一种基于目标先验信息的视觉跟踪算法

针对运动目标跟踪过程中出现的遮挡问题,提出了基于目标先验信息的视觉显著性遮挡目标跟踪算法。在粒子滤波框架下,利用目标先验信息生成视觉显著图,并根据粒子区域颜色特征与目标颜色特征模板之间的相似度来判断遮挡情况。当遮挡发生时,提高特征融合公式中显著性特征的融合权重,从而充分利用目标未被遮挡部分信息来完成跟踪。实验结果表明,利用目标先验信息的目标跟踪算法能显著提升跟踪遮挡目标的鲁棒性。     

自适应尺度目标跟踪算法

针对复杂情况下变尺度目标跟踪问题,提出一种基于粒子滤波的自适应尺度目标跟踪算法.根据参考目标的颜色分布,将参考目标分为多个区域,每个区域的颜色分布用高斯模型表示,区域的位置关系构成了对参考目标的空间约束;根据目标分割区域的颜色分布和空间约束关系构造目标外观模型,结合粒子滤波搜索目标位置并检测目标的尺度变化.目标外观模型同时包含了空间及颜色信息,提高了跟踪算法在复杂情况下检测目标尺度变化的可靠性和准确性.实验结果表明,该算法在目标具有明显尺度变化、姿态改变和部分遮挡的情况下,可以获得准确和鲁棒的跟踪结果.     

融合稀疏重构图像显著性的相关滤波跟踪

针对相关滤波跟踪中目标在剧烈形变时会发生滤波模板漂移,以及在复杂场景中目标跟踪鲁棒性较差的问题,提出一种融合稀疏重构图像显著性的相关滤波跟踪算法。在跟踪过程中,通过超像素分割提取背景模板来稀疏重构目标颜色相关,构建目标颜色模型得到跟踪检测分数,将该检测分数与相关滤波检测分数进行融合,根据融合响应,利用峰值旁瓣比调整模板更新速度来解决遮挡下的更新策略问题,同时利用中心先验图对存在误差的稀疏重构图进行修正,使得该目标跟踪框架能适应形变、光照等复杂变化。实验表明,该算法在准确性和鲁棒性方面要优于其他算法。     

自适应注意力选择与脉冲耦合神经网络相融合的沙漠车辆识别

针对现有车辆识别模型不适用于沙漠背景的不足,提出一种基于自适应四元数注意力选择模型与脉冲耦合神经网络相融合的车辆识别算法.首先建立自适应四元数注意力选择模型,将图像背景、颜色、亮度等多方面信息并行处理计算注意力显著图,并利用图像缩放与双线性插值提升计算效率;然后将显著图输入脉冲耦合神经网络,利用神经元脉冲传播特性提取感兴趣区域;最后提取区域尺度不变特征并结合多层分类回归树完成目标识别.实验结果表明,该算法计算时间短、区域提取完整、识别虚警率低;以分辨率0.6m×0.6m的沙漠图像为例,文中算法较形态学及支撑向量机算法识别率分别提升了5.8%和15.4%.     

空间信息码本和粒子滤波相结合目标跟踪算法

针对粒子滤波跟踪过程中容易积累误差引起跟踪失败的问题,提出一种基于空间信息码本背景建模的粒子滤波跟踪算法。首先,在码本背景建模过程中将目标像素码本和周围8邻域像素码本进行融合,克服背景噪声干扰得到精确的前景目标;然后提取前景区域的核函数加权颜色特征作为粒子滤波初始状态先验分布。同时在重采样过程中引入位置信息加权改进。实验结果表明,该算法减少了粒子发散引起的采样误差,且能够在复杂背景下对目标进行有效跟踪,在实时性和准确性上优于标准粒子滤波算法。     

