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来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-07-29 16:11 标签： 浑身出虚汗怎么回事
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复杂场景下的目标自动检测跟踪方法研究
论文就复杂场景下的目标自动跟踪检测方法展开研究，其目的在于探究跟踪过程的基本原理和基本机制，使得计算机能够像人眼一样对一般目标进行稳定、有效地跟踪。首先，论文归纳了传统特征提取、目标分类框架下的跟踪方法的发展，总结了跟踪中难以解决的目标因姿态、光照变化和遮挡等而导致跟踪失败问题，并分析了跟踪失败的原因可能是由于取用特征不具有良好的不变性导致。而针对一般目标的跟踪方法研究则要求特征具有更好的普适性，在不具有先验知识的情况下发现待跟踪目标进行跟踪。　　论文介绍了TLD（Tracking-Learning-detection）跟踪算法，并对该算法进行了测试。针对算法中的跟踪初始化影响跟踪效果的问题，本文提出了一种基于显著性检测的方法用于跟踪前的预处理，区分出复杂场景和简单场景。针对简单场景进行自动跟踪，而针对复杂场景进行需要人为参与的半自动跟踪矫正;另一方面，针对TLD遇到目标旋转和姿态变化时丢失目标的情况，本文提出一种显著性区域检测与图像直方图相似度对比相结合的办法进行改进。实验结果验证了效果有所提高，但是难以改变传统跟踪中目标特征的区分性和扩展性相互矛盾的问题。由于检测的缺失导致跟踪目标变化而丢失目标，本文提出了一种基于HMAX[57]检测模型和TLD方法相结合的思路，拟使用特征库和特征拼接的思想来完成目标的稳定跟踪，但是一般目标特征库的建立需要大量的数据集而难以实现，HMAX中SVM的存在严重影响了仿脑模型的生物学表示，而且基于TLD算法的框架出发来考虑跟踪问题是很难从本质上改进跟踪效果的。　　针对以上问题，提出一种基于生物视觉的思路来进行跟踪。人眼被物体所吸引来源于目标颜色、纹理、亮度等特性，显著性检测正是利用了这些特性，在没有识别物体的情况下能够给出物体的位置和大致轮廓，这些特性正是一般目标跟踪所需要的目标的抽象表述。利用颜色显著图、方向显著图、灰度显著图建立了静态显著图，利用运动信息和视频帧间的连续性建立了运动显著图，并且通过超频傅里叶变换对显著图进行集成，形成目标在运动过程中的一个分布权重图用以反映目标出现在各个位置的概率。再通过视觉暂留模型和重新检测模型建立了一个基于生物视觉的跟踪模型。　　本文使用了大量的数据集对算法进行了全面的测试，并且以跟踪效果优秀的TLD方法进行了对比实验。发现该方法具有适应不同目标（包括刚性和柔性）、自动检测跟踪、有效处理目标旋转、应付目标长时间遮挡等良好性质。但是也存在着不足，其不足之处主要来源于该基于生物视觉的假设:跟踪目标是显著的。最后，对该方法的适用情况进行了全面的分析和总结，并给出了该跟踪方法在将来科学研究中继续改进的思路。
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基于弦长位置矩阵的目标识别
优质期刊推荐关于圆锥曲线焦点弦的一个命题--《中学数学月刊》1998年11期
关于圆锥曲线焦点弦的一个命题
【摘要】：正设圆锥曲线过焦点F的弦AB在相应准线上的射影为A′B′,我们把∠A′FB′叫做焦点弦AB在准线上的射影对焦点所张的角。
如图在椭圆中,设长轴和准线l相交于点M,由椭圆的第二定义可知:
|AF||AA′|=e,
|BF||BB′|=e。
∴|AF||AA′|,|BF||BB′|,故在△AA′F中,∠AA′FAFA′;在△BB′F中,∠BB·F∠BFB′。
又∵AA′⊥l,BB′⊥l,FM⊥l,
∴.AA′∥FM′∥BB′。
∴∠AA′=∠A′FM;∠BB′F=∠B′FM。故∠A′FM∠AFA′,∠B′FM∠BFB′。
【作者单位】：
【关键词】：
【分类号】：G634.605【正文快照】：
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