基于方差估计的快速稀疏表示目标跟踪算法研究

针对粒子滤波框架下稀疏表示跟踪算法存在的粒子规模大以及复杂的L1范数最小化计算等问题,提出一种基于方差估计的快速稀疏表示目标跟踪算法。该算法首先在运动估计阶段应用方差估计优化采样粒子的分布;然后利用L2范数代替L1范数对判别目标函数进行稀疏求解计算,并进一步从重构误差的度量形式做出改进来增强L2范数的稀疏性;最后利用在线字典学习(ODL)算法对模板字典进行在线更新。实验结果表明,该算法能够克服干扰实现稳定快速跟踪,提高跟踪效率。     

基于局部稀疏表示的目标跟踪算法

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。     

基于Kalman和Surf的Camshift目标跟踪研究

传统的Camshift运动目标跟踪算法在目标遮挡或背景颜色干扰下,容易陷入局部最大值,造成目标跟踪丢失。针对这一问题,提出了一种结合Kalman滤波及Surf特征提取的改进算法。该算法需在视频序列中手动框选跟踪目标作为目标模板。将传统Camshift算法得到的目标候选区域与目标模板进行直方图对比,得到的巴氏系数若大于设定的阈值则说明目标跟踪丢失。采用Surf算法,在该帧图像中匹配出新的目标候选区域,最终得到候选区域的位置信息更新Kalman滤波。仿真实验表明,改进后的算法在复杂背景下仍然具有良好的跟踪效果。     

基于融合模板的均值移动头部跟踪算法(英文)

针对被跟踪头部目标特征状态随时间变化而与参考模板不匹配的问题,提出一种基于融合参考模板的均值移动算法,即将被跟踪目标在不同状态下所呈现出的不同特征使用采样的方法进行融合,如将头部跟踪过程中正面的肤色信息和后面的发色信息进行融合,从而形成一个包含不同特征的参考模板.在跟踪过程中,使用该融合模板可以有效地克服由被跟踪目标特征变化导致跟踪失败而不能实现头部连续跟踪的问题.通过头部跟踪实验可以看出,该算法实现了复杂环境下的具有360°旋转的头部跟踪,并且在一定程度上提高了跟踪精度.     

基于稀疏表示的目标追踪算法

针对目标在运动过程中会发生光照和姿态变化,背景干扰,遮挡等因素造成目标偏移甚至丢失的问题,提出了一种基于稀疏表示的目标追踪算法.在粒子滤波框架下,采用目标在超完备字典下的稀疏表示作为观测模型,通过l1范数优化求解稀疏表示系数,并利用重构残差更新粒子权重,可以有效地减小背景杂波和噪声对追踪算法的不利影响.实验结果表明,该算法有较好的稳定性和鲁棒性.     

基于改进帧间差分与局部Camshift相结合的目标跟踪算法

为了能够准确、快速地跟踪运动目标,提出了改进帧间差分与局部Camshift相结合的目标跟踪算法。针对传统帧间差分法在运动目标提取过程中容易产生“空洞”的现象,并且对噪声敏感的问题,提出了三帧差分的运动目标检测算法。首先,利用三帧差分法,将相邻的三帧图像作为一组进行再差分,从而检测出中间帧运动目标的形状轮廓,然后将该区域作为运动目标的模板区域,并将该区域进行适当扩充,最后采用局部Camshift算法进行目标跟踪。实验结果表明,改进的帧间差分可以有效地弥补“空洞”现象,对噪声也起到了一定的抑制作用。同时,该方法克服了传统Camshift算法需要人为选择跟踪区域和容易发散的缺点,达到了预期的目标检测和跟踪效果。     

基于冗余字典的高光谱图像的稀疏分解

基于冗余字典的稀疏表示方式能够以较少的数据量,更好地描述高光谱图像中的特征信息,是一种更有效的高光谱图像表示方法。根据高光谱图像自身的特点,使用梯度下降法学习冗余字典,首先固定字典,用梯度下降法训练系数;然后固定系数,再用同样的方法训练字典,以上两步交替进行,直到算法收敛;最后将这个字典用于高光谱图像的重构。实验结果表明,该方法获得了良好的重构效果。     

一种针对人体运动目标的Mean-Shift跟踪算法

针对传统的Mean-Shift目标跟踪算法在跟踪人体运动目标时的不足,提出了一种基于Mean-Shift目标跟踪算法的人体目标跟踪方法。该方法首先利用人眼视觉阈值效应和区域生长法检测目标,再用Mean-Shift跟踪算法对目标进行跟踪。实验表明该方法大幅提高了人体运动目标的跟踪精度。     

基于字典学习的医学图像融合

稀疏表示能够有效地表示图像的固有特征,利用KSVD学习算法对30幅自然图像训练得到了鲁棒的字典,利用“滑窗”策略对两幅源图像进行分块,使用OMP算法在字典上对各图像块进行稀疏分解,分解后的系数采用系数绝对值选大法进行融合,进而得到融合后和图像块.理论分析与实验结果表明,该方法能够有效地对已配准的待融合图像进行融合,融合后的结果无论是视觉效果还是客观评价参数均优于文中对比方法的效果.     

