改进的基于多示例学习的目标跟踪方法研究
计算机视觉期末考试题及答案
计算机视觉期末考试题及答案一、选择题1. 下列哪个是计算机视觉的基本任务？A. 物体识别B. 图像去噪C. 特征提取D. 图像压缩答案：A2. 图像分割的目标是什么？A. 将图像分成若干不重叠的区域B. 提取图像中的边缘和角点C. 对图像进行降噪处理D. 对图像进行缩放和旋转答案：A3. 下列哪个不属于计算机视觉中的特征提取方法？A. 边缘检测B. 霍夫变换C. SIFTD. 形态学操作答案：D4. 目标识别中最常用的算法是？A. 支持向量机（SVM）B. 卷积神经网络（CNN）C. 决策树D. 随机森林答案：B5. 计算机视觉中的光照问题指的是什么？A. 图像中的曝光问题B. 图像中的阴影和反射问题C. 图像中的亮度和对比度问题D. 图像中的色彩平衡问题答案：B二、填空题1. 图像的分辨率是指图像中的像素数量（）图像的单位面积。
答案：除以2. 特征匹配算法中常用的匹配度量指标是（）。
答案：距离3. 边缘检测算法中，经典的Sobel算子是基于（）的。
答案：梯度4. 目标检测中的非极大值抑制是用来（）。
答案：过滤掉重复的检测结果5. 目标跟踪中最常用的方法是（）。
答案：卡尔曼滤波三、简答题1. 请简要解释计算机视觉中的图像金字塔是什么，并说明其应用场景。
答案：图像金字塔是一种多尺度表示的方法，通过对原始图像进行多次模糊和下采样，得到一系列分辨率不同的图像。
它的应用场景包括图像缩放、图像融合、目标检测等。
图像金字塔可以在不同尺度下对图像进行处理，以适应不同场景的需求。
2. 请简要介绍计算机视觉中的物体识别技术，并指出其挑战和解决方案。
答案：物体识别是指在图像或视频中自动识别出特定物体的技术。
其挑战包括光照变化、视角变化、遮挡等因素的影响。
解决方案包括利用深度学习方法进行特征提取和分类，使用数据增强技术增加训练数据，以及采用多模态融合的方法提高识别准确率。
3. 请简要解释计算机视觉中的图像分割技术，并说明常用的分割方法。
基于在线多示例学习的目标跟踪
ｏ ｌ ｅＭＩ ｎ ｏｊｃ ｒｃ ｉｇ ａｅ ｓ ｄｅ ｓ ｗ ｌ Ｄｆ ｒｎ ｐ ｒａｈ ｓａｅ ｃ ｍ ａｅ ｎ ｈ ｎｉ Ｌ ｉ ｂｅｔｔ ｋｎ ｒ ｔ ｉｄ ａ ｅ１ ｉｅｅｔａｐｏｃ ｅ ｒ ｏ ｐ ｒｄ ａ ｄ ｔｅ ｎ ａ ｕ ．
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关键 词 ：在 线学习 ； 多示例学 习 ；目标跟踪 中图分类号 ：Ｔ ８ ０４ Ｎ ２ ． 文献标识码 ：Ａ
ＯｂｅｔＴ ａｋｎ ｉ ｌ ｅＭｕｔ ｌ ｎｔｎ ｅＬ ａｎｎ ｊｃ ｒｃ ｉｇｗ ｔ Ｏｎｉ ｌｐｅＩｓ ｃ ｅｒ ｉｇ ｈ ｎ ｉ ａ
一
应用于 目标跟踪中． 目标跟踪中 比较 困难的是 在 如何选择训练样本． 由于在跟踪过程 中没有人 的 参与 ， 因此跟踪器任何微小 的差异都会导致 目 标 定位 的不准确 ， 而其不准确的 目 标会成 为分类 器 新的输人 ， 从而导致分类器区分能力的下降 ， 降低
比较有代表性 的是基于检测的跟踪方法． 它在第 帧标定 目标 ， 以在线学习的方式训练用于跟踪
动态场景下的基于SIFT和CBWH的目标跟踪
动态场景下的基于SIFT和CBWH的目标跟踪王芬芬;陈华华【摘要】针对动态背景下的目标跟踪，提出了基于SIFT特征和CBWH特征的卡尔曼跟踪算法。
算法利用卡尔曼滤波器预测目标的大概位置；在所在位置区域内提取SIFT特征，与第一帧和前一帧进行特征匹配，并投票获得候选目标位置；利用CBWH特征获得目标可能位置；将二者位置加权对卡尔曼滤波器预测值进行修正，得到目标位置。
实验表明，所提算法取得了较好的实验结果。
