基于多模态数据融合的视觉目标跟踪算法研究

基于多模态数据融合的视觉目标跟踪算法研究计算机科学技术的高速发展带动了计算机视觉领域的革新,人类对机器学习和人工智能的需求日益增加,这使得视觉目标跟踪成为了当前研究的热门课题。在无人驾驶、安防、人机交互、导航和制导等民事和军事应用领域,视觉目标跟踪扮演着举足轻重的角色。

经过了几十年的发展,当前的目标跟踪算法依然面临着来自外部环境和目标自身的具有挑战性的干扰因素,如背景杂乱、遮挡、低照度、尺度变化、形变、运动模糊和快速运动等,它们严重制约着其发展。本文通过研究不同模态的数据之间的互补特性,结合不同跟踪方法的优缺点分析,提出了一种基于“检测跟踪模型”的多模态数据融合跟踪算法。

该算法采用红外和可见光图像中目标的全局/局部的多种特征,能够应对当前目标跟踪领域所面临的多种复杂干扰。首先,本文算法设计了两个跟踪模块:基于统计模型的跟踪模块(HIST模块)和基于相关滤波的跟踪模块(CFT模块)。

其中,HIST模块采用具有全局统计特性的RGB颜色直方图作为跟踪特征,结合贝叶斯准则设计了一种目标/背景区分算子用于区分目标和干扰物,是一种生成式和判别式的混合跟踪模块。该模块引入了积分图策略,以实现基于检测跟踪模型的改进,得到可与CFT模块的跟踪结果相融合的改进模块。

而CFT模块基于KCF跟踪原理,采用了多种特征(HOG、CN、图像强度)进行跟踪任务,是一种判别式跟踪模型,本文基于检测跟踪模型对该模块进行了改进,并设计了一种去噪融合规则来融合由多种特征得到的响应函数。其次,本文基于KL 距离提出了一种可靠性度量规则来度量上述两个跟踪模块的输出结果的可靠性。

根据度量结果,本文还设计了一种决策级的自适应融合策略来融合上述跟踪

模块的输出以得到最终跟踪结果。最后,利用国际评估准则VOT benchmark和红外-可见光公开数据集RGB-T234中的48组视频序列,本文设计了充分的实验,与包含基于单模态和多模态跟踪的10种先进的主流算法进行了对比分析。

从定量分析、基于序列属性的分析和定性分析三个方面给出了最终的分析结果。实验表明,本文设计的基于多模态数据的融合跟踪算法在背景杂乱、遮挡、低照度、形变和尺度变化、运动模糊等多种复杂干扰因素下实现了精确、鲁棒的跟踪,证明本文算法在理论创新和实际应用上都具有重要的意义和价值。

基于多模态数据融合的视觉目标跟踪算法研究

基于多模态数据融合的视觉目标跟踪算法研究计算机科学技术的高速发展带动了计算机视觉领域的革新,人类对机器学习和人工智能的需求日益增加,这使得视觉目标跟踪成为了当前研究的热门课题。在无人驾驶、安防、人机交互、导航和制导等民事和军事应用领域,视觉目标跟踪扮演着举足轻重的角色。经过了几十年的发展,当前的目标跟踪算法依然面临着来自外部环境和目标自身的具有挑战性的干扰因素,如背景杂乱、遮挡、低照度、尺度变化、形变、运动模糊和快速运动等,它们严重制约着其发展。本文通过研究不同模态的数据之间的互补特性,结合不同跟踪方法的优缺点分析,提出了一种基于“检测跟踪模型”的多模态数据融合跟踪算法。该算法采用红外和可见光图像中目标的全局/局部的多种特征,能够应对当前目标跟踪领域所面临的多种复杂干扰。首先,本文算法设计了两个跟踪模块:基于统计模型的跟踪模块(HIST模块)和基于相关滤波的跟踪模块(CFT模块)。其中,HIST模块采用具有全局统计特性的RGB颜色直方图作为跟踪特征,结合贝叶斯准则设计了一种目标/背景区分算子用于区分目标和干扰物,是一种生成式和判别式的混合跟踪模块。该模块引入了积分图策略,以实现基于检测跟踪模型的改进,得到可与CFT模块的跟踪结果相融合的改进模块。而CFT模块基于KCF跟踪原理,采用了多种特征(HOG、CN、图像强度)进行跟踪任务,是一种判别式跟踪模型,本文基于检测跟踪模型对该模块进行了改进,并设计了一种去噪融合规则来融合由多种特征得到的响应函数。其次,本文基于KL 距离提出了一种可靠性度量规则来度量上述两个跟踪模块的输出结果的可靠性。根据度量结果,本文还设计了一种决策级的自适应融合策略来融合上述跟踪

