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基于双层粒子滤波和半监督Hough Forests的多目标跟踪
被引量：
1
1
作者
林亦宁
韦巍
戴渊明
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2012年第9期56-64,共9页
本文针对单目摄像头、复杂可变背景环境下的多目标跟踪问题,将tracking-by-detection方法与粒子滤波相结合,从不稳定的信息源中提取高置信度模型作为观测,在半监督学习框架中实现了动态视频场景中的多个目标跟踪,并设计了一个多目标的...
本文针对单目摄像头、复杂可变背景环境下的多目标跟踪问题,将tracking-by-detection方法与粒子滤波相结合,从不稳定的信息源中提取高置信度模型作为观测,在半监督学习框架中实现了动态视频场景中的多个目标跟踪,并设计了一个多目标的维护机制以应对遮挡、背景变化、目标进出场景等可能引起目标混淆的情况。实验证明,本文提出的算法能够稳定跟踪复杂场景中的多个目标,有效区分不同目标,对目标的遮挡、背景干扰等均有良好的处理效果。
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关键词
多目标跟踪
基于检测跟踪
双层粒子滤波
半监督
hough
forests
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职称材料
半监督Hough Forest跟踪算法
2
作者
林亦宁
韦巍
戴渊明
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第6期977-983,共7页
针对基于检测的目标跟踪算子存在着目标表观描述的准确性和对跟踪过程的目标表观变化的适应性之间的矛盾,提出一种较为柔性的半监督学习方法:以Hough Forests为基本学习框架,用离线学习的分类器作为先验跟踪算子,并引入基于跟踪过程中...
针对基于检测的目标跟踪算子存在着目标表观描述的准确性和对跟踪过程的目标表观变化的适应性之间的矛盾,提出一种较为柔性的半监督学习方法:以Hough Forests为基本学习框架,用离线学习的分类器作为先验跟踪算子,并引入基于跟踪过程中用检测得到的object-specific信息和空间一致性信息的随机标签分布,用来生成半监督学习所需要的在线数据样本,对跟踪算子进行修正;分类器的检测和跟踪环节与在线的Hough Forests分类器应用环节类似,但采用了类似粒子滤波的随机采样方式对检测和更新环节进行加速;用匀速运动模型对目标运动进行建模,使跟踪过程中的目标位置预测更加准确.算法在标准跟踪数据集合i-Lids和TUD-campus上与当前流行的目标跟踪算法在线Boosting算法、MILB和Hough Forests跟踪算法进行了比较实验.实验证明:监督Hough Forests分类器提供了解决分类器对目标表观表述的准确性和自适应性矛盾的一种有效机制;整个跟踪算法能够使目标跟踪过程更加快速、鲁棒与准确.
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关键词
hough
forests
半监督学习
随机采样
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职称材料
基于霍夫森林和半监督学习的图像分类
被引量：
1
3
作者
王力冠
冯瑞
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016年第20期20-25,51,共7页
机器学习中的监督学习算法需要用有标记样本训练分类模型。而收集训练样本,并进行分类的过程,需要耗费大量人力物力以及时间。因此,如何高效率地完成图像分类一直是业内研究的热点。提出了一种基于霍夫森林和半监督学习的图像分类算法,...
