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题名多相机网络中行人的全局最优匹配
被引量：1
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作者
吉培培
陈恳
郭春梅
李萌
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机构
宁波大学信息科学与工程学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第1期268-273,共6页
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基金
国家科技重大专项(2011ZX03002-004-02)
宁波市自然科学基金(2014A610065)
宁波大学学科建设项目(XKXL1308)
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文摘
针对多相机视域下行人目标匹配正确率不高的问题,基于无监督显著性学习和局部特征匹配提出一种全局最优匹配模型。将不同视域间的目标匹配进行关联,每对相机的直接匹配受制于其间接匹配的监督,同时修正直接匹配中发生的误配。将经过亮度补偿后的图像帧分成若干局部块,通过无监督显著学习得到图像块的显著性得分,并结合目标图像块特征匹配的相似度得分,利用双向相似度计算目标间的相似度得分,并将其作为模型输入。基于标准数据库WARD和Shinpuhkan2014进行实验,结果表明,该模型能有效提高多相机监控网络下目标匹配的正确率。
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关键词
多相机网络
特征融合
全局最优匹配
二值整数规划
无监督学习
亮度补偿
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Keywords
multi-camera network
feature fusion
globally optimal matching
binary integer programming
unsupervised learning
brightness compensation
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名全局分层关联网络流在多目标跟踪中的应用
被引量：1
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作者
王雪琴
蒋建国
齐美彬
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机构
合肥工业大学计算机与信息学院
安全关键工业测控技术教育部工程研究中心
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2018年第14期180-185,共6页
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基金
国家自然科学基金(No.61371155)
安徽省科技攻关项目(No.1301b042023)
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文摘
整体上将多目标跟踪问题转化为图的问题。首先采用经典的分层思想,建立两层跟踪框架,并将目标的运动特征和外观特征融入权值,可以较精确地模拟真实的跟踪场景。接着,加入虚拟结点以处理目标缺失的问题,并给出其加速版:聚合虚拟结点。最后利用最大二值整数规划求解无向图以同时获得一系列团。实验在公共数据集上进行,结果表明,该算法可以实现实时跟踪,且跟踪结果较好。
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关键词
多目标跟踪
图
聚合虚拟结点
最大二值整数规划
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Keywords
multi-target tracking
graphs
aggregated dummy nodes
mixed-binary-integer programming
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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