基于改进空间正则化相关滤波器的运动目标跟踪研究

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作者 郭克友 胡巍 暴启超 《机床与液压》 北大核心 2019年第2期124-129,共6页

为降低光照、遮挡、尺寸变化等因素对目标跟踪过程的影响,提出在经典空间正则化核相关滤波基础上,增加遮挡检测及处理机制,并分别采用相似度计算与空间距离计算作为遮挡评判标准。在模型更新之前先判断遮挡是否存在,如有遮挡,则不更新模... 为降低光照、遮挡、尺寸变化等因素对目标跟踪过程的影响,提出在经典空间正则化核相关滤波基础上,增加遮挡检测及处理机制,并分别采用相似度计算与空间距离计算作为遮挡评判标准。在模型更新之前先判断遮挡是否存在,如有遮挡,则不更新模型;否则更新模型。提出搜索半径择优处理,分别以6种搜索半径进行目标跟踪,寻找最优搜索半径;进而提出特征择优处理,分别提取HOG特征、PHOG特征、Haar-like特征、LBP特征以及FHOG特征与改进算法结合,选取最佳特征。采用两组实验进行验证:分别采用经典KCF算法、Mean Shift算法、Fragment算法、DSST算法、经典SRDCF算法和改进SRDCF算法对Bolt2和Basketball两个视频中运动目标进行跟踪对比。实验结果表明:FHOG特征与改进空间正则化核相关滤波相结合,且在搜索半径为8个像素点时的跟踪性能最佳,优于其他经典跟踪算法,处理速度可达3. 7 fps。 展开更多

关键词 视频目标跟踪 空间正则化核相关滤波器 遮挡检测 搜索半径 特征选取

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利用最佳伙伴相似性的改进空间正则化判别相关滤波目标跟踪 被引量：16

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作者 杨德东 毛宁 +1 位作者 杨福才 李雪晴 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第2期492-502,共11页

针对空间正则化判别相关滤波跟踪算法(SRDCF)在目标发生遮挡、尺度变化和形变情况下的跟踪失败问题,提出利用最佳伙伴相似性的改进SRDCF目标跟踪算法。首先,以SRDCF算法为基础,利用双层搜索策略解决目标跟踪中的目标定位问题和尺度估计... 针对空间正则化判别相关滤波跟踪算法(SRDCF)在目标发生遮挡、尺度变化和形变情况下的跟踪失败问题,提出利用最佳伙伴相似性的改进SRDCF目标跟踪算法。首先,以SRDCF算法为基础,利用双层搜索策略解决目标跟踪中的目标定位问题和尺度估计问题;然后,利用一种新颖的鲁棒模板匹配技术,通过融合空间权重、相关滤波得分和最佳伙伴相似性得分来估计候选目标位置,解决遮挡情况下的目标重定位问题;最后,采用自适应模板更新策略解决遮挡情况下模板漂移问题。本文采用OTB-2013数据集评估本文算法的性能,同时与34种流行算法进行比较,结果表明本文算法的精确度得分和成功率得分分别为0.853和0.648,相比传统的SRDCF算法分别提高1.79%和3.51%。本文算法能很好地解决目标遮挡、尺度变化和形变情况下的目标跟踪问题,具有一定研究价值。 展开更多

关键词 目标跟踪 最佳伙伴相似性 判别式相关滤波 空间正则化

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基于深度空间正则化的相关滤波跟踪算法 被引量：7

3

作者 蒲磊 冯新喜 +2 位作者 侯志强 查宇飞 余旺盛 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第10期2025-2032,共8页

近年来,结合深度特征的相关滤波算法由于较高的跟踪精度在视觉跟踪领域受到了广泛的关注.对训练样本的周期性假设一方面提高了计算效率,但是也引入了边界效应,限制了算法性能的进一步提升.通过对深度特征表达能力的深入挖掘,本文提出了... 近年来,结合深度特征的相关滤波算法由于较高的跟踪精度在视觉跟踪领域受到了广泛的关注.对训练样本的周期性假设一方面提高了计算效率,但是也引入了边界效应,限制了算法性能的进一步提升.通过对深度特征表达能力的深入挖掘,本文提出了一种新的跟踪框架.由于深层特征具有良好的语义信息,选取VGG网络第五层卷积特征提取目标的空间可靠区域,将该区域信息用于对样本进行裁剪并引入目标函数,建立空间约束模型,接着采用ADMM算法进行迭代求解.为了进一步提高算法的长时跟踪能力,提出一种简单有效的遮挡判断方法.实验结果表明,所提出的算法在跟踪精度和成功率上优于大多数先进的算法. 展开更多