多目标跟踪

多目标跟踪的基本理论所谓多目标跟踪，就是为了维持对多个目标当前状态的估计而对所接收到的量测信息进行处理的过程。目标模型不确定性是指目标在未知的时间段内可能作己知的或未知的机动。一般情况下，目标的非机动方式及目标发生机动时的不同的机动形式都可以通过不同的数学模型来加以描述。在进行目标跟踪过程中，采用不正确的目标运动模型会导致跟踪系统跟踪性能的严重下降。因而在目标跟踪过程中，运动模型采用的正确与否对目标的跟踪性能是至关重要的。观测不确定性是指由传感器系统提供的量测数据可能是外部的干扰数据，它有可能是由杂波、虚警和相邻的目标所引起的，也可能是由被跟踪目标的对抗系统所主动发出来的虚假信息。这种不确定性在本质上显然是离散的，给目标跟踪问题提出了极大的挑战，相应地也就产生了数据关联的问题。数据关联数据关联的作用主要有：航迹保持、航迹建立和航迹终结。数据关联算法主要有：“最近邻”方法，“全邻”最优滤波器方法、概率数据关联滤波器方法、多模型方法、相互作用多模型一概率数据关联滤波器方法、联合概率数据关联滤波器方法、多假设方法、航迹分裂方法。 1.“最近邻”方法的思想是：在落入跟踪波门中的所有量测中，离目标跟踪预测位置最近的量测认为是有效量测。“最近邻”方法的好处是算法最简单，但是精度差，抗杂波干扰的能力差。“最近邻”方法因为简单，算法易实现，因此也是目前广泛采用的一种数据关联算法． 2 .“全邻”最优滤波器 Singer,Sea和Housewright发展了一类“全邻”滤波器，这种滤波器不仅考虑了所有候选回波（空间累积信息），而且考虑了跟踪历史，即多扫描相关（时间累积信息）假定多余回波互不相关并且均匀分布于跟踪门内，则任何跟踪门的体积V内多余回波的数目Cx服从均值为βV的泊松分布。假定在K-1时刻，轨迹a′正确的概率为Pa(k-1)。关键问题是计算k时刻轨迹的正确概率Pa(k)。

谈医学影像的融合(一)

谈医学影像的融合(一) 科技的进步带动了现代医学的发展，计算机技术的广泛应用，又进一步推动了影像医学向前迈进。各类检查仪器的性能不断地提高，功能不断地完善，并且随着图像存档和传输系统(PACS)的应用，更建立了图像信息存储及传输的新的模式。而医学影像的融合，作为图像后处理技术的完善和更新，将会成为影像学领域新的研究热点，同时也将是医学影像学新的发展方向。所谓医学影像的融合，就是影像信息的融合，是信息融合技术在医学影像学领域的应用；即利用计算机技术，将各种影像学检查所得到的图像信息进行数字化综合处理，将多源数据协同应用，进行空间配准后，产生一种全新的信息影像，以获得研究对象的一致性描述，同时融合了各种检查的优势，从而达到计算机辅助诊断的目的〔1，2〕。本文将从医学影像融合的必要性、可行性、关键技术、临床价值及应用前景5个方面进行探讨。 1医学影像融合的必要性 1.1影像的融合是技术更新的需要随着计算机技术在医学影像学中的广泛应用，新技术逐渐替代了传统技术，图像存档和PACS的应用及远程医疗的实施，标志着在图像信息的存储及传输等技术上已经建立了新的模式。而图像后处理技术也必须同步发展，在原有的基础上不断地提高和创新，才能更好更全面地发挥影像学的优势。影像的融合将会是后处理技术的全面更新。 1.2影像的融合弥补了单项检查成像的不足目前，影像学检查手段从B超、传统X线到DSA、CR、CT、MRI、PET、SPECT等，可谓丰富多彩，各项检查都有自身的特点和优势，但在成像中又都存在着缺陷，有一定的局限性。例如：CT检查的分辨率很高，但对于密度非常接近的组织的分辨有困难，同时容易产生骨性伪影，特别是颅后窝的检查，影响诊断的准确性；MRI检查虽然对软组织有超强的显示能力，但却对骨质病变及钙化病灶显示差；如果能将同一部位的两种成像融合在一起，将会全面地反映正常的组织结构和异常改变，从而弥补了其中任何一种单项检查成像的不足。 1.3影像的融合是临床的需要影像诊断最终服务于临床治疗；先进的检查手段，清晰的图像，有助于提高诊断的准确性，而融合了各种检查优势的全新的影像将会使诊断更加明确，能够更好地辅助临床诊治疾病。 2医学影像融合的可行性 2.1影像学各项检查存在着共性和互补性为影像的融合奠定了基础尽管每项检查都有不同的检查方式、成像原理及成像特征，但它们具有共同的形态学基础，都是通过影像来反映正常组织器官的形态、结构和生理功能，以及病变的解剖、病理和代谢的改变。而且，各项检查自身的缺陷和成像中的不足，都能够在其他检查中得到弥补和完善。例如：传统X线、CT 检查可以弥补对骨质成像的不足；MRI检查可以弥补对软组织和脊髓成像的不足；PET、SPECT 检查则可以弥补功能测定的不足。 2.2医学影像的数字化技术的应用为影像的融合提供了方法和手段现在，数字化技术已充分应用于影像的采集、存储、后处理、传输、再现等重要的技术环节。在首要环节即影像的采集中，应用了多种技术手段，包括：(1)同步采集数字信息，实时处理；(2)同步采集模拟信号，经模数转换装置转换成数字信号；(3)通过影像扫描仪和数码相机等手段，对某些传统检查如普通X线的胶片进行数字转换等；将所采集的普通影像转换成数字影像，并以数据文件的形式进行存储、传输，为进一步实施影像融合提供了先决条件。 3医学影像融合的关键技术信息融合在医学图像研究上的作用一般是通过协同效应来描述的，影像融合的实施就是实现医学图像的协同；图像数据转换、图像数据相关、图像数据库和图像数据理解是融合的关键技术。(1)图像数据转换是对来自不同采集设备的图像信息的格式转换、三维方位调整、尺度变换等，以确保多源图像的像/体素表达同样大小的实际空间区域，确保多源图像对组织

