多通道Haar-like特征多示例学习目标跟踪

目的 提出一种基于多通道Haar-like特征的多示例学习目标跟踪算法,克服了多示例跟踪算法在处理彩色视频时利用信息少和弱特征不能更换的缺点。方法 首先,针对原始多示例学习跟踪算法对彩色视频帧采用单通道信息或将其简单转化为灰度图像进行跟踪会丢失部分特征信息的缺点,提出在RGB三通道上生成位置、大小和通道完全随机的Haar-like特征来更好地表示目标。其次,针对多示例学习跟踪算法中Haar-like弱特征不能更换,难以反映目标自身和外界条件变化的特点,提出在弱分类器选择过程中,用随机生成的新Haar-like特征实时替换部分判别力最弱的Haar-like特征,从而在目标模型中引入新的信息,以适应目标外观的动态变化。结果 对8个具有挑战性的彩色视频序列的实验结果表明,与原始多示例学习跟踪算法、加权多示例学习跟踪算法、基于分布场的跟踪算法相比,提出的方法不仅获得了最小的平均中心误差,而且平均跟踪准确率比上述3种算法分别高52.85%,34.75%和5.71%,在4种算法中获得最优性能。结论 通过将Haar-like特征从RGB三通道随机生成,并将判别力最弱的部分Haar-like弱特征实时更换,显著提升了原始多示例学习跟踪算法对彩色视频的跟踪效果,扩展了其应用前景。     

基于多特征融合的显著性目标检测算法

显著性目标检测是获取图像中视觉显著目标的任务,它是计算机视觉及相关研究领域的重要内容。当前在复杂的自然场景下基于深度学习的算法依然存在特征学习不足和检测错误率较高的问题,因此提出一种新颖的基于多特征融合的显著性目标检测算法。以HDHF(hybrid deep and handcrafted feature)模型的预测显著图作为特征,融合全局像素的深度特征。此外,利用显著性提名获取候选目标的位置,并在各候选目标中添加中心先验。在全卷积神经网络中,利用前向传播算法最终预测得到像素级的显著性目标。在四个包含多个显著性目标和复杂背景的图像数据集上进行验证,实验结果表明,该算法有效地提高了复杂场景下显著性目标的检测精度,尤其是在背景复杂的图像上具有较优的检测效果。     

基于注意力机制和特征融合的道路目标检测算法

针对道路检测目标小、模型特征融合不充分等问题,提出了一种基于注意力机制和多尺度特征融合的道路目标检测算法MFFDM。该算法将Resnext50网络与注意力模块进行融合形成新的主干特征提取网络;其次,新增具有空间位置信息的底层检测层来匹配对小物体的检测;另外,利用反卷积模块及特征纹理提取模块设计多尺度特征融合网络DEFTFN。实验表明,与FCOS算法相比,该算法在KITTI数据集上的平均精度提升了9.3%,对道路行人目标的检测精度提升明显,提升幅度达14.6%。     

基于多源特征后融合的分层目标检测算法

目标检测是计算机视觉领域的热门研究课题,是视频内容分析的基础。文中提出了一种基于图像多源特征后融合的分层目标检测算法。在该算法中,使用多级决策的思想对目标检测任务进行粗细两个粒度的划分。在粗粒度层面, 先使用HOG特征对图像进行分类,根据分类器的置信度分数,将测试图像分为正例、负例和不确定例。在细粒度层面,使用多种视觉特征以及多种核函数后融合的方法对不确定域中的图像做进一步分类。在同一数据集上设置了3组对比实验。实验结果表明,所提算法在各个评价指标上都有出色的表现,且在实际视频的目标检测中的效果优于Faster-RCNN。     

多尺度特征融合与交互的伪装目标检测网络

伪装目标检测是一项在复杂场景中定位和识别伪装目标的任务. 目前基于深度神经网络的方法已初步运用, 但在复杂场景下遇到干扰时, 许多方法无法充分利用目标的多级特征来提取丰富的语义信息, 仅依靠固定尺寸特征识别伪装目标. 为解决这一问题, 本文提出了一种基于多尺度特征融合交互的伪装目标检测网络. 该网络包含两个创新设计: 多尺度特征感知模块和双阶段邻级交互模块. 前者旨在通过结合多尺度特征的方式充分捕获复杂场景中丰富的局部-全局场景对比信息. 后者则是整合来自相邻层的特征以利用跨层相关性将有价值的上下文信息从编码器传输到解码器网络. 本文在CHAMELEON、CAMO-Test、COD10K-Test这3个公共数据集上对提出的方法进行了评测并与当前的主流方法对比. 实验结果表明, 本文方法的性能超越了当前的主流方法, 在各项指标上达到了优异的性能水平.     