关键词 视觉跟踪 空间正则化 深度特征 相关滤波 模型更新

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基于自适应空间正则化和畸变抑制的相关滤波跟踪 被引量：1

4

作者 王叶 刘强 +2 位作者 卿粼波 滕奇志 何小海 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第1期24-34,共11页

针对背景感知相关滤波器的空间正则化权重固定,不适应目标变化和增大搜索区域,易引入背景噪声导致滤波器判别力下降等问题,本文提出一种基于自适应空间正则化和畸变抑制的相关滤波跟踪算法。首先提取FHOG特征、CN特征和灰度特征以增强... 针对背景感知相关滤波器的空间正则化权重固定,不适应目标变化和增大搜索区域,易引入背景噪声导致滤波器判别力下降等问题,本文提出一种基于自适应空间正则化和畸变抑制的相关滤波跟踪算法。首先提取FHOG特征、CN特征和灰度特征以增强算法模型对目标的表达能力;其次,在目标函数中加入畸变抑制项来约束当前帧的响应图,增强滤波器的判别能力,以缓解滤波器模型退化问题;最后,在目标函数中加入自适应空间正则化项使空间正则化权重能够随着目标的变化而更新,使得滤波器能充分利用目标的多样性信息。本文在公开数据集OTB-2013、OTB-2015和VOT2016上进行实验,以对所提算法进行评估。实验结果表明:本文算法速度为20 f/s,距离精度和成功率等评估指标均优于对比算法,在遮挡、背景干扰、旋转变化等多种复杂场景下都有良好的鲁棒性。 展开更多

关键词 目标跟踪 相关滤波 畸变抑制 自适应空间正则化

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核空间与二次相关滤波器融合的红外目标检测 被引量：1

5

作者 魏坤 刘密歌 《计算机工程》 CAS CSCD 2013年第11期163-168,共6页

针对二次相关滤波器(QCF)与核空间特征相结合在红外目标检测中的应用,提出KSSQSDF核直接映射法与MPKPCASSQSDF核特征提取融合法。前者对低维空间下的QCF直接进行高维映射,使其转化为核空间下的非线性相关滤波器;后者采用核空间进行特征... 针对二次相关滤波器(QCF)与核空间特征相结合在红外目标检测中的应用,提出KSSQSDF核直接映射法与MPKPCASSQSDF核特征提取融合法。前者对低维空间下的QCF直接进行高维映射,使其转化为核空间下的非线性相关滤波器;后者采用核空间进行特征提取,对提取后的特征向量使用低维空间的相关滤波器,用于红外目标检测。通过实验分析2种算法间的相互联系,在目标检测结果及计算复杂性等方面的差异,结果表明,2种算法的检测精度大致相同,均明显优于低维空间的QCF检测,但MPKPCA-SSQSDF核特征提取融合法不受QCF种类限制,检测时间短,具有广泛性,在某种程度上可以代替KSSQSDF核直接映射法。 展开更多