基于多子块联合估计的相关滤波跟踪

针对遮挡情况下相关滤波算法跟踪精度下降的问题,提出了一种基于多子块联合估计的核相关滤波跟踪方法。首先依据初始帧跟踪框的几何特征对目标自适应分块,并采用KCF方法对各子块独立跟踪得到联合置信图;然后以上帧目标的位置及尺度作为先验信息对搜索区域采样,同时将样本框中置信图的权值密度作为观测值,利用粒子滤波算法实现候选目标的最优估计;最后对置信度较低的子块反向投影至上帧图像进行遮挡检测,防止模板错误更新。定性和定量实验结果表明,该方法与原始KCF算法相比跟踪精度提升约10%,具有良好的抗遮挡性,并对目标尺度变化具有一定的估计能力。     

融合多特征的视频火焰检测

对于复杂的场景,人类视觉系统选择性注意机制能够不需要训练而快速地定位到图像中的显著目标上.文中结合火焰的先验信息,基于显著性的四元数离散余弦变换算法来检测视频中的火焰.首先根据火焰在RGB空间中3个颜色分量之间的特殊关系改进了2个火焰颜色特征公式,得到2幅火焰颜色的特征图;然后通过计算疑似火焰区域的LBP特征向量的距离得到火焰的纹理特征图;再根据火焰内部的动态纹理、火焰闪烁频率特征计算改进后的火焰高频过零次数,得到火焰的动态特征图;最后将这4幅火焰特征图构成一个四元数,利用四元数离散余弦变换得到最终的火焰显著图.在Bilkent大学的火焰视频库中进行实验的结果表明,该方法具有准确率高、鲁棒性强的特点,优于对比的其他视频火焰检测算法.     

一种基于图模型的粒子滤波跟踪方法

针对复杂背景下目标被部分遮挡时的稳定跟踪问题,提出一种基于图模型的粒子滤波跟踪方法。该方法将图模型应用于粒子滤波之中。首先,融合颜色和边缘特征建立目标的观测模型,构建粒子滤波框架。然后,选取目标特征区域,将一个目标分成几个部分,每一部分作为图的一个顶点,建立图模型。最后,将图模型应用于粒子滤波,目标跟踪过程中,图模型中每一个部分的状态信息可以传送给其它部分。实验结果表明,当目标被部分遮挡的情况下,该方法能够估计出遮挡部分的状态,实现稳定的跟踪目标。     

基于改进四元傅里叶变换的显著性检测及其视频编码应用

针对基于感兴趣区域的有损视频压缩在低码率编码条件下容易产生明显的编码人工痕迹,提出一种基于注意力权重矩阵的四元傅里叶变换的视觉显著性视频编码模型。该方法引入人眼视觉注意力权重矩阵对不同区域图像四元数予以加权,该四元数由图像的亮度、色度和运动特征组成。图像视觉显著图可由其四元数特征的四元傅里叶相位谱获取。结合中心凹恰可觉察失真(FJND)模型将其应用于基于感兴趣区域视频编码,可提高视频编码质量。与五种流行的显著性检测算法在两个大型眼动跟踪数据库上进行对比实验,结果表明提出的算法显著性检测精度明显高于对比算法。此外,与最新的基于显著性视频编码方法在10段标准视频上进行编码视频的主观质量对比,该方法能提高低码率编码视频的主观视觉质量,且优于对比算法。     

基于SUSAN角点和HSV颜色模型的粒子滤波目标跟踪算法

针对传统粒子滤波目标跟踪算法在目标与背景颜色相似情况下目标定位偏差大、易导致丢失目标的缺陷,提出一种基于角点和颜色模型的粒子滤波目标跟踪算法。首先,提出一种改进SUSAN角点检测算法,采用圆形模板邻域内像素灰度值中值代替模板中心像素灰度值作为模板"核"来检测区域目标角点,其改进SUSAN角点算法在继承原有SUSAN算法计算简单、定位准确、具有旋转不变性等特点的同时,具有更好抗噪声性能;其次,利用HSV颜色模型光照不敏锐特性,对检测到的角点建立HSV颜色模型,并将其嵌入到粒子滤波框架中,实现对目标的跟踪。实验结果表明,当背景与目标颜色相近时,该算法能够有效避免背景对目标的干扰,取得了较好的目标跟踪性能。     