基于meanshift的目标跟踪算法——完整版

基于Mean Shift的目标跟踪算法研究指导教师：

摘要：该文把Itti视觉注意力模型融入到Mean Shift跟踪方法，提出了一种基于视觉显著图的Mean Shift跟踪方法。首先利用Itti视觉注意力模型，提取多种特征，得到显著图，在此基础上建立目标模型的直方图，然后运用Mean Shift方法进行跟踪。实验证明，该方法可适用于复杂背景目标的跟踪，跟踪结果稳定。关键词：显著图目标跟踪Mean Shift Mean Shift Tracking Based on Saliency Map Abstract：In this paper, an improved Mean Shift tracking algorithm based on saliency map is proposed. Firstly, Itti visual attention model is used to extract multiple features, then to generate a saliency map，The histogram of the target based on the saliency map, can have a better description of objectives, and then use Mean Shift algorithm to tracking. Experimental results show that improved Mean Shift algorithm is able to be applied in complex background to tracking target and tracking results are stability. 1 引言 Mean Shift方法采用核概率密度来描述目标的特征，然后利用Mean Shift搜寻目标位置。这种方法具有很高的稳定行，能够适应目标的形状、大小的连续变化，而且计算速度很快，抗干扰能力强，能够保证系统的实时性和稳定性[1]。近年来在目标跟踪领域得到了广泛应用[2-3]。但是，核函数直方图对目标特征的描述比较弱，在目标周围存在与目标颜色分布相似的物体时，跟踪算法容易跟丢目标。目前对目标特征描述的改进只限于选择单一的特征，如文献[4]通过选择跟踪区域中表示目标主要特征的Harris点建立目标模型；文献[5]将初始帧的目标模型和前一帧的模型即两者的直方图分布都考虑进来，建立混合模型；文献[6]提出了以代表图像的梯度方向信息的方向直方图为目标模型；文献[7-8]提出二阶直方图，是对颜色直方图一种改进，是以颜色直方图为基础，颜色直方图只包含了颜色分布信息，二阶直方图在包含颜色信息的前提下包含了像素的均值向量和协方差。文献[9]提出目标中心加权距离，为离目标中心近的点赋予较大的权值，离目标中心远的点赋予较小的权值。文献[4-9]都是关注于目标和目标的某一种特征。但是使用单一特征的目标模型不能适应光线及背景的变化，而且当有遮挡和相似物体靠近时，容易丢失目标；若只是考虑改进目标模型，不考虑减弱背景的干扰，得到的效果毕竟是有限的。针对上述问题，文本结合Itti 提出的视觉注意模型[5]，将自底向上的视觉注意机制引入到Mean Shift跟踪中，提出了基于视觉显著图的Mean Shift跟踪方法。此方法在显著图基础上建立目标模型，由此得到的目标模型是用多种特征来描述的，同时可以降低背景对目标的干扰。 2 基于视觉显著图的Mean Shift跟踪方法

TLD目标跟踪算法

TLD目标跟踪算法一、算法的背景 TLD(Tracking-Learning-Detection)是英国萨里大学的一个捷克籍博士生Zdenek 出的一种新的单目标长时间（long term tracking）跟踪算法。该算法与传统跟踪算法的显著区别在于将传统的跟踪算法和传统的检测算法相结合来解决被跟踪目标在被跟踪过程中发生的形变、部分遮挡等问题。同时，通过一种改进的在线学习机制不断更新跟踪模块的“显著特征点”和检测模块的目标模型及相关参数，从而使得跟踪效果更加稳定、鲁棒、可靠。对于长时间跟踪而言，一个关键的问题是：当目标重新出现在相机视野中时，系统应该能重新检测到它，并开始重新跟踪。但是，长时间跟踪过程中，被跟踪目标将不可避免的发生形状变化、光照条件变化、尺度变化、遮挡等情况。传统的跟踪算法，前端需要跟检测模块相互配合，当检测到被跟踪目标之后，就开始进入跟踪模块，而此后，检测模块就不会介入到跟踪过程中。但这种方法有一个致命的缺陷：即，当被跟踪目标存在形状变化或遮挡时，跟踪就很容易失败；因此，对于长时间跟踪，或者被跟踪目标存在形状变化情况下的跟踪，很多人采用检测的方法来代替跟踪。该方法虽然在某些情况下可以改进跟踪效果，但它需要一个离线的学习过程。即：在检测之前，需要挑选大量的被跟踪目标的样本来进行学习和训练。这也就意味着，训练样本要涵盖被跟踪目标可能发生的各种形变和各种尺度、姿态变化和光照变化的情况。换言之，利用检测的方法来达到长时间跟踪的目的，对于训练样本的选择至关重要，否则，跟踪的鲁棒性就难以保证。考虑到单纯的跟踪或者单纯的检测算法都无法在长时间跟踪过程中达到理想的效果，所以，TLD方法就考虑将两者予以结合，并加入一种改进的在线学习机制，从而使得整体的目标跟踪更加稳定、有效。简单来说，TLD算法由三部分组成：跟踪模块、检测模块、学习模块；如下图所示其运行机制为：检测模块和跟踪模块互补干涉的并行进行处理。首先，跟踪模块假设相邻视频帧之间物体的运动是有限的，且被跟踪目标是可见的，以此来估计目标的运动。如果目标在相机视野中消失，将造成跟踪失败。检测模块假设每一个视帧都是彼此独立的，并且根据以往检测和学习到的目标模型，对每一帧图片进行全图搜索以定位目标可能出现的区域。同其它目标检测方法一样，TLD中的检测模块也有可能出现错误，且错误无非是错误的负样例和错误的正样例这两种情况。而学习模块则根据跟踪模块的结果对检测模块的这两种错误进行评估，并根据评估结果生成训练样本对检测模块的目标模型进行更新，同时对跟踪模块的“关键特征点”进行更新，以此来避免以后出现类似的