关键词 红外目标检测 核空间 特征提取 二次相关滤波器 混合概率模型 子空间二次综合判别函数

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空间正则化支持相关滤波算法 被引量：1

6

作者 苏振扬 程云 +1 位作者 黄克斌 万俊 《现代电子技术》 2023年第19期83-87,共5页

支持相关滤波跟踪方法利用循环采样将计算转换到频域进行,解决了支持向量机采样少与计算量大的问题。但是当前方法在跟踪过程中对目标周围进行循环采样,产生大量移位样本,不能很好地利用背景信息。针对该问题,提出空间正则化支持相关滤... 支持相关滤波跟踪方法利用循环采样将计算转换到频域进行,解决了支持向量机采样少与计算量大的问题。但是当前方法在跟踪过程中对目标周围进行循环采样,产生大量移位样本,不能很好地利用背景信息。针对该问题,提出空间正则化支持相关滤波算法。该算法在训练过程中引入空间正则化分量,根据滤波器的空间位置对其进行惩罚。该算法能够在更大的区域进行采样,使用更多的真实样本进行训练,同时,进一步使用ADMM优化策略提高了跟踪速度。在OTB100数据库上的实验表明,相对于尺度核化支持相关滤波算法(SKSCF),所提算法在精确度和成功率上分别提高了4.3%和11.2%。 展开更多

关键词 支持向量机 相关滤波 支持相关滤波 目标跟踪 空间正则化 ADMM优化策略

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采用核相关滤波器的自适应尺度目标跟踪 被引量：52

7

作者 张雷 王延杰 +2 位作者 孙宏海 姚志军 吴培 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第2期448-459,共12页

由于现存的大多数基于检测的跟踪器都没有解决尺度变化问题,本文在传统的基于检测的目标跟踪框架下设计了一种尺度估计策略,并给出了基于核相关滤波器的自适应尺度目标跟踪算法。该算法利用核函数对正则化最小二乘分类器求解获得核相关... 由于现存的大多数基于检测的跟踪器都没有解决尺度变化问题,本文在传统的基于检测的目标跟踪框架下设计了一种尺度估计策略,并给出了基于核相关滤波器的自适应尺度目标跟踪算法。该算法利用核函数对正则化最小二乘分类器求解获得核相关滤波器,通过对核相关滤波器的在线学习完成目标位置和尺度的检测,并在线更新核相关滤波器。为了验证本文算法的有效性,选取了10组场景复杂的视频序列进行测试,并与其它5种优秀跟踪方法进行了对比。结果表明,本文提出的方法比上述5种优秀跟踪方法中的最优者的平均距离精度提高了6.9%,且在目标发生尺度变化、光照变化、部分遮挡、姿态变化、旋转、快速运动等复杂场景下有较强的鲁棒性。 展开更多

关键词 核相关滤波器 目标跟踪 自适应尺度 正则化最小二乘分类器

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采用核相关滤波器的长期目标跟踪 被引量：28

8

作者 杨德东 蔡玉柱 +1 位作者 毛宁 杨福才 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第8期2037-2049,共13页

针对核相关滤波器(KCF)跟踪算法在目标跟踪中存在尺度变化、严重遮挡、相似目标干扰和出视野情况下跟踪失败等问题,提出了一种基于KCF的长期目标跟踪算法。该算法在分类器学习中加入空间正则化,利用基于样本区域空间位置信息的空间权重... 针对核相关滤波器(KCF)跟踪算法在目标跟踪中存在尺度变化、严重遮挡、相似目标干扰和出视野情况下跟踪失败等问题,提出了一种基于KCF的长期目标跟踪算法。该算法在分类器学习中加入空间正则化,利用基于样本区域空间位置信息的空间权重函数调节分类器系数,使分类器学习到更多负样本和未破坏的正样本,从而增强学习模型的判别力。然后,在检测区域利用Newton方法完成迭代处理,求取分类器最大响应位置及其目标尺度信息。最后,对最大响应位置的目标进行置信度比较,训练在线支持向量机(SVM)分类器,以便在跟踪失败的情况下,重新检测到目标而实现长期跟踪。采用OTB-2013评估基准50组视频序列验证了本文算法的有效性,并与30种其他跟踪方法进行了对比。结果表明:本文提出的算法跟踪精度为0.813,成功率为0.629,排名第一,相比传统KCF算法分别提高了9.86%和22.3%。在目标发生显著尺度变化、严重遮挡、相似目标干扰和出视野等复杂情况下,本文方法均具有较强的鲁棒性。 展开更多

关键词 核相关滤波器 长期目标跟踪 空间正则化 支持向量机(SVM) 在线SVM分类器

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联合Gabor滤波器和核池化特征学习的单样本人脸识别与验证 被引量：9