基于PCNN的二值文字空洞滤波

提出了如何用一种有生物视觉依据的人工神经网络——脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Nureal Network,PCNN)进行二值文字空洞滤波,即将二值文字中的空洞填满,从而便于后续的文字识别。计算机仿真结果表明,利用PCNN的脉冲传播特性,可快速而有效地将二值文字中的空洞填满,故基于PCNN的空洞滤波是一种有效的空洞滤波新方法。     

一种基于轨迹的足球检测和跟踪方案

在运动视频检测中,由于存在噪声和遮挡,仅依靠单帧信息来确认目标的位置是很困难的。提出了一种基于轨迹的运动足球检测和跟踪方案。先利用视觉特征来得到每帧图像的候选球,然后使用卡尔曼滤波器进行预测跟踪,生成初始轨迹。通过轨迹选择,确认真实球的轨迹,从而间接地得到球的位置。此外,结合卡尔曼滤波器预测和线性插值,补充视频中漏检的球的位置。实验结果表明,算法具有较高的准确性,精确率达到85%。     

Attention selection using global topological properties based on pulse coupled neural network

Topological properties are with invariance and take priority over other features, which play an important role in cognition. This paper introduces a new attention selection model called TPA (topological properties-based attention), which adopts topological properties and quaternion. In TPA, using Unit-linking PCNN (Pulse Coupled Neural Network) hole-filter expresses an important topological property (the connectivity) in visual attention selection. Meanwhile, using the quaternion Fourier transform based phase spectrum of an image or a frame in a video obtains the spatio-temporal saliency map, which shows the result of attention selection. Adjusting the weight of a topological channel can change its influence. The experimental results show that TPA reflects the real attention selection more accurately than PQFT (Phase spectrum of Quaternion Fourier Transform).     

基于PCNN的灰度图像边缘检测方法

脉冲耦合神经网络(PCNN)最初由Eckhorn根据猫大脑中视觉皮层神经元的同步脉冲(SynchronousBurst)现象而提出。由于具有一系列良好的特性,PCNN在图像处理、模式识别等领域获得了广泛的应用。文献[6]根据PCNN的传播特性提出了一种利用PCNN检测二值图像边缘的有效方法,但这种方法并不能直接用于对灰度图像的边缘进行检测。由于实际处理的图像大部分为灰度图像,因而其方法的适用性是很有限的。该文提出了一种基于PCNN的灰度图像边缘检测方法,从而直接对256色灰度图像的边缘进行提取,具有较好的适用性。实验结果表明该方法是有效的。     

虚拟人足球比赛阵法的系统建模与仿真

足球比赛阵法是进行足球比赛关键的部分,阵法应用的合适与否直接影响球队的成绩。文章首先对虚拟人足球进行了简要介绍,然后根据足球运动的特点,在机器人足球比赛仿真研究理论的基础上,对阵法仿真系统建模进行探索性研究,给出了阵法仿真系统层次结构模型,并对模型各部分做了分析,引入了亲密度矩阵（ADM）,加强了球员进攻防守协作的力度,显著提高了球队的整体进攻防守性能,最后对433阵型下的阵法进行了实验仿真,实验结果表明方法的可行性。     

Multi-Object Tracking in Video

This paper reports on tracking of multiple objects using color histogram backprojection and motion cues. Four tasks which facilitate this are discussed. The first is an adaptive color histogram backprojection (which builds upon the works of Swain and Ballard) and its application to tracking of multiple objects in video sequences. The second task is designing efficient fast blob detectors for selecting regions of interest in video sequences. The third is motion detection based on color histogram backprojection. Achieving these tasks led to multi-objects tracking. Various video sequences were used to demonstrate effective tracking of multiple objects. Notably, we created an interactive multiple objects tracker (CLICK-IT) which in its present form is set at three objects but can be extended easily. CLICK-IT (CSIRO Laboratory for Imaging by Content and Knowledge—Interactive Television) is a PC-based system which provides the user with an intelligent highlighter pen for sports action replay. It is intended as a truly interactive improvement on the drawing pad technology currently used for video annotation in sports broadcasting. The system uses computer vision techniques to focus attention and track particular objects (player(s), ball, horse(s), …) and semi-automatically annotate the dynamic scene. This paper describes the system including the user interface, the tracking technology based on color and motion information, and system performance evaluation in applications to surveillance-like sequences, running, rugby league football, basketball and soccer. Finally, video scene detection based on color histogram is discussed.     