目标跟踪算法的分类

主要基于两种思路： a)不依赖于先验知识，直接从图像序列中检测到运动目标，并进行目标识别，最终跟踪感兴趣的运动目标； b)依赖于目标的先验知识，首先为运动目标建模，然后在图像序列中实时找到相匹配的运动目标。一．运动目标检测对于不依赖先验知识的目标跟踪来讲，运动检测是实现跟踪的第一步。运动检测即为从序列图像中将变化区域从背景图像中提取出来。运动目标检测的算法依照目标与摄像机之间的关系可以分为静态背景下运动检测和动态背景下运动检测（一）静态背景 1.背景差 2.帧差 3.GMM 4.光流背景减算法可以对背景的光照变化、噪声干扰以及周期性运动等进行建模，在各种不同情况下它都可以准确地检测出运动目标。因此对于固定

个关键技术： a)匹配法则，如最大相关、最小误差等 b)搜索方法，如三步搜索法、交叉搜索法等。 c) 块大小的确定，如分级、自适应等。光流法光流估计的方法都是基于以下假设：图像灰度分布的变化完全是目标或者场景的运动引起的，也就是说，目标与场景的灰度不随时间变化。这使得光流方法抗噪声能力较差，其应用范围一般局限于目标与场景的灰度保持不变这个假设条件下。另外，大多数的光流计算方法相当复杂，如果没有特别的硬件装置，其处理速度相当慢，达不到实时处理的要求。二．目标跟踪运动目标的跟踪，即通过目标的有效表达，在图像序列中寻找与目标模板最相似候选目标区位置的过程。简单说，就是在序列图像中为目标定位。运动目标的有效表达除了对运动目标建模外，目标跟踪中常用到的目标特性表达主要包括视觉特征 (图像边缘、轮廓、形状、纹理、区域)、统计特征 (直方图、各种矩特征)、变换系数特

多模态图像融合算法综述

多模态图像融合算法综述多模态图像融合能最大限度地提取各模态的图像信息，同时减少冗余信息。文章提出一种新的图像融合算法的分类体系，在分析新体系的基础上，阐述了各体系下的代表性算法，论述图像融合的研究背景及研究进展，最后提出了未来趋势的新目标。标签：图像融合；像素级；特征级；决策级；图像融合算法引言不同模态传感器关于同一场景所采集到的图像数据经过相关技术处理相融合的过程称为多模态图像融合，本文站在新的角度，提出一种新的分类体系，同时阐述各体系下的代表性算法，论述图像融合领域的发展现状。 1 图像融合的体系根据融合的对象，图像融合一般分为三个等级：像素级、特征级及决策级[1]。像素级的处理对象是像素，最简单直接，特征级建立在抽取输入源图像特征的基础上，决策级是对图像信息更高要求的抽象处理，本文在此基础上提出一种不同的的分类体系，即直接融合和间接融合。 1.1 直接图像融合算法直接图像融合算法分基于像素点和基于特征向量的融合方法，基于像素点的融合主要针对初始图像数据而进行[2]，是对各图像像素点信息的综合处理[3]。 1.2 间接图像融合算法类间接图像融合算法是指对图像进行变换、分解重构或经神经网络处理后，通过逻辑推理来分析多幅图像的信息。 2 直接图像融合算法类直接图像融合算法分基于像素点和基于特征向量的图像融合算法。 2.1 基于像素点的直接图像融合算法设待融合图像X、Y，且X（i，j）、Y（i，j）为图像X、图像Y在位置（i，j）的灰度值，则融合后的图像Z（i，j）=x X（i，j）+y Y（i，j），x、y是加权系数且x+y=1。算法简单、融合速度快，但减弱了图像的对比度[4]。 2.2 基于特征向量的直接图像融合算法

基于多模态融合的情感识别研究

基于多模态融合的情感识别研究多模态情感识别在情感计算中是一个具有挑战性的课题,因为从多模态数据中提取出具有判别性的特征来识别人类情感中的细微差距仍有很高的难度。当前的研究中,基于现有的三种多模态融合的策略:特征层融合、决策层融合和模型层融合提出的算法都是偏向浅层的特征融合方案,容易造成联合特征表达的判别性不足。而设计精巧的融合模型或大型神经网络由于复杂的设计和庞大的参数,又使得特征提取的耗时过长。为了解决多模态联合特征判别性不足和特征提取耗时之间的矛盾,本文提出了一种深度模态融合的网络模型来完成多模态数据融合的情感识别任务。该模型首先利用滑动窗口将音视频信号切割成数据片段,获得最小边框标记的人脸关键帧图像和语音信号的三维梅尔倒频谱,对两路输入信号分别使用带残差的深度方向可分离的卷积核进行特征提取和特征融合,最后在联合特征上训练分类器,实现包括喜悦、悲伤、惊喜、厌恶、愤怒、恐惧和正常在内的七种不同情感的分类任务。本文在RML、eNTERFACE05和BAUM-ls音视频情感识别公开数据集上进行了训练和测试,实验结果取得了较好的分类效果。为了能够拓宽情感识别技术在各个领域中的应用,本文设计并实现了一个多模态情感识别分析系统,系统包含了数据采集输入、数据预处理、情感识别算法、数据分析计算、前端可视化和系统管理等六个模块。该系统可以根据数据模态的不同,选择不同的识别算法, 实现对离线图片、音频、视频文件等多种模态数据的情感识别,支持对视频数据进行视频情感成分分析和实时视频情感识别两类任务。本