9

作者 周稻祥 冯姝 《太原理工大学学报》 CAS 北大核心 2023年第2期384-391,共8页

针对深度网络模型的结构复杂问题,受构建Gabor滤波器无需任何学习过程且与训练数据无关,以及径向基(radial basis function, RBF)核池化能够提取非线性二阶特征的启发,提出一种联合Gabor滤波器和RBF核池化的轻量卷积网络方法。首先对人... 针对深度网络模型的结构复杂问题,受构建Gabor滤波器无需任何学习过程且与训练数据无关,以及径向基(radial basis function, RBF)核池化能够提取非线性二阶特征的启发,提出一种联合Gabor滤波器和RBF核池化的轻量卷积网络方法。首先对人脸图像进行Gabor卷积得到特征图;然后采用双曲正切函数tanh激励特征图以提高特征的表达能力;最后利用多尺度金字塔策略将特征图划分为多个区域,在每个区域上做RBF核池化,所有区域的核池化特征串联得到人脸特征表示。探讨了多个参数对识别性能的影响,对比了协方差池化和核池化的区别和性能。在三个单样本人脸识别和一个视频人脸验证数据集上进行大量实验,结果表明本文方法学习的人脸特征具有优秀的判别能力,对光照、遮挡、年龄等因素具有强鲁棒性。 展开更多

关键词 人脸识别 轻量卷积网络 GABOR滤波器 核池化 空间金字塔

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基于样本可靠性的时空正则化自适应相关滤波目标跟踪

10

作者 陈中意 陶洋 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2023年第9期2038-2044,共7页

针对基于时空正则化相关滤波的目标跟踪算法,在解决边界效应时引入的空间权重矩阵无法自适应目标变化和时间正则项超参数固定无法自适应更新,容易引入背景噪声导致模型漂移等问题,提出了一种基于样本可靠性的时空正则化自适应相关滤波... 针对基于时空正则化相关滤波的目标跟踪算法,在解决边界效应时引入的空间权重矩阵无法自适应目标变化和时间正则项超参数固定无法自适应更新,容易引入背景噪声导致模型漂移等问题,提出了一种基于样本可靠性的时空正则化自适应相关滤波目标跟踪算法.首先,该算法通过图像的空间可靠性自适应调节空间权重参考矩阵,自适应空间正则项结合空间权重参考矩阵在一定程度上降低了边界效应的影响.然后,使用前后两帧响应图的变化程度确定时间正则项的超参数参考值,避免模型发生突变造成跟踪漂移问题.最后本文通过交替方向乘子法(ADMM)迭代求解目标函数,保证算法的运行效率.本文算法在OTB2013与OTB2015公开数据上进行了相关实验,大量实验表明:本文算法能够较好的处理复杂环境下的目标跟踪问题,其距离精度和跟踪成功率优于其他对比算法. 展开更多

关键词 目标跟踪 相关滤波 正则化自适应 空间可靠性

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基于互评的空间正则化背景感知滤波跟踪算法

11

作者 孙祥 袁亮 张建杰 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2022年第10期27-31,36,共6页

为了解决基于相关滤波器的视觉跟踪算法在面对各种复杂场景时精度低、鲁棒性差的问题,提出一种互评架构下的空间正则化背景感知相关滤波算法。基于背景感知的方法,在滤波器训练过程中引入空间正则化以减少边界效应的影响,并基于特征表... 为了解决基于相关滤波器的视觉跟踪算法在面对各种复杂场景时精度低、鲁棒性差的问题,提出一种互评架构下的空间正则化背景感知相关滤波算法。基于背景感知的方法,在滤波器训练过程中引入空间正则化以减少边界效应的影响,并基于特征表征能力的不同,提出一种互评架构,实现多特征的自适应融合。通过在多个类型数据集上的实验结果表明,所提出的跟踪器可以在面对背景杂波、目标变形和遮挡等挑战时能够保持稳定跟踪,并且在整体性能方面优于现有跟踪器。 展开更多

关键词 目标跟踪 相关滤波 背景感知 空间正则化 特征融合

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动态时空异常感知的相关滤波目标跟踪算法 被引量：2

12

作者 邱云飞 卜祥蕊 张博强 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期338-351,共14页

