姚婷婷 作品数:5 被引量:15 H指数:2 供职机构: 合肥工业大学计算机与信息学院 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 中央高校基本科研业务费专项资金 国家教育部博士点基金 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 更多>>
结构先验约束下的实时多目标跟踪 被引量:1 2016年 多目标跟踪算法通常需要计算多帧、多目标间的数据关联,由于目标样本数量大,优化过程十分耗时,因此往往实际应用受限。提出一种实时的多目标跟踪算法,通过建立在线更新的结构先验模型约束目标间的空间位置关系,从而捕获多帧多目标间的数据相关性;在推理目标的空间置信度时,为克服传统方法使用稀疏采样造成样本不足引起目标状态估计不准确的问题,采用一种新的思路:提取目标及其周围区域作为正例样本,在计算过程中引入循环矩阵理论进行密集采样,并进一步通过对解进行傅里叶变换,实现对搜索窗口内所有样本似然的快速推理,从而为结构先验模型提供目标所有可能位置的置信度。实验结果表明了该算法在提高跟踪精度的同时显著降低了运算时间。 赵其鹏 孙永宣 洪艳 姚婷婷 谢昭关键词:目标跟踪 傅里叶变换 偏振光线跟踪绘制技术研究进展综述 2016年 光线跟踪是计算机图形学中一种高真实感绘制方法,传统的绘制算法忽略了光的偏振效应.而研究表明:在光线跟踪中加入光的偏振效应,能对绘制结果产生重要的影响.偏振光线跟踪是预测绘制技术的研究核心,它不仅可以提供高真实感的绘制效果,而且已被应用于偏振场景仿真和导航等领域.目前,偏振光线跟踪在国内尚未有相关工作.在预测绘制的框架下,根据偏振光线跟踪的流程,对偏振光线跟踪绘制技术的要点与关键问题进行了分析、总结与展望. 王驰 谢昭 高隽 姚婷婷关键词:光线跟踪 偏振 REFLECTION 一种图像空间下的ICM聚类方法 被引量:2 2013年 针对图像聚类问题,提出了一种基于图像空间关系的聚类方法,采用场模型描述图像之间的空间关系,利用K-近邻思想构建图像邻域系统,聚类过程中无需手动标记特征表示的图像类别信息,只需要给定初始类别数,通过条件迭代算法(ICM)对图像进行聚类。该文通过实验分析了图像样本大小、图像特征维数、图像特征类型、初始类别标签对聚类结果的影响,通过与多种经典聚类算法进行对比,实验结果充分验证了该方法的有效性。 谢昭 谢年群 姚婷婷关键词:图像聚类 MRF模型 贝叶斯先验约束下的混合判别方法 被引量:1 2015年 在有限样本下判别模型对训练样本敏感,易导致分类器学习结果泛化性能较弱,产生过拟合现象.针对上述问题,提出一种贝叶斯先验约束下的混合判别方法.通过在判别计算中引入生成先验分析,构建生成与判别模型在决策层的混合求解框架.该方法采用不同质分类器进行分类预测,并通过定义有效的融合机制进行样本筛选和标签决策,自动扩展训练集以更新模型,弥补训练样本信息的不完全性.有限样本下的场景分类实验结果表明,相比经典算法,该模型能够挖掘出具有高度判别特性的样本,从而进行有效的模型更新,纠正前期由于样本分布不均而导致的错分样本标签,提升场景分类精度. 姚婷婷 谢昭 张骏 高隽关键词:混合模型 贝叶斯框架 多层次MRF重标记及映射法则下的图像分割 被引量:11 2013年 针对彩色图像分割问题,研究Markov随机场(Markov random fields,MRF)模型内迭代条件模式(Iterative conditional mode,ICM)方法的标记推理策略.通过小波分解构造图像多尺度表达,针对顶层图像先验标记获取问题,改进原始谱聚类算法,通过近邻传播自动确定图像的聚类参数,运用集成学习提高算法的稳定性和准确度.对其他各尺度图像,通过分析尺度关联下的区域特征变化,结合不同尺度间的特征相似性和同一尺度内空间邻域的一致性,提出一种立体结构描述下的尺度–空间映射法则.通过定量和定性的分割实验,结果表明本文算法具有良好的准确性、鲁棒性和普适性. 姚婷婷 谢昭关键词:图像分割