文对该系统进行了详细的设计和实现,测试了系统各项功能,并将系统应用于社交媒体中的视频观点分析和医疗康复中的视频识别辅助。

多目标跟踪算法

多目标跟踪算法先来回顾下卡尔曼滤波器：假定k k x |表示当前k 时刻目标的状态，k 1k x |+表示下一个时刻目标的状态，k z 则表示k 时刻的实际观测。一般地模型都假定为线性的：这里的1k x +为k+1时刻目标的状态，k x 为k 时刻的状态，为状态转移矩阵，而是服从均值为0方差为的正态分布，表示由噪声等引起的干扰。卡尔曼滤波采取初步估计：这里的估计只是初步的估计，状态估计与实际状态的误差矩阵等于状态1k x +的的方差，即：更新（修正）：这里已知了实际观察，同样是假定观测与状态的似然关系是线性的，即满足：服从一个均值为0方差为的正态分布。卡尔曼滤波器给出了经过更新后得到的比较合理的k+1时刻的估计为：相应地得到了更新后方差的估计：这里：其实这些都是通过最小二乘法推出来的，即使得误差：最小，而初步估计也是通过最小二乘法获得，即使得：最小。有了上述估计方程后，便可以获得一个估计流程：

下面再介绍下贝叶斯公式先看一个定义马氏链：设{} ,,,k j i E =为有限集或可列集，称()0n n X ≥为定义在概率空间()P F,,Ω上，取值于空间E 的马氏链，如果满足下面的马氏性：对一切n 10i i i ,,, 有 [][]1n 1n n n 1n 1n 00n n i X i X P i X i X i X P ----======|,,| 若左边的条件概率有定义，则称[]i X j X P 1n n ==-|为在n-1时刻状态为i,在n 时刻在j 的转移概率函数，若它与n 无关，则记为ij p ，并称为时齐的或齐次的。显然这里的马氏性接近于独立性，在一定程度上可以称为无记忆性或无后效性。下面我们来推导贝叶斯公式：容易由条件概率公式定义知而 ()()()()()()( ) ()() ()( ) ()() ( )() ()()() 1 k 1 k 1k k k 1 k k 1k k k 1k k 1k k k 1k k k k k 1k 1k 1k k k 1k k k k k 1k 1k 1k k k 1k 1k 1k k k 1k 1k 1k 1k 1k z x f dx x f x z f x f x z f z f dx x f x z f x z f z f x f x z f x z f dx z x f x z f z x f x z f x f +++++++++++++++++++++++== ? == ?? ?||||||||||||||||||||||||| 就得到了更新后的公式如下：这里记于是就可以得到贝叶斯滤波器跟踪流程如下：实际上可以证明，卡尔曼滤波器是贝叶斯滤波器的一种特殊形式，由于假定噪声服从正态分布，同样地观测与状态估计的误差也是服从正态分布，那么不难得：

目标跟踪算法

clc; clear; x=[0 16 25 33 50 65 75 82 100]; y=[0 172.5 227.5 324.2 330.7 286.1 237.7 201.7 0]; plot(xx,yy); 的图为 xx = 0:.01:100; yy = spline(x,y,xx); plot(xx,yy)

Matlab画平滑曲线的两种方法（拟合或插值后再用plot即可）分类：MATLAB2012-12-02 11:15 25540人阅读评论(4) 收藏举报自然状态下，用plot画的是折线，而不是平滑曲线。有两种方法可以画平滑曲线，第一种是拟合的方法，第二种是用spcrv，其实原理应该都一样就是插值。下面是源程序，大家可以根据需要自行选择，更改拟合的参数。 clc,clear; a = 1:1:6; %横坐标 b = [8.0 9.0 10.0 15.0 35.0 40.0]; %纵坐标

plot(a, b, 'b'); %自然状态的画图效果 hold on; %第一种，画平滑曲线的方法 c = polyfit(a, b, 2); %进行拟合，c为2次拟合后的系数 d = polyval(c, a, 1); %拟合后，每一个横坐标对应的值即为d plot(a, d, 'r'); %拟合后的曲线 plot(a, b, '*'); %将每个点用*画出来 hold on; %第二种，画平滑曲线的方法 values = spcrv([[a(1) a a(end)];[b(1) b b(end)]],3); plot(values(1,:),values(2,:), 'g');

多模态数据挖掘的应用

多模态数据挖掘的应用焦隽? (南京大学计算机科学与技术系, 南京 210093) The application of multimodal data mining:A survey Jun Jiao* (Department of Computer Science and Technology, Nanjing University, Nanjing 210093, China) Abstract: Nowadays, m ultimodal data available to us through the Internet and other electronic media are explosively increasing both in number and in variety. Efficiently analyzing these data will save people a large amout of time. However, due to the property of multimodal data, methods used to uni-modal data usually perform ineffectively here. To handle such massive multimodal data for various purposes, new technologies are in need of development.Data Mining helps people find a potentially useful knowledge from Massive Data, and play an important role in many fields. Data mining could only handle simple text data in the past. After several decades of development, data mining can deal with the multimedia data with complex structure now. Multimedia data is a sort of multimodal data. Some fusion and cross-media data mining algorithms can be used to mine multimodal data effectively. Based on the data mining approach to the task of analyzing multimodal data, this paper briefly introduces several methods fitting for multimodal data mining. Key words: multimodal; data mining 摘要: 目前人们通过网络和其他电子媒体获得的多模态数据在数量和类别上都在飞速的增长。如果能对这些数据进行高效的分析，将为人们节省大量的时间。但是由于多模态数据本身的独特性质，许多传统应用于单模态数据的分析技术将无法有效的对其进行挖掘。因此人们需要新的技术来处理各种场景中大量的多模态数据。数据挖掘作为一种帮助人们从海量数据中发现潜在有用的知识的工具，在很多领域发挥了重要的作用。经过几十年的发展，数据挖掘已经从原来只能处理简单的文本数据，发展到为可以处理结构复杂的多媒体数据。多媒体数据是一种特殊的多模态数据，多媒体数据挖掘中的许多方法都利用到了目前挖掘多模态数据的核心思想。本文从数据挖掘的角度来分析多模态数据，对目前适用的几种多模态数据挖掘技术进行了简要介绍。关键词: 多模态;数据挖掘中图法分类号: TP301文献标识码: A 1 引言近几十年来，计算机运算存储能力不断提高，数据产生和采集的速度也越来越快，因而数据量越来越大；而与此同时，人们面对巨量数据，能够直接获得的信息量却越来越有限。单纯的人力已经很难胜任对这样巨 ?作者简介:焦隽(1986——)，男，湖南长沙人，硕士研究生，主要研究领域为数据挖掘，机器学习；