针对背景感知算法未与目标的时空域特性建立联系,以及无法准确处理遮挡、形变等异常跟踪情况的问题,提出了能够动态感知时空异常的目标跟踪算法。在相关滤波器训练过程中引入动态空间正则项,使其与样本的时空域特性建立联系;结合响应图... 针对背景感知算法未与目标的时空域特性建立联系,以及无法准确处理遮挡、形变等异常跟踪情况的问题,提出了能够动态感知时空异常的目标跟踪算法。在相关滤波器训练过程中引入动态空间正则项,使其与样本的时空域特性建立联系;结合响应图的峰值唯一性和锐利信息,提出异常感知方法;利用历史滤波器具有不同置信度的特点以及目标在时域中的连续性,通过异常感知方法自适应选择高置信度的历史滤波器作为时间正则化的参考模板,降低滤波器退化的风险。在OTB50、OTB100和TC128测试基准上进行仿真实验,该算法能够适应外观变化、画面杂乱等复杂条件下的跟踪任务,具有较强的鲁棒性和实用性。 展开更多

关键词 目标跟踪 相关滤波器 异常感知 滤波器退化 动态时空正则化

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基于自适应空间正则化的视觉目标跟踪算法 被引量：8

13

作者 谭建豪 张思远 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2021年第2期427-435,共9页

为解决相关滤波类视觉跟踪算法中的边界效应问题,提出一种基于自适应空间正则化的视觉跟踪算法.在经典滤波模型中引入自适应空间正则化项,通过建立正则权重在相邻帧之间的关联,自适应调整当前帧的模型正则化权重,减小边界效应的影响.采... 为解决相关滤波类视觉跟踪算法中的边界效应问题,提出一种基于自适应空间正则化的视觉跟踪算法.在经典滤波模型中引入自适应空间正则化项,通过建立正则权重在相邻帧之间的关联,自适应调整当前帧的模型正则化权重,减小边界效应的影响.采用自适应宽高比的尺度估计策略,以及基于颜色直方图相似度的模型更新策略,抑制模型漂移,提高跟踪准确性.实验显示,该算法在UAV123,OTB2013,OTB2015这3个数据集上的跟踪成功率和精确度均高于所有对比的算法,且即使在复杂场景中也能保持良好的跟踪效果.特别是在出现运动模糊和目标在平面内旋转2种情况时,该算法的跟踪成功率较排名第2的算法分别提升了9.72个百分点和9.03个百分点,说明所提出的算法具有较好的适应性. 展开更多

关键词 视觉跟踪 相关滤波 自适应空间正则化 自适应宽高比 颜色直方图

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自动全局上下文感知相关滤波器跟踪算法 被引量：1

14

作者 胡昭华 张倩 《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2023年第1期66-75,共10页

在相关滤波器跟踪算法中引入正则化后可以有效提高跟踪效率,但需要花费大量精力调整预定义参数,此外还有目标响应发生在非目标区域会导致跟踪漂移等问题,因此提出一种自动全局上下文感知相关滤波器(Automatic Global Context Awareness ... 在相关滤波器跟踪算法中引入正则化后可以有效提高跟踪效率,但需要花费大量精力调整预定义参数,此外还有目标响应发生在非目标区域会导致跟踪漂移等问题,因此提出一种自动全局上下文感知相关滤波器(Automatic Global Context Awareness Correlation Filter,AGCACF)跟踪算法.首先,在跟踪过程中利用目标局部响应变化实现自动空间正则化,将自动空间正则化模块加入目标函数,使滤波器专注于目标对象的学习;其次,跟踪器利用目标全局上下文信息,结合自动空间正则化,使滤波器能及时学习到更多与目标有关的信息,减少背景对跟踪性能的影响;接着,在滤波器中加入时间正则化项,来充分学习目标在相邻帧之间的变化,从而获得更准确的模型样本.实验结果表明,与其他跟踪算法相比,AGCACF跟踪算法在距离精度和成功率方面具备更好的跟踪效果. 展开更多