多尺度卷积特征融合的SSD目标检测算法

提出了一种改进的多尺度卷积特征目标检测方法,用以提高SSD(single shot multibox detector)模型对中目标和小目标的检测精确度。该方法先对SSD模型低层特征层采用区域放大提取的方法以提高对小目标的检测能力,再对高层特征层进行特征提取以改善中目标的检测效果。最后,利用SSD模型中原有的多尺度卷积检测方法,将改进的多层特征检测结果进行融合,并通过参数再训练以获得最终改进的SSD模型。实验结果表明,该方法在MS COCO数据集上对中目标和小目标的测试精确度分别为75.1%和40.5%,相比于原有SSD模型分别提升16.3%和23.1%。     

基于多尺度特征融合和残差注意力机制的目标检测

作为一个多任务的学习过程,目标检测相较于分类网络需要更好的特征.基于多尺度特征对不同尺度的目标进行预测的检测器性能已经大大超过了基于单一尺度特征的检测器.同时,特征金字塔结构被用于构建所有尺度的高级语义特征图,从而进一步提高了检测器的性能.但是,这样的特征图没有充分考虑到上下文信息对语义的补充作用.在SSD基准网络的基...     

基于环境上下文和语义特征融合的小目标检测算法

针对现阶段目标检测领域中小目标由于特征信息匮乏而难以检测的问题,提出了一种基于SSD(Single Shot multibox Detector)算法的改进小目标检测算法（CS-SSD）。首先,以特征金字塔中不同大小的感受野表达出的不同特征信息为基础,在SSD算法的主干框架上增加了环境上下文特征融合模块以及自顶向下的语义特征融合模块,为小目标提供环境上下文和语义特征信息;然后,在SSD算法的检测层上增加基于残差结构的检测头,从而充分利用融合后的特征以提高检测精度;最后,使用一种受人类学习方式启发的分阶段网络训练算法来缓解小目标与中大型目标在网络训练中损失不平衡问题。在VOC07+12数据集上进行实验,CS-SSD算法的平均检测精度（mAP）达到了82.00%,相较于SSD算法提升了2.08个百分点;同时小目标平均检测精度相较于SSD算法提升了7.87个百分点。实验结果表明,CS-SSD算法能充分融合网络中的环境上下文和语义特征信息以达到提高小目标检测精度的效果。     

基于级联框架下的多特征融合人脸检测算法

针对AdaBoost人脸检测方法在高分辨率彩色图像上定位速度慢和误检率高的问题,提出一种多特征融合的人脸检测方法。该方法使用级联策略将多种特征分类器有效地组合起来,高效地利用各种特征之间的互补性,形成一种新型的高性能分类器。实验结果显示,该方法提高了检测速度、降低了误检率。     

多特征融合的Camshift运动目标跟踪算法

传统的Camshift算法以颜色直方图为特征对目标进行跟踪,对刚性目标的跟踪具有较强的鲁棒性。当目标受到颜色相近的干扰物干扰或者部分遮挡时,其跟踪效果和准确度不太理想。为此,提出一种多特征融合的Camshift目标跟踪算法。首先,对目标的颜色特征、边缘特征和空间信息进行提取和处理,得到颜色空间直方图和空间边缘方向直方图;然后,分别在Camshift算法框架下得到目标匹配中心位置,采用每一帧图像的相似度向量得到权值系数,通过自适应加权融合的方法得到最优中心位置。实验结果表明,相较于传统的Camshift目标跟踪算法和改进的复杂特征融合的Meanshift算法,所提方法能够更有效地克服颜色干扰、目标重叠遮挡对跟踪效果的影响,避免了 目标 在跟踪过程中丢失的问题,突破了传统方法的局限性。     

复杂环境下的多特征融合船舶目标检测算法

船舶目标检测作为机器视觉的研究领域之一,对海洋运输业和搜救智能化具有基础性现实意义。但在实际检测中由于复杂的天气环境存在准确率低、定位不准确等问题,本文提出一种复杂环境下的多特征融合船舶目标检测算法。新增侧边融合路径网络,减少特征前向传播丢失,加强信息融合,通过高斯分布以及采用方差投票方法,改进定位损失函数提升滤除重复框效果,使边框定位更加准确从而改善漏检、误检等情况。实验结果表明,在不同天气环境下,该算法的平均准确率（mAP）达到88.01%,与传统YOLOv3和Faster RCNN算法相比分别提高了19.70和15.13个百分点,平均交并比（IoU）增加了6.49个百分点,在复杂环境下的船舶检测应用上具有很好的实用性。     

基于多特征融合的眼睛状态检测算法研究

疲劳驾驶检测算法研究对提升交通安全有着重要的意义.目前,已有大量关于疲劳驾驶的文献和成果.在疲劳驾驶检测算法中,眼睛开闭状态的判断起着至关重要的作用.深度级联卷积神经网络用来检测人脸和人脸特征,利用Dlib工具快速提取驾驶员人脸特征.基于眼睛特征计算眼睛宽高比,并将眼睛宽高比、传统人眼特征的人眼虹膜等用于判断眼睛开闭的...     

