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一种融合遮挡分割的多目标跟踪算法 被引量:1
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作者 李健勇 徐连宇 《电讯技术》 北大核心 2013年第2期172-176,共5页
复杂环境下的多目标视频跟踪是计算机视觉领域的一个难点,有效处理目标间遮挡是解决多目标跟踪问题的关键。提出了一种融合遮挡分割的多目标跟踪算法,计算每个目标的光流速度概率直方图,反映其运动统计信息;综合使用外观、运动、颜色信... 复杂环境下的多目标视频跟踪是计算机视觉领域的一个难点,有效处理目标间遮挡是解决多目标跟踪问题的关键。提出了一种融合遮挡分割的多目标跟踪算法,计算每个目标的光流速度概率直方图,反映其运动统计信息;综合使用外观、运动、颜色信息构造新的像素距离表达,借助分阶段分类思想及K均值聚类技术进行遮挡分割,得到准确的运动前景像素;在粒子滤波器跟踪框架下,使用概率外观模型进行多目标跟踪,更好地处理动态遮挡问题。实验表明,所提算法解决了复杂环境下的多目标跟踪问题。 展开更多
关键词 多目标跟踪 遮挡分割 粒子滤波 概率外观 光流速度直方图 K均值聚类
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基于分割和多级掩膜学习的遮挡人脸识别方法 被引量:5
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作者 张铮 芦天亮 曹金璇 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2024年第7期1814-1825,共12页
现有的人脸识别方法无法有效消除遮挡造成的损坏特征的影响,随着网络层数加深,损坏特征与用于身份分类的有效特征变得难以分离,影响识别结果。针对上述问题,设计了一种基于分割和多级掩膜学习策略的遮挡人脸识别方法,模型由遮挡检测分... 现有的人脸识别方法无法有效消除遮挡造成的损坏特征的影响,随着网络层数加深,损坏特征与用于身份分类的有效特征变得难以分离,影响识别结果。针对上述问题,设计了一种基于分割和多级掩膜学习策略的遮挡人脸识别方法,模型由遮挡检测分割、特征提取、掩膜学习单元三大模块构成,无需依赖额外的遮挡检测器,且无论训练还是测试都只需要一次端到端的过程即可同时学习特征掩膜和深度抗遮挡特征。掩膜学习单元以不同尺寸的遮挡分割表示和不同阶段的人脸特征为输入,为特征提取的不同阶段生成对应的掩膜,通过掩膜运算在特征提取的各阶段有效消除遮挡造成的损坏特征的影响,最终构建特征金字塔融合各阶段特征进行身份分类。实验结果表明该方法可有效提高遮挡人脸识别的准确率,在经过遮挡处理的LFW数据集以及真实的口罩遮挡数据集MFR2、Mask_whn上的准确率分别达到了98.77%、96.70%、81.53%,与现有的主流方法相比分别提升了2.04、0.48、4.44个百分点。 展开更多
关键词 遮挡人脸识别 多级掩膜学习 遮挡检测分割 特征金字塔
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一种新的车辆遮挡检测与分割方法 被引量:2
3
作者 岳恒军 吴健 崔志明 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第19期179-182,共4页
遮挡是图像处理和运动物体跟踪过程中比较难解决的问题。针对交通视频中车辆遮挡问题,提出了一种基于统计模型的车辆遮挡分割算法。该算法在提取出运动车辆的基础上,使用横向-纵向扫描方法对运动车辆前景模板进行去空洞处理,得到完整的... 遮挡是图像处理和运动物体跟踪过程中比较难解决的问题。针对交通视频中车辆遮挡问题,提出了一种基于统计模型的车辆遮挡分割算法。该算法在提取出运动车辆的基础上,使用横向-纵向扫描方法对运动车辆前景模板进行去空洞处理,得到完整的运动车辆区域;利用统计模型判断是否发生遮挡,如果判断车辆发生遮挡,在加入纠错机制的前提下得到正确的遮挡点,同时确定遮挡区域;利用边缘提取方法分割出遮挡区域,得到完全分隔的车辆。实验结果表明,该方法能够很好地解决车辆部分遮挡问题。 展开更多
关键词 统计模型 遮挡分割 纠错机制
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基于椭圆拟合的车辆遮挡处理算法 被引量:10
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作者 朱周 路小波 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第1期209-214,共6页
为了对遮挡车辆进行分割,提出了一种基于椭圆拟合的车辆遮挡处理算法。在遮挡检测方面,利用最小二乘椭圆拟合法检测独立前景区域中的车尾阴影。如果检测到2个车尾阴影,则判断前景区域中存在着遮挡现象。在遮挡处理方面,利用与车道线方... 为了对遮挡车辆进行分割,提出了一种基于椭圆拟合的车辆遮挡处理算法。在遮挡检测方面,利用最小二乘椭圆拟合法检测独立前景区域中的车尾阴影。如果检测到2个车尾阴影,则判断前景区域中存在着遮挡现象。在遮挡处理方面,利用与车道线方向平行的直线将前景区域轮廓分割为2个子轮廓。之后,提出了长轴方向固定的最小二乘椭圆拟合法对2个子轮廓分别进行拟合,并定义2个子轮廓到各自椭圆的距离之和作为分割评价函数,最后选择具有最小评价值的直线作为车辆遮挡的分割直线。实验结果表明,该算法能够准确地检测和分割车辆间的遮挡现象。 展开更多
关键词 遮挡检测 遮挡分割 椭圆拟合 最小二乘
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鲁棒的实时多车辆检测与跟踪系统设计 被引量:4
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作者 陈功 杨奎元 +1 位作者 周荷琴 严捷丰 《信号处理》 CSCD 北大核心 2009年第4期607-612,共6页
场景中的运动阴影导致多目标粘连,车辆间的相互遮挡使得跟踪识别困难。本文针对这两个影响实时车辆检测与跟踪系统性能的主要因素,采用基于无偏卡尔曼滤波器(UKF)的方法为场景背景建模,提取出运动区域,再通过边缘特征检测出场景中的运... 场景中的运动阴影导致多目标粘连,车辆间的相互遮挡使得跟踪识别困难。本文针对这两个影响实时车辆检测与跟踪系统性能的主要因素,采用基于无偏卡尔曼滤波器(UKF)的方法为场景背景建模,提取出运动区域,再通过边缘特征检测出场景中的运动阴影,然后利用角点信息将目标与阴影分离;提出了一种基于运动预测框的目标跟踪算法,将它与基于车辆平行四边形轮廓的遮挡分割方法结合,构建了多车辆目标的实时跟踪系统,并用实验验证了它的实用性与鲁棒性。 展开更多
关键词 目标跟踪 遮挡分割 阴影检测 背景提取
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