关键词 目标跟踪 相关滤波 自动空间正则化 全局上下文 时间感知

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基于正则化方法的图像盲去模糊 被引量：9

15

作者 唐梦 彭国华 郑红婵 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第2期596-599,611,共5页

针对标准化稀疏先验的正则化方法估计复杂模糊核时的不准确性,引入图像的预处理,提出了一种图像盲去模糊的新方法。该方法将图像盲去模糊分为三个步骤:利用双边滤波器和冲击滤波器对图像进行预处理,使得图像的噪声降低、边缘突出,有利... 针对标准化稀疏先验的正则化方法估计复杂模糊核时的不准确性,引入图像的预处理,提出了一种图像盲去模糊的新方法。该方法将图像盲去模糊分为三个步骤:利用双边滤波器和冲击滤波器对图像进行预处理,使得图像的噪声降低、边缘突出,有利于模糊核的估计;对预处理后的图像,利用基于标准化稀疏先验的正则化方法估计模糊核;根据估计出的模糊核利用TV正则化方法对图像进行非盲去卷积。采用快速迭代收缩阈值算法和快速总变分图像复原算法分别求解模糊核估计模型和图像非盲去卷积模型。实验结果表明,针对单幅模糊图像,该方法可以估计出准确的模糊核,对噪声具有鲁棒性,并且提高了图像复原速度,具有较好的图像恢复效果。 展开更多

关键词 图像去模糊 正则化方法 标准化稀疏先验 模糊核估计 双边滤波器 冲击滤波器 TV正则化

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核典型关联性分析相关特征提取与核逻辑斯蒂回归域自适应学习 被引量：6

16

作者 刘建伟 孙正康 +1 位作者 刘泽宇 罗雄麟 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第12期2908-2915,共8页

本文提出了一种利用核典型关联性分析提取源域目标域最大相关特征,使用核逻辑斯蒂回归模型进行域自适应学习的算法,该算法称为KCCA-DAML(Kernel Canonical Correlation Analysis for Domain Adaptation Learning).该算法基于特征集关联... 本文提出了一种利用核典型关联性分析提取源域目标域最大相关特征,使用核逻辑斯蒂回归模型进行域自适应学习的算法,该算法称为KCCA-DAML(Kernel Canonical Correlation Analysis for Domain Adaptation Learning).该算法基于特征集关联性分析,有效的减小源域和目标域的概率分布差异性,利用提取的最大相关特征通过核逻辑斯蒂回归模型实现源域到目标域的跨域学习.实验比较源域数据上核逻辑斯蒂学习模型、目标域上核逻辑斯蒂学习模型、源域和目标域上核逻辑斯蒂学习模型和KCCA-DAML模型,结果显示KCCA-DAML在真实数据集上成功的实现了跨域学习. 展开更多

关键词 域自适应 概率分布差异 相关分析 核逻辑斯蒂回归 正则化模型

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空间尺度信息的运动模糊核估计方法 被引量：5

17

作者 唐述 万盛道 +3 位作者 杨书丽 谢显中 夏明 张旭 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第12期3876-3891,共16页

运动模糊核的准确估计是实现单幅运动模糊图像盲复原成功的关键.但是,因为不能准确提取出有利的图像边缘以及简单的正则化约束项的设计,导致现有运动模糊核(motion blur kernel,简称MBK)的估计并不十分准确,存在瑕疵.因此,为了能够估计... 运动模糊核的准确估计是实现单幅运动模糊图像盲复原成功的关键.但是,因为不能准确提取出有利的图像边缘以及简单的正则化约束项的设计,导致现有运动模糊核(motion blur kernel,简称MBK)的估计并不十分准确,存在瑕疵.因此,为了能够估计出准确的运动模糊核,提出了一种基于空间尺度信息的运动模糊核估计方法.首先,为了准确地提取有利的图像边缘,移除有害的图像结构,提出了一种基于图像空间尺度信息的图像平滑模型,实现有利图像边缘的准确快速提取;然后,从运动模糊核的内在特性出发,将空间域的L0范数和梯度域的L2范数结合到一起,提出了一种正则化约束模型,很好地保证了运动模糊核的稀疏平滑特性,并结合之前提取出的有利的图像边缘,共同实现运动模糊核的准确估计;最后,采用一种半二次性分裂的交互式最优化策略对提出的模型进行最优化求解.在客观的评价指标和主观的视觉效果上进行了大量实验,其结果证明所提出的方法能够估计出更准确的MBK和复原出更高质量的去模糊图像. 展开更多