一种用于多目标跟踪的特征关联方法_聂烜

收稿日期:2008211225;修回日期:2009201212 基金项目:航空科学基金资助项目(20061353017) 作者简介:聂烜(19762),男,陕西西安人,博士,主要研究方向为图像处理、计算机视觉(xuannie@g mail .com );陈怀民(19642),男,安徽涡阳人,副教授,硕士,主要研究方向为导航与制导. 一种用于多目标跟踪的特征关联方法 3 聂　烜1 ,陈怀民 2 (1.西北工业大学软件与微电子学院,西安710072;2.西北工业大学无人机特种技术国防科技重点实验室, 西安710065) 摘　要:在基于图像序列的多目标跟踪问题中,传统目标链算法利用目标的运动特征和面积特征对其进行关联,取得了较好的效果,但在如新目标进入视场,旧目标离开视场,多个目标靠近、融合,单目标发生分裂等复杂跟踪情况中,以上特征存在一定的失效情况。为此,提出一种计算目标形状相似度的方法,在传统目标链算法的基础上引入描述目标形状的新特征,构造了一个计算目标形状相似度的函数,可以解决形状不同的目标在靠近或交叉通过等复杂情况下的准确关联问题。实验表明,在对刚体目标的跟踪中得到了更可靠的目标关联效果。关键词:图像序列;目标关联;特征匹配;形状特征中图分类号:TP391 文献标志码:A 文章编号:100123695(2009)0923545203 doi:10.3969/j .issn .100123695.2009.09.099 Track multi p le objects with feature 2correlati on algorithm s N IE Xuan 1 ,CHE N Huai 2m in 2 (1.College of Soft w are &M icroelectronics,N orthw estern Polytechnical U niversity,X i ’an 710072,China;2.N ational Laboratory of UAV Spe 2 cial Technology,N orthw estern Polytechnical U niversity,X i ’an 710065,China ) Abstract:This paper p r oposed a method t o compute objective cont our feature .Conventi onal objective chain algorith m s corre 2 lated the moti on with area characteristics of the objectives t o reach the goals .Nevertheless,they m ight not be efficient under certain circu m stances of comp licated tracking .This paper incor porated the cont our characteristic of the objective int o conven 2ti onal methods and thus constructed a functi on t o esti m ate the si m ilarity of the objective .Experi m ents were conducted t o show that more reliable results are obtained when rigid objects are tracked .Key words:i m age sequence;objective correlati on;feature matching;geometric feature 在基于图像序列的目标跟踪中,所观测目标出现在与其相似的目标群中的概率经常大于其独自出现的概率,故多目标的跟踪具有很强的实用性,它在交通监控、军事侦察和监视、飞机导航以及天文观察等领域都有着重要的实用价值[1,2]。同时, 多目标的跟踪也是一个相当具有挑战性的课题,因为多目标存在的场景中,图像中各运动目标区域在时、空域变化特性不同,使得观测场景内运动状态呈多样性变化,如新目标进入视场,旧目标离开视场,多个目标靠近、融合,单目标发生分裂等[3]。在多目标跟踪中,特征关联是一类重要的方法,其主要解决各目标在不同帧之间彼此关联的问题,即运动目标之间的对应关系通过目标的特征匹配来建立。常用的匹配特征有目标的位置、大小以及颜色等。对于这类算法的研究很多,一般都基于目标和背景之间存在明显区分的假设,其关联效果取决于对目标特征的选择。图1给出了特征关联在多目标跟踪中的作用。在特征关联算法中,为从多幅图像寻找对应于同一目标的匹配,通常采用最近邻法或全邻域法。其使用的匹配函数通常利用每个目标质心位置信息,即考虑待跟踪目标与下一帧各目标质心间的欧氏距离,距离最小的两个目标认为是同一个目标。该方法较少考虑目标自身的特征属性,易出现跟踪错误。也有学者提出在目标检测与提取基础上,同时利用目标质心位置与目标所占图像区域面积作为特征进行匹配的方法[4],尽管较单独利用目标质心位置有一定的改进,但仍无法处理同类目标交叉通过的情况。为此,本文提出一种基于特征关联新方法,可较好地处理复杂情况下目标关联的问题。　基于目标链的特征跟踪算法在对图像中的目标进行检测和提取后,可建立每个目标的目标链,以确定同一目标在相邻帧图像中的联系。具体方法为:a )在跟踪开始时,为检测到的每个目标相应建立一个特征向量并作为一个节点记录在一个链表中,该链表被称为目标链,同时设置一个计数器来记录目标数目;b )利用目标链进行目标匹配,具体地,计算当前帧中每个目标的特征参数向量,与上一帧的各个目标链节点进行匹配,以确定目标间的关联,并用同一目标的新特征向量更新目标链中相应的特征向量节点;c )如果已被记录的特征向量不被任何目标匹配,则判断该目标离开场景,此时删除其特征向量节点,并对目标计数减1;d )如果有的目标匹配不到已记录的特征向量,则判断有新目标出现,此时建立新的特征向量节点,且对目标计数加1。这样,对每一个目标,其在被跟踪过程中始终与一个代表它的特征向量第26卷第9期2009年9月　计算机应用研究 App licati on Research of Computers Vol .26No .9Sep.2009