基于扩展MeanShift算法的移动目标跟踪研究及实现

为克服时间差分法、模板匹配法、背景去除法以及光流法等传统移动目标跟踪方法的缺点,研究了MeanShift算法及扩展MeanShift算法,然后以LabVIEW为软件平台,实现了基于扩展MeanShift算法的移动目标跟踪程序,并用实验验证了扩展MeanShift算法在移动目标跟踪中的应用具有实时性、实用性、准确性和稳定性。实验结果表明,扩展MeanShift算法能很好地跟踪移动目标,甚至在移动目标被部分遮挡时也能对目标进行准确跟踪。     

一路走着,读着……

在最后一场雪纷纷扬扬时,我们的小学青年教师教学理论读书班,正春意盎然地进行着。拿起苏霍姆林斯基《给教师的建议》轻轻地抚摩,爱不释手,因为它有一种积淀了丰富教育思想的厚重感;翻开施良方先生的《教学理论》、《学习论》, 高屋建瓴的理论框架也曾让我望而生畏;《新课程标     

试论天性学习与规定性学习

探讨学习的两种性质：天性学习和规定性学习为研究起点,分析两种学习认识的异同和产生的作用,试图从二者的集合相生作用中找出对教育异化现象的解释和解决思路。     

用DV瞄准爱情

爱好成就事业 耿成群站在监视器前,对着新郎喊:"踢球的时候不要看新娘,你是第一次见到她,怎么能老看她.眼神运用不对!你这样看不怕人家当你是流氓啊!"然后他走到新郎面前,拿起足球边踢边跑边示范,这样,很自然地跑过,让足球自然地滚到她脚边.一队人马在郑州市人民公园忙碌着,摄像、灯光、化妆……     

论后悔对人格发展的影响——基于埃里克森理论

埃里克森将人格发展视为自我调整顺利度过每个阶段的"危机",实现每个阶段的"平衡"。后悔往往伴随消极的情绪体验,与内部"不平衡"状态联系紧密,是人格发展需要处理的任务。接受后悔的程度、自我调整以及年龄差异影响个体的生活状态。适应和接受人生后悔经历对人最终实现人格自我完善具有重要意义。     

对赫尔巴特学生观的再认识

赫尔巴特主张在教学中和教学外都要给予学生最大程度的自由,但又反对教育者对学生放任自流。在对学生的态度上,他力图保持“压制”与“约束”、“自由”与“放任”间的平衡,这对当今教育有很大的警示作用。     

网络与未成年人健康成长之思考

未成年人正成为网络用户中的一支不容忽视的群体.网络的"双刃剑"作用明显,特别是网络对未成年人的负面影响引起了全社会的关注.加强网络管理,提供健康文明的网络环境.推进网络德育,提高未成年人的免疫力.社会、学校、家庭密切配合,让网络成为他们的良师益友,促进未成年人健康成长.     

论赖尔的行为主义身心观

分析哲学家赖尔批判了笛卡尔的身心二元论,否认了独立的心的存在,将心灵还原为行为,具有一定理论价值,但同时也面临方法论和本体论上的困难。由于其包含了物理主义的本体论,故成为一种＂无头脑＂的心理学。行为主义如何对待精神存在的事实？这也正是唯物主义必须直面的问题。     

关于重建教师评价工作的思考

教师评价工作既复杂又重要.反思教师评价工作现状,积弊甚多,应以"三个代表"重要思想为指导,重建教师评价工作.重建,是继承、借鉴和创新.发展教育生产力是教师评价工作的根本目的.评价工作应遵循先进性、科学性、客观性、全面性、群众性和法制性等基本原则.要用多元化的标准评价教师工作.构建强调了指导和权重的教师教学工作评价表是开展教师评价工作的关键.师德、课堂教学、教科研、身心健康、继续教育、学科成绩、学生测评等是特别要加强研究的教师工作评价子指标.     

作文批改评语之我见

作文教学是综合语文学科的各种能力 ,培养思考 ,提高表达能力的重要一环 ,是由感知到内部语言（加工酝酿）再到外部语言的心理过程 ,是运用语言文字准确而有条理地反映客观事物 ,表达思想感情的高级思维活动。多年以来 ,作文教学一直是语文教学改革中研究探索的着力点 ,许多有识之士为改变作文教学停步不前、学生作文水平没有真正提高的局面 ,进行了不懈的努力 ,提出了许多新的理论 ,产生了一些新的教学模式和教学方法 ,使得作文教学研究领域里呈现出百花齐放、百家争鸣的景象。但是 ,在诸多研究中 ,人们更多地着眼于作文教学的过程研究和方…     

考试作弊现象调查研究

考试作弊在我国越来越严重,屡禁不止。本文以问卷调查形式对考试作弊进行了一次考查,内容涉及作弊原因和防止作弊的措施等。通过统计分析,我们认为,恰当的方法和得力的措施还是能减少作弊的发生,但要从根本上杜绝考试作弊,还需要尽可能取消作弊有利的考试,提高决策质量。