关键词 运动模糊图像盲复原 运动模糊核 有利的图像边缘 空间尺度信息 多正则化约束模型

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基于核机器的加速失效时间模型及其应用

18

作者 荣耀华 王江慧 +1 位作者 程维虎 曹美雅 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2024年第2期139-148,共10页

加速失效时间模型是一种应用广泛的生存分析模型。本文借助LASSO惩罚剔除冗余预测变量,构建基于核机器的加速失效时间模型,用以刻画预测变量与生存期间的复杂关系。此外,提出一种新的正则化Garrotized核机器估计方法,可以较好地刻画预... 加速失效时间模型是一种应用广泛的生存分析模型。本文借助LASSO惩罚剔除冗余预测变量,构建基于核机器的加速失效时间模型,用以刻画预测变量与生存期间的复杂关系。此外,提出一种新的正则化Garrotized核机器估计方法,可以较好地刻画预测变量与生存期潜在的非线性关系,实现非参数分量中预测变量间交互作用的自动建模,提升模型预测精度。模拟研究表明,与已有的代表性方法相比,本文提出的方法对生存期的预测精度更高,特别是在复杂关系情形下优势更为显著。最后,将该方法应用于胃癌数据分析,利用临床信息和基因表达预测生存期和风险评分。实证结果显示,该方法能为病例基于风险分层的临床精准诊疗方案设计提供有益的参考。 展开更多

关键词 加速失效时间模型 核机器 风险预测 正则化 再生核希尔伯特空间

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系数正则化回归模型的最优正则参数 被引量：1

19

作者 冯李哲 盛宝怀 《浙江大学学报（理学版）》 CAS CSCD 2012年第2期146-151,共6页

研究了具有最小平方损失且正则项为系数正则化的回归问题的误差分析,分别对样本误差和逼近误差作了估计,获得了关于参数γ的误差界;通过选择合适的参数,使得该误差界最优并且得到学习速率.

关键词 回归函数 系数正则化回归 覆盖数 再生核HILBERT空间 Hoeffding不等式

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基于自适应组合核的鲁棒视频目标跟踪算法

20

作者 刘培强 张加惠 +1 位作者 吴大伟 安志勇 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第12期3372-3379,共8页

为了解决核化相关滤波器(KCF)在复杂场景下鲁棒性差的问题,提出了基于自适应组合核(SACK)的目标跟踪算法。跟踪任务分为位置跟踪和尺度跟踪两个独立部分。首先,以线性核和高斯核的自适应组合作为核跟踪滤波器,构造了SACK权重的风险目标... 为了解决核化相关滤波器(KCF)在复杂场景下鲁棒性差的问题,提出了基于自适应组合核(SACK)的目标跟踪算法。跟踪任务分为位置跟踪和尺度跟踪两个独立部分。首先,以线性核和高斯核的自适应组合作为核跟踪滤波器,构造了SACK权重的风险目标函数。该函数根据核的响应值自适应调整线性核和高斯核权重,不仅考虑了不同核响应输出的经验风险泛函最小,而且考虑了极大响应值的风险泛函,同时具有局部核和全局核的优点。然后,根据该滤波器的输出响应得到目标精确位置,设计了基于目标极大响应值的自适应更新率,针对位置跟踪滤波器进行自适应更新。最后,利用尺度跟踪器对目标尺度进行估计。实验结果表明,所提算法的成功率和距离精度在OTB-50数据库表现最优,比KCF算法分别高6. 8个百分点和4. 1个百分点,比双向尺度估计跟踪(BSET)算法分别高2个百分点和3. 2个百分点。该算法对形变和遮挡等复杂场景具有很强的适应能力。 展开更多

关键词 目标跟踪 傅里叶变换 核化相关滤波器 组合核 岭回归

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