%An object tracking algorithm based on Kalman filter using scale invariant feature transform (SIFT) and CBWH is proposed to solve the problem that trackers always drift or even lose target in dynamic scenes . Kalman filter predictsan area ,each matched keypoint casts a vote for the object center ,then the voting results are evaluated by the nearest neighbor clustering , the weighted result is a candidate position of the object's center.Another possible position is calculated by mean shift tracking using CBWH .The positions above are weighted into the object's center.This center is then sent to Kalman filter to get the final position and velocity . Experimental results demonstrate that the proposed method obtains good tracking results .【期刊名称】《杭州电子科技大学学报》【年(卷),期】2015(000)004【总页数】4页(P46-49)【关键词】动态场景;目标跟踪;卡尔曼滤波;尺度不变特征变换【作者】王芬芬;陈华华【作者单位】杭州电子科技大学通信工程学院，浙江杭州310018;杭州电子科技大学通信工程学院，浙江杭州310018【正文语种】中文【中图分类】TP391运动目标跟踪是计算机视觉的重要研究方向，其中对先验未知的物体进行跟踪越来越引起人们的关注。
基于多示例学习的半监督目标跟踪
基于多示例学习的半监督目标跟踪基于多示例学习的半监督目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究方向。
目标跟踪是指在视频序列中自动检测和跟踪特定目标的过程。
传统的目标跟踪方法通常基于监督学习，需要大量标注好的训练样本来训练模型。
然而，手动标注样本是一项耗时耗力且费力的任务，尤其在大规模视频数据集上更是如此。
因此，半监督目标跟踪方法应运而生。
半监督学习是介于无监督学习和有监督学习之间的一种学习方式。
它利用有限数量的已标注样本和大量未标注样本来训练模型。
在目标跟踪任务中，已有一些研究利用未经人工干预的视频数据进行半监督目标跟踪。
多示例学习（MIL）是一种特殊类型的无监督学习方法，它可以从包含正例示例和负例示例混合在一起的示例集中进行训练。
在传统MIL中，每个包含正负两类示例混合在一起形成一个“袋子”，模型通过学习不同袋子之间的区别来进行分类。
在半监督目标跟踪中，每个袋子可以看作是一个视频序列，其中包含目标物体的示例和背景示例。
在半监督目标跟踪中，首先需要从视频序列中提取特征。
常用的特征提取方法包括颜色直方图、方向梯度直方图和深度学习方法等。
然后，通过多示例学习算法对特征进行分类。
多示例学习算法可以分为两类：生成模型和判别模型。
生成模型是一种概率模型，它通过对每个袋子进行建模来估计正负两类示例之间的分布差异。
常用的生成模型包括最大似然估计、期望最大化算法和高斯混合模型等。
生成模型在半监督目标跟踪中具有一定的局限性，因为它们通常假设正负两类示例服从不同的概率分布，在实际应用中可能不成立。
判别模型是一种直接建立正负两类示例之间边界的方法。
常用的判别模型包括支持向量机、逻辑回归和神经网络等。
判别性模型在半监督目标跟踪中具有一定的优势，因为它们可以通过优化目标函数来直接学习正负两类示例之间的边界。
在半监督目标跟踪中，除了多示例学习算法，还需要考虑一些其他因素。
首先是样本选择问题。
在多示例学习中，样本选择是指从未标注样本中选择一些具有代表性的样本来进行训练。
多目标追踪难点总结
多目标追踪难点总结全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：多目标追踪是计算机视觉领域的一个重要研究方向，在现实生活中有着广泛的应用，比如视频监控系统、智能交通系统等。
多目标追踪面临着诸多难点和挑战，包括目标之间的交叉运动、目标的尺度变化、目标之间的遮挡等。
本文将对多目标追踪中的难点进行总结分析。
多目标追踪中的目标交叉运动是一个比较困难的问题。
