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基于簇相似的多分类器目标跟踪算法被引量：6: 2016年; 由于跟踪过程中目标和背景的变化,传统的单分类器跟踪算法学习到大量的非目标信息而导致跟踪精度降低.针对该问题,本文提出使用树形结构保存历史分类器.在每一帧,根据树中路径距离选择分类器集对测试样本分类.提出了一种基于簇相似性比较的分类算法.通过建立以方差为尺度的特征空间,比较测试样本到簇中心的距离计算相似度,快速计算出目标样本.实验表明本算法能够在复杂条件下实现对目标的鲁棒跟踪.; 李康何发智潘一腾孙航; 关键词：目标跟踪多分类器

基于簇相似度的实时多尺度目标跟踪算法被引量：2: 2016年; 针对目标跟踪中跟踪实时性和适应目标尺度变化的问题,提出在粒子滤波框架内基于簇相似度测量的实时目标跟踪算法,算法的外观模型使用改进的均值类哈尔特征表示.首先,根据采样半径采集目标簇和背景簇.然后,定义粒子与簇之间的相似度.当新帧到来时计算每个粒子与目标簇和背景簇的相似度,并将相似度最高的粒子作为目标在该帧的位置.在每帧跟踪结束时,更新目标簇和背景簇的统计特征,并对粒子进行重采样防止退化.与当前通用的跟踪算法对比体现文中算法的优越性.; 李康何发智陈晓潘一腾于海平; 关键词：目标跟踪粒子滤波

一种基于窗口线性回归模型的人体动画生成方法被引量：1: 2013年; 针对低维控制信号不能直接生成精确的高维人体全身运动动画的难题,提出了一种基于窗口的线性回归模型,此模型利用提前捕获的运动数据库中自然的人体运动,在最大后验框架下和控制信号一起完成人体全身运动的精确重构.在用户给定的低维约束信号的控制下,通过对不同运动的生成验证了提出方法的有效性.通过给定一个合适的运动数据库,由本方法生成的结果能够和商业的运动捕获系统得到的结果相匹敌.; 刘华俊李康伍龙华何发智; 关键词：虚拟人

基于MAP多子空间增量学习的目标跟踪算法被引量：5: 2016年; 目标跟踪是计算机视觉中的一个重要领域.基于PCA子空间学习的跟踪算法假设目标从子空间中生成并且误差项服从小方差的Gauss分布.但是这些算法没有考虑样本在子空间中的先验分布,在以重构误差最小化为目标进行优化时,容易产生过度拟合测试样本现象.为了解决过度拟合问题,本文首先从最大似然估计(ML)角度分析了基于PCA子空间学习的算法原理,然后推导出了样本投影在子空间中坐标方差的无偏估计,最后提出了基于最大后验概率(MAP)的PCA子空间学习算法.在处理跟踪过程中出现的遮挡问题时,本文提出了一种局部跟踪策略.首先,将目标图像分成多个块,假设每个块都从独立的子空间中生成.其次,根据每个分块对目标的重构误差大小判断该分块是否被遮挡.最后,在计算粒子权值和更新子空间时仅使用未被遮挡的分块,从而避免了遮挡物对跟踪结果的干扰.实验表明本文提出的算法能有效地解决目标的部分遮挡、运动模糊和背景干扰等问题,在与其他算法的比较中体现了本算法的优越性.; 李康何发智陈晓; 关键词：目标跟踪子空间方法最大后验概率最大似然估计

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李康