目标跟踪算法的分类

运动目标跟踪就是在一段序列图像中的每幅图像中实时地找到所感兴趣的运动目标 (包括位置、速度及加速度等运动参数)。在运动目标跟踪问题的研究上，总体来说有两种思路： a)不依赖于先验知识，直接从图像序列中检测到运动目标，并进行目标识别，最终跟踪感兴趣的运动目标； b)依赖于目标的先验知识，首先为运动目标建模，然后在图像序列中实时找到相匹配的运动目标。一、运动目标检测对于不依赖先验知识的目标跟踪来讲，运动检测是实现跟踪的第一步。运动检测即为从序列图像中将变化区域从背景图像中提取出来。运动目标检测的算法依照目标与摄像机之间的关系可以分为静态背景下运动检测和动态背景下运动检测。静态背景下运动检测就是摄像机在整个监视过程中不发生移动，只有被监视目标在摄像机视场内运动，这个过程只有目标相对于摄像机的运动；动态背景下运动检测就是摄像机在整个监视过程中发生了移动 (如平动、旋转或多自由度运动)，被监视目标在摄像机视场内也发生了运动，这个过程就产生了目标与摄像机之间复杂的相对运动。 1、静态背景背景差分法背景差分法是利用当前图像与背景图像的差分来检测运动区域的一种技术。它一般能够提供最完全的特征数据，但对于动态场景的变化，如天气、光照、背景扰动及背景物移入移出等特别敏感，运动目标的阴影也会影响检测结果的准确性及跟踪的精确性。其基本思想就是首先获得一个背景模型，然后将当前帧与背景模型相减，如果像素差值大于某一阈值，则判断此像素属于运动目标，否则属于背景图像。背景模型的建立与更新、阴影的去除等对跟踪结果的好坏至关重要。帧间差分法相邻帧间差分法是通过相邻两帧图像的差值计算，获得运动物体位置和形状等信息的运动目标检测方法。其对环境的适应性较强，特别是对于光照的变化适应性强，但由于运动目标上像素的纹理、灰度等信息比较相近，不能检测出完整

基于多模态融合的情感计算研究

基于多模态融合的情感计算研究移动终端和智能设备目前与人类生活、学习和工作息息相关,基于智能设备的情感计算技术已成为国内外学者的研究热点。随着人口老龄化趋势加剧,老年人的家庭护理需求日益增多,通过对老年人的情感状态、行为姿态进行研究可以更好的理解和关注老年人的身心健康。利用情感计算可以建立和谐的人机环境,但是目前情感计算仍存在一些急需解决的问题,在行为姿态识别中,虽然选择手机传感器的底层统计特征对人体行为进行识别可取得较好效果,但是这些底层特征忽略了行为的高层语义表达,对训练集中有限样本行为的识别率较差。而在情感识别中,人的情感在表达时由生理、心理、表情和音调等多个模态信息共同组成,使用单模态进行情感识别时,由于情感表示信息不足容易导致一些情绪的识别率较差等问题。针对以上两种分类识别所面临的问题提出两种识别方法,主要工作包括如下两方面:(1)针对现有日常行为识别中跌倒样本采集困难,跌倒行为样本规模较少导致识别率较差的问题,提出一种基于低层特征与高层语义的人体行为识别方法。该方法引入语义属性特征以便在某些行为样本较少的情况下能够共享行为之间的低层特征信息,通过构建属性-行为矩阵,利用低层特征信息训练语义属性检测器,得到语义属性特征,对属性特征与低层特征分别进行预分类,融合两种特征的预分类结果得到最终判决的人体行为类别。实验结果表明,与过采样算法、欠采样算法和最小二乘支持向量机相比,本文所提方法获得了更好的分类结果。(2)一般多模态特征融合方法仅通过简单的拼接来组合特征,或将

所有模态信息直接利用深度模型进行融合,这样会导致特征冗余和关键特征不足等问题,本文提出多模态深度信念网络对各模态特征分别进行融合,以解决所有模态直接融合后进行特征选择带来的实验成本过高的问题,并提高各情绪识别性能。通过多模深度信念网络优选生理信号和视频信号的初始特征,再利用双模深度信念网络将各模态统一结构化的特征进行融合,得到多模态高层表示特征,利用支持向量机对该特征进行分类识别。在The BioVid Emo DB数据集上对高兴、难过、生气、恐惧和厌恶这五种情绪的平均识别率是80.89%,实验表明该方法在降低融合成本的同时,对多模态情绪识别性能也有较好的改善。

目标定位跟踪算法及仿真程序(修改后)

目标定位跟踪算法及仿真程序质心算法是最简单的定位算法，如图2-1所示，四个小圆为观测站，实线三角形是目标真实的位置，假设四个圆形观测站都探测到目标的存在，则根据质心定位算法，目标的位置（x,y ）可以表示为：4 4 321x x x x x +++= ， 4 4 321y y y y y +++= ，这里观测站得位置为),(i i y x ，同理，当观测站数目为N 时，这时候的质心定位算法可以表示为： ???? ? ??? ????=??????∑ ∑ ==N i i N i i y N x N y x 1 1 11 图1 质心定位 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 质心定位算法Matlab 程序 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% function main % 定位初始化 Length=100; % 场地空间，单位：米 Width=100; % 场地空间，单位：米 d=50; % 目标离观测站50米以内都能探测到，反之则不能 Node_number=6; % 观测站的个数 for i=1:Node_number % 观测站的位置初始化，这里位置是随机给定的 Node(i).x=Width*rand; Node(i).y=Length*rand; end % 目标的真实位置，这里也随机给定 Target.x=Width*rand; Target.y=Length*rand; % 观测站探测目标 X=[]; for i=1:Node_number