机器学习中的监督学习算法需要用有标记样本训练分类模型。而收集训练样本,并进行分类的过程,需要耗费大量人力物力以及时间。因此,如何高效率地完成图像分类一直是业内研究的热点。提出了一种基于霍夫森林和半监督学习的图像分类算法,能用较少的样本训练分类器,并在分类的过程中不断获取新的训练样本。并对部分训练结果加以人工标注,该方法有效提高了标注效率。利用COREL数据对该算法进行了实验验证,结果表明,该算法可以利用少量的训练样本,得到令人满意的标注精确度,提高人工效率。
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关键词
监督学习
霍夫森林
半监督学习
直推式支持向量机
图像分类
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职称材料
题名
基于双层粒子滤波和半监督Hough Forests的多目标跟踪
被引量：
1
1
作者
林亦宁
韦巍
戴渊明
机构
浙江大学电气学院控制理论与控制工程系
出处
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2012年第9期56-64,共9页
基金
国家863项目资助(84861)
国家自然科学基金(60704030)
中央高校基本科研业务费专项资金资助
文摘
本文针对单目摄像头、复杂可变背景环境下的多目标跟踪问题,将tracking-by-detection方法与粒子滤波相结合,从不稳定的信息源中提取高置信度模型作为观测,在半监督学习框架中实现了动态视频场景中的多个目标跟踪,并设计了一个多目标的维护机制以应对遮挡、背景变化、目标进出场景等可能引起目标混淆的情况。实验证明,本文提出的算法能够稳定跟踪复杂场景中的多个目标,有效区分不同目标,对目标的遮挡、背景干扰等均有良好的处理效果。
关键词
多目标跟踪
基于检测跟踪
双层粒子滤波
半监督
hough
forests
Keywords
multi objects tracking
tracking-by-detection
dual-level particle filter
semi- supervised hough forests
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
半监督Hough Forest跟踪算法
2
作者
林亦宁
韦巍
戴渊明
机构
浙江大学电气工程学院
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第6期977-983,共7页
基金
国家"863"高技术研究发展计划资助项目(84861)
国家自然科学基金资助项目(60704030)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目
文摘
针对基于检测的目标跟踪算子存在着目标表观描述的准确性和对跟踪过程的目标表观变化的适应性之间的矛盾,提出一种较为柔性的半监督学习方法:以Hough Forests为基本学习框架,用离线学习的分类器作为先验跟踪算子,并引入基于跟踪过程中用检测得到的object-specific信息和空间一致性信息的随机标签分布,用来生成半监督学习所需要的在线数据样本,对跟踪算子进行修正;分类器的检测和跟踪环节与在线的Hough Forests分类器应用环节类似,但采用了类似粒子滤波的随机采样方式对检测和更新环节进行加速;用匀速运动模型对目标运动进行建模,使跟踪过程中的目标位置预测更加准确.算法在标准跟踪数据集合i-Lids和TUD-campus上与当前流行的目标跟踪算法在线Boosting算法、MILB和Hough Forests跟踪算法进行了比较实验.实验证明:监督Hough Forests分类器提供了解决分类器对目标表观表述的准确性和自适应性矛盾的一种有效机制;整个跟踪算法能够使目标跟踪过程更加快速、鲁棒与准确.
关键词
hough
forests
半监督学习
随机采样
Keywords
hough
forests
semi-
supervised
learning
random sampling
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于霍夫森林和半监督学习的图像分类
被引量：
1
3
作者
王力冠
冯瑞
机构
复旦大学计算机科学技术学院
上海市智能信息处理重点实验室(复旦大学)
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016年第20期20-25,51,共7页
基金
国家科技支撑计划(No.2013BAH09F01)
上海市科委科技创新行动计划(No.14511106900)
文摘
机器学习中的监督学习算法需要用有标记样本训练分类模型。而收集训练样本,并进行分类的过程,需要耗费大量人力物力以及时间。因此,如何高效率地完成图像分类一直是业内研究的热点。提出了一种基于霍夫森林和半监督学习的图像分类算法,能用较少的样本训练分类器,并在分类的过程中不断获取新的训练样本。并对部分训练结果加以人工标注,该方法有效提高了标注效率。利用COREL数据对该算法进行了实验验证,结果表明,该算法可以利用少量的训练样本,得到令人满意的标注精确度,提高人工效率。
关键词
监督学习
霍夫森林
半监督学习
直推式支持向量机
图像分类
Keywords
supervised
learning
hough
forest
semi-
supervised
learning
Transductive Support Vector Machine(TSVM)
image classification
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于双层粒子滤波和半监督Hough Forests的多目标跟踪
林亦宁
韦巍
戴渊明
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2012
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
半监督Hough Forest跟踪算法
林亦宁
韦巍
戴渊明
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于霍夫森林和半监督学习的图像分类
王力冠
冯瑞
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016
1
在线阅读
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职称材料
已选择
0
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