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结合排序向量SVM的视频跟踪
被引量：
1
1
作者
于慧敏
曾雄
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第6期1015-1021,共7页
针对真实视频场景中复杂的目标外观变化问题,提出新的结合排序向量SVM(RV-SVM)的单目标视频跟踪算法.基于压缩感知理论,利用稀疏测量矩阵压缩多尺度图像特征.采用Median-Flow跟踪算法作为预测器,并为RV-SVM构建训练数据集,使算法能够适...
针对真实视频场景中复杂的目标外观变化问题,提出新的结合排序向量SVM(RV-SVM)的单目标视频跟踪算法.基于压缩感知理论,利用稀疏测量矩阵压缩多尺度图像特征.采用Median-Flow跟踪算法作为预测器,并为RV-SVM构建训练数据集,使算法能够适应真实场景中遇到的目标遮挡、3D旋转和目标快速移动等复杂情况.通过在线学习RV-SVM算法,对候选位置集进行排序,找到目标的真实位置.对不同视频序列的测试结果表明:该方法可以在目标运动、旋转以及光照和尺度发生变化的情况下实现准确的跟踪.
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关键词
视频跟踪
压缩感知
Median-Flow跟踪
排序
向量
svm
(
rv-svm
)
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职称材料
排序支持的交互数据分类算法及其应用
被引量：
3
2
作者
邓惠俊
《浙江大学学报（理学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第1期9-17,共9页
交互分类是解决数据复杂分类问题的主要手段之一。在现有的大多交互分类系统中,用户能准确识别数据类别,但在有些分类场景中,类别之间的顺序关系更容易被识别,为此,提出一种排序支持的交互数据分类算法。为提升交互分类精度,引入数据的...
交互分类是解决数据复杂分类问题的主要手段之一。在现有的大多交互分类系统中,用户能准确识别数据类别,但在有些分类场景中,类别之间的顺序关系更容易被识别,为此,提出一种排序支持的交互数据分类算法。为提升交互分类精度,引入数据的顺序信息,为降低标记难度,提出候选样本推荐策略。另外,提出一种评估分类算法性能的可视化方法,用包含基本车况、交通违法记录、交通事故记录等信息的车辆数据集进行实验验证,将相关车辆分为高危车辆、中危车辆、低危车辆3类,算法的分类结果模型一致度达近98%,验证了方法的有效性。
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关键词
交互分类
排序
高维数据
支持
向量
机(
svm
)
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职称材料
题名
结合排序向量SVM的视频跟踪
被引量：
1
1
作者
于慧敏
曾雄
机构
浙江大学信息与电子工程学系
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第6期1015-1021,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61471321)
国家"973"重点基础研究发展规划资助项目(2012CB316400)
中兴通讯资助项目
文摘
针对真实视频场景中复杂的目标外观变化问题,提出新的结合排序向量SVM(RV-SVM)的单目标视频跟踪算法.基于压缩感知理论,利用稀疏测量矩阵压缩多尺度图像特征.采用Median-Flow跟踪算法作为预测器,并为RV-SVM构建训练数据集,使算法能够适应真实场景中遇到的目标遮挡、3D旋转和目标快速移动等复杂情况.通过在线学习RV-SVM算法,对候选位置集进行排序,找到目标的真实位置.对不同视频序列的测试结果表明:该方法可以在目标运动、旋转以及光照和尺度发生变化的情况下实现准确的跟踪.
关键词
视频跟踪
压缩感知
Median-Flow跟踪
排序
向量
svm
(
rv-svm
)
Keywords
visual tracking
compressive sensing
Median-Flow tracker
ranking vector
svm
（
rv-svm
）
分类号
TN911 [电子电信—通信与信息系统]
TP391 [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
排序支持的交互数据分类算法及其应用
被引量：
3
2
作者
邓惠俊
机构
万博科技职业学院智能信息学院
出处
《浙江大学学报（理学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第1期9-17,共9页
基金
安徽省高等学校自然科学研究重点项目(KJ2020A1171,KJ2019A1039)
安徽省高等学校省级质量工程项目(2017JXTD129).
文摘
交互分类是解决数据复杂分类问题的主要手段之一。在现有的大多交互分类系统中,用户能准确识别数据类别,但在有些分类场景中,类别之间的顺序关系更容易被识别,为此,提出一种排序支持的交互数据分类算法。为提升交互分类精度,引入数据的顺序信息,为降低标记难度,提出候选样本推荐策略。另外,提出一种评估分类算法性能的可视化方法,用包含基本车况、交通违法记录、交通事故记录等信息的车辆数据集进行实验验证,将相关车辆分为高危车辆、中危车辆、低危车辆3类,算法的分类结果模型一致度达近98%,验证了方法的有效性。
关键词
交互分类
排序
高维数据
支持
向量
机(
svm
)
Keywords
interactive classification
ranking
multi-dimensional data
supported vector machine(
svm
)
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
结合排序向量SVM的视频跟踪
于慧敏
曾雄
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
1
在线阅读
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职称材料
2
排序支持的交互数据分类算法及其应用
邓惠俊
《浙江大学学报（理学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2021
3
在线阅读
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职称材料
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