遥感数据融合

遥感图像的融合 1、目的与要求 1、了解遥感图像融合的原理和方法 2、熟悉高、低分辨率的影像的融合步方法骤 3、掌握遥感软件中常用的遥感数据融合的步骤与方法 2、实验内容选择ETM8波段的数据与假彩色合成波段的数据做融合处理。融合的方法主要是高、低分辨率遥感数据的融合。数据要求：在融合之前，第8波段和合成波段数据都已经经过了几何校正和辐射校正等预处理。 3、实验步骤 1、空间分辨率融合选择“Erdas”面板菜单“Interpreter”->”Spatial Enhancement”->”Resolution Merge”命令，打开“Resolution Merge”对话框。设置如下参数：文件设置：高空间分辨率的输入图像、多光谱输入图像和输出文件。融合方法的选择： ¤主成分变换法 ¤乘积变换法 ¤比值变换法主成分变换法：

融合前融合后乘积变换法：

融合前融合后 2、IHS融合选择“Erdas”面板菜单“Interpreter”->”Spatial Enhancement”->”Mod.IHS Resolution Merge”命令，打开”Mod.IHS Resolution Merge”对话框，在输入、层选择和输出3个页面中设置参数。

融合前融合后 3、高通滤波融合选择“Erdas”面板菜单“Interpreter”->”Spatial Enhancement”->”HPF Resolution Merge”命令，

打开”HPF Resolution Merge”对话框,设置如下参数： R值：多光谱图像分辨率与高分辨率图像的分辨率的比值。通过它可以调整卷积核的大小和中心值。 Kernel Size:高通滤波卷积核的大小，有R值决定。 Center Value:卷积核的中心值。 Weighting Factor:权重影响因子。 2Pass Processing :二次滤波选项。当R值大于或等于5.5时，此选项才生效。

【CN109670277A】一种基于多模态数据融合与多模型集成的旅行时间预测方法【专利】

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910123626.4 (22)申请日 2019.02.19 (71)申请人南京邮电大学地址 210023 江苏省南京市亚东新城区文苑路9号 (72)发明人邹志强　杨浩宇　吴家皋　蔡韬　王兴源　 (74)专利代理机构南京瑞弘专利商标事务所 (普通合伙) 32249 代理人张耀文 (51)Int.Cl. G06F 17/50(2006.01) G06Q 10/04(2012.01) (54)发明名称一种基于多模态数据融合与多模型集成的旅行时间预测方法 (57)摘要本发明公开了一种基于多模态数据融合与多模型集成的旅行时间预测方法，包括：多模态数据预处理模块：从出租车GPS轨迹数据中根据载客状态提取出租车行程数据；多模态数据分析、特征提取与特征融合模块：从出租车轨迹数据、天气数据、司机画像数据等领域分别提取相应的特征子向量，并完成特征拼接；多模型集成模块：分别建立梯度提升决策树模型和深度神经网络模型，并使用决策树模型对以上模型的预测结果进行集成。本发明的旅行时间预测方法融合了出租车轨迹数据、天气数据、司机画像数据等多模态数据，充分提取与挖掘对旅行时间有影响的因素，建立了基于决策树的集成模型，使得本发明以较小的计算代价获得了较高的行程旅行时间预测准确率。权利要求书3页说明书8页附图3页CN 109670277 A 2019.04.23 C N 109670277 A

权　利　要　求　书1/3页CN 109670277 A 1.一种基于多模态数据融合与多模型集成的旅行时间预测方法，其特征在于，包括以下步骤： a.多模态数据预处理采用行程提取算法对出租车轨迹数据进行预处理，提取出租车行程数据； b.多模态数据分析、特征提取与特征融合通过分析包括出租车行程数据、天气数据、司机画像数据的多模态数据，分别提取相应的特征子向量，将输入特征的离散特征使用独热编码，与其他连续型特征拼接构成特征子向量，完成特征拼接； c.多模型集成所述模型建立过程包括子模型建立和模型集成两部分：将描述行程的特征进行特定的处理，分别输入到梯度提升决策树模型和深度神经网络模型这两个子模型中，然后基于子模型的预测结果建立基于决策树的集成模型，最终使用该模型预测得到行程的旅行时间。 2.根据权利要求1所述的一种基于多模态数据融合与多模型集成的旅行时间预测方法，其特征在于，所述行程提取算法具体包括：输入：一辆出租车轨迹序列T＝{P1,P2,P3,...,P n} 输出：行程数据集 a1.对轨迹序列进行遍历，设置循环变量i从1到n-1，n表示轨迹点的总数，初始时i＝1，行程状态位为0； a2.当P i的载客状态为1，跳转至a3，否则跳转至a4； a3.当行程状态位为1时，跳转至a6，否则将P i记录为行程的起始点，行程状态位置1，跳转至a6； a4.当行程状态位为1时，跳转至a5，否则跳转至a6； a5.当P i+1载客状态位为1时当前行程记录完毕，将该行程计入行程数据集中，行程状态位置0，否则跳转到a6； a6.执行i＝i+1； a7.当i