过对图像做局部加权均值滤波,得到图像增强的基值分量;采用多方位结构元素与图像边缘匹配,计算图像关于各个方位结构元素的加权均值并选取其中的最大值来确定边缘;将此最大值与基值分量之差作为增强分量来扩大图像灰度梯度的动态范围;针对图像中的高灰度区和灰度剧变区,应用图像局部均值和方差自适应调节增强系数。因此,算法在抑制图像中的高频噪声的同时,能有效提升图像中的边缘和目标。实验结果表明,增强前后图像标准差由41.1515,36.9133提高到62.0535,52.8331;图像熵由15.8463,16.8998减少到15.8156,16.8324。; 迟健男王东署杨旭徐心和; 关键词：图像增强顺序形态变换噪声抑制特征提取

一种新的快速分形图像压缩方法被引量：1: 2004年; 本文针对基本分形图像压缩方法耗时过长的不足 ,提出一种快速分形图像压缩方法。首先给出分层搜索算法以减小待匹配父块的数量 ,然后引进误差阈值以减小待比较像素个数 ,从而达到提高图像压缩速度的目的。理论分析和试验结果表明 ,相对于经典分形压缩方法 (Jacqain) ,该方法在不影响信噪比和解码图像质量的前提下 ,大大提高了压缩速度。; 迟健男宋春林杨旭; 关键词：分形迭代函数系统图像压缩误差阈值分层搜索

目标跟踪算法综述被引量：198: 2019年; 目标跟踪一直以来都是计算机视觉领域的关键问题,最近随着人工智能技术的飞速发展,运动目标跟踪问题得到了越来越多的关注.本文对主流目标跟踪算法进行了综述,首先,介绍了目标跟踪中常见的问题,并由时间顺序对目标跟踪算法进行了分类:早期的经典跟踪算法、基于核相关滤波的跟踪算法以及基于深度学习的跟踪算法.接下来,对每一类中经典的跟踪算法的原始版本和各种改进版本做了介绍、分析以及比较.最后,使用OTB-2013数据集对目标跟踪算法进行测试,并对结果进行分析,得出了以下结论:1)相比于光流法、Kalman、Meanshift等传统算法,相关滤波类算法跟踪速度更快,深度学习类方法精度高. 2)具有多特征融合以及深度特征的追踪器在跟踪精度方面的效果更好. 3)使用强大的分类器是实现良好跟踪的基础. 4)尺度的自适应以及模型的更新机制也影响着跟踪的精度.; 孟琭杨旭; 关键词：目标跟踪 MEANSHIFT

主谓关系识别与主题相关性计算技术研究: 近年来,随着社会的不断发展和科学技术的不断进步,信息飞速增长。信息爆炸带来了电子文档的快增长,文档的检索、分类和管理变得越来越困难。传统的文本处理技术使用两个文档的相似性去代替两个文档的主题相关性,但是很多情况下相似未必...; 杨旭; 关键词：主谓关系领域知识库; 文献传递

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杨旭