基于改进LPB特征算子的行人检测算法研究

LBP特征算子具有光照不变性、旋转不变性且计算简单等优点,是行人检测中描述人体常用的特征算子,但在场景光照与行人对比度较大时LBP算子对行人特征描述不太准确,容易造成跟踪失败。针对以上情况提出了改进的LBP算子,在计算LBP二进制码时不仅考虑中心点与邻域点像素值的大小,还将二者之间的对比度信息加入到LBP算子中。通过实验证明,改进的LBP特征算子对图像噪声不太敏感,且在光照不足的环境中对行人具有更强的表示能力和判别能力。     

基于多特征融合的图像检索算法

为有效提取和描述图像特征,提高图像检索性能,提出一种基于纹理、颜色和形状多特征融合的图像检索算法。检测彩色图像的边缘,对其进行变换得到基元图像。遍历基元图像得到基元共生矩阵,对每个基元求梯度值得到基元梯度直方图。将彩色图像量化到64色颜色空间,得到对应的颜色直方图。利用上述3个特征量描述图像特征,并用于图像检索。实验结果表明,与BCTF和MCM算法相比,该算法的查全率和查准率较高,计算复杂度较低。     

改进的多特征粒子滤波目标跟踪算法研究

针对在复杂环境下多特征融合的粒子滤波算法跟踪精确度低的问题,提出一种改进的多特征融合算法;该算法采用二阶中心差分卡尔曼滤波方法来实现建议分布函数的优化,在重要性采样中融入最新的测量信息,提高了粒子的使用效率,并引入动态模板更新机制对目标模板实时更新;在多特征融合策略上利用基于粒子滤波框架下的EM算法适用于不同数量样本集的特点求解状态估计,不仅避免因计算特征权重产生误差,而且提高了算法的实时性;滤波器仿真实验结果表明,在一维非线性模型下对比其它改进粒子滤波算法,本文提出的方法性能最优;在基于视频序列的目标跟踪实验中,通过比较本文算法在不同特征、不同采样粒子数量条件下的性能对比验证本文算法的有效性;最后通过一系列不同环境下的跟踪实验证明,本文算法对复杂条件下的目标跟踪具有较高的精度和鲁棒性。     

基于多特征融合的人脸活体检测算法

近年来,随着人脸识别系统的不断发展,各种假冒合法用户的欺骗手段不断出现.基于单一差异线索进行的活体检测,已经不能满足当前复杂环境下提高人脸活体检测方法性能的需求.基于此,文中提出多特征融合的方法,使用卷积神经网络从人脸图像的不同线索中学习多个特征来进行活体检测,深度图在空间上能够区分真假人脸之间的深度信息;光流图在时间上能够区分真假人脸之间的动态信息;残差噪声图根据真人脸的一次成像和假冒人脸的二次成像噪声成分的不同进行区分.文中融合3种特征,不仅利用空间、时间多维度线索弥补了单一线索的不足,同时也提高了模型的泛化能力.相比现有的方法,所提方法无论是在同一个数据库还是跨数据库的情况下,均有较好的实验结果.具体而言,所提方法在CASIA数据集、RE-PLAY-ATTACK数据集和NUAA数据集上的错误率分别为0.11％,0.06％和0.45％.     

基于多特征融合的安卓恶意应用程序检测方法

安卓恶意应用程序的检测目前存在着检测速度慢、检测率低等问题,本文针对这些问题提出了一种基于多特征融合的安卓恶意应用程序检测方法。从Android恶意应用的恶意行为特点出发,运用静态分析和动态分析互相结合的方法,提取出权限和组件、函数API调用序列、系统命令、网络请求等多维度特征,对维度较大的特征种类使用信息增益方法进行特征的筛选,取出最有用特征。本文还利用半敏感哈希算法的降维和保持相似度的特性,提出基于Simhash算法的特征融合方法,将原有的大维度的特征降维到相对较小的维度,并解决了特征的不平衡问题。融合后的特征使用GBDT算法和随机森林算法分类,检测恶意样本。实验对比分析得出本文使用的多种特征融合的方法在可以大大降低分类的训练时间,提高检测效率。     

基于多特征融合和极坐标变换的目标识别

提出一种基于多特征融合和极坐标变换的目标识别方法。利用多特征融合方法,从原始图像中提取待识别目标实现维数压缩任务;引入极坐标变换和快速傅里叶变换相结合的方法,确定变换后的不变特征矩阵;通过计算不变特征矩阵和模板特征矩阵的相关性对目标进行分类识别。实验结果证明,该目标识别方法有较好的可靠性和较高的识别正确率。