一种快速鲁棒的动态入手跟踪方法

介绍了一种基于肤色与手形的动态人手跟踪方法。根据检测过程中所用到的人手基本特征,提出了一种基于色度一饱和度自适应阂值肤色分割与成对几何直方图（PGH）匹配的人手图像检测方法。为了克服跟踪过程中背景色干扰的问题,实现了基于Kalman滤波器的预测跟踪。实验结果表明,该动态人手跟踪方法计算简便、实时性好、跟踪精度高,可应用在大多数复杂场景。     

Image copy-move forgery passive detection based on improved PCNN and self-selected sub-images

Image forgery detection remains a challenging problem. For the most common copy-move forgery detection, the robustness and accuracy of existing methods can still be further improved. To the best of our knowledge, we are the first to propose an image copy-move forgery passive detection method by combining the improved pulse coupled neural network (PCNN) and the self-selected sub-images. Our method has the following steps: First, contour detection is performed on the input color image, and bounding boxes are drawn to frame the contours to form suspected forgery sub-images. Second, by improving PCNN to perform feature extraction of sub-images, the feature invariance of rotation, scaling, noise adding, and so on can be achieved. Finally, the dual feature matching is used to match the features and locate the forgery regions. What's more, the self-selected sub-images can quickly obtain suspected forgery sub-images and lessen the workload of feature extraction, and the improved PCNN can extract image features with high robustness. Through experiments on the standard image forgery datasets CoMoFoD and CASIA, it is effectively verified that the robustness score and accuracy of proposed method are much higher than the current best method, which is a more efficient image copy-move forgery passive detection method.     

基于C3D的足球视频场景分类算法

足球视频整场比赛持续时间较长,许多视频内容并非广大观众的兴趣所在,因此足球视频场景分类成为了近几十年来研究界的一项重要课题,许多机器学习方法也被应用于这个课题上.本文提出的基于C3D （三维卷积神经网络）的足球视频场景分类算法,将三维卷积运用于足球视频领域,并通过实验验证了本文算法的可行性.本文实验的流程如下：首先,基于帧间差分法和徽标检测法检测法对足球视频场景切换进行检测,实现镜头分割.在此基础上,提取分割镜头的语义特征并将其进行标记,然后通过C3D对足球事件进行分类.本文将足球视频分为7类,分别为远镜头、中镜头、特写镜头、回放镜头、观众镜头、开场镜头及VAR （视频助理裁判）镜头.实验结果表明,该模型在足球视频数据集上的分类准确率为96%.     

An efficient solder joint defects method for 3D point clouds with double-flow region attention network

In electronics mass-production, image-based methods are often used to detect the solder joint defects for achieving high-quality assurance with low labor costs. Recently, deep learning in 3D point clouds has shown an effective form of characterization for 3D objects. However, existing work rarely involves defect detection for PCBs based on 3D point clouds. In this paper, we propose a novel neural network named double-flow region attention network (DoubRAN) to detect defects of solder joints with 3D point clouds. On the one hand, a binocular lidar system is designed to efficiently capture 3D point clouds of solder joints. On the other hand, a fine-grained method named region attention network (RAN) is designed to detect defects, which attends on the region of interest directly by backpropagation without bounding box annotation. To evaluate the performance of our proposed network, we conduct extensive experiments on a unique dataset built by ourselves. The experimental results show that the region of interest extracted by RAN is consistent with the basis for human evaluation of solder joint quality. Besides, the defect detection results of DoubRAN meet factory requirements.