在复杂的场景中，不同目标可能会出现交叉运动的情况，导致跟踪算法难以准确识别和跟踪目标。
特别是在高密度人群中，目标之间的相互干扰和交叉运动会增加跟踪算法的复杂性，使得目标的识别和跟踪变得更加困难。
多目标追踪中的目标尺度变化也是一个难点。
目标的尺度变化可能包括目标的大小变化、目标的形状变化等。
在目标尺度变化较大的情况下，传统的目标跟踪算法往往难以准确追踪目标，导致目标丢失或跟踪错误。
如何有效处理目标的尺度变化，提高目标跟踪的准确性和稳定性是多目标追踪中的一个重要挑战。
多目标追踪中的目标遮挡也是一个常见的难点。
在实际场景中，目标可能会被其他物体或目标遮挡，导致目标的部分区域无法被观测到，从而影响目标的识别和跟踪。
如何有效处理目标的遮挡情况，提高目标跟踪的鲁棒性和准确性是多目标追踪中的一个关键问题。
多目标追踪中的目标运动模式的复杂性也是一个挑战。
在实际场景中，目标的运动模式可能会受到各种因素的影响，比如目标的行为模式、周围环境的变化等。
如何有效地建模目标的运动模式，提高跟踪算法的适应性和鲁棒性是多目标追踪中的一个重要研究方向。
多目标追踪面临着诸多难点和挑战，包括目标交叉运动、目标尺度变化、目标遮挡、目标运动模式的复杂性等。
针对这些难点，需要不断深入研究和探讨，提出有效的解决方案，以提高多目标追踪算法的性能和稳定性，推动多目标追踪技术的发展和应用。
第二篇示例：多目标追踪是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，其在视频监控、自动驾驶等众多领域有着广泛的应用。
多目标追踪的难点主要包括目标遮挡、目标运动模糊、目标尺寸变化、目标外观变化、目标出现和消失等多种情况。
使用计算机视觉技术进行目标跟踪的工具推荐
使用计算机视觉技术进行目标跟踪的工具推荐目标跟踪是计算机视觉领域的重要研究方向之一。
随着深度学习和计算机硬件的发展，目标跟踪技术取得了长足的进步，为各种实际应用提供了强大的支持。
本文将介绍几款优秀的目标跟踪工具，它们在目标跟踪任务中表现突出，为使用者提供了便捷、高效的解决方案。
1. OpenCVOpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源计算机视觉库，提供了广泛的图像处理和计算机视觉功能。
OpenCV中集成了许多目标跟踪算法，包括传统的基于特征的算法（如Haar特征、HOG特征）和基于深度学习的算法（如基于卷积神经网络的跟踪算法）。
OpenCV简单易用，支持多种编程语言（如C++、Python等），并提供了丰富的示例和文档，使得用户能够快速上手和定制化开发。
2. TensorFlowTensorFlow是由Google开发的机器学习框架，它提供了一个全面的生态系统来进行深度学习模型的开发和部署。
在目标跟踪任务中，TensorFlow通过提供许多预训练的目标检测模型（如Faster R-CNN、YOLOv3等），以及用于模型训练和推理的工具和接口（如TensorBoard、tf.data等），有效地支持目标跟踪算法的研发和应用。
同时，TensorFlow还提供了强大的分布式计算和加速硬件（如GPU、TPU）支持，加快了目标跟踪任务的训练和推理速度。
3. PyTorchPyTorch是一个基于Python的深度学习框架，由Facebook开发并广泛用于学术界和工业界。
PyTorch以其简洁、灵活的设计和易用的接口而受到开发者的喜爱。
在目标跟踪任务中，PyTorch提供了丰富的深度学习模型库（如Faster R-CNN、Mask R-CNN等）和训练工具，使得用户能够方便地进行模型训练和推理。
同时，PyTorch还支持动态图机制，使得用户更加容易理解和调试模型的运行过程，提高了研发效率。
智能交通系统中的车辆目标跟踪算法研究
智能交通系统中的车辆目标跟踪算法研究智能交通系统（Intelligent Transportation System，ITS）是指通过应用先进的信息技术、通信技术和控制技术，来提高交通运输系统运行效率、安全性以及可持续性的一种综合性系统。
在智能交通系统中，车辆目标跟踪算法的研究具有重要意义。
本文将从车辆目标跟踪算法的基本原理、应用场景、挑战和发展趋势等方面进行探讨。
一、基本原理车辆目标跟踪算法是指通过分析车辆在连续帧图像中的位置和形态变化，实时追踪车辆目标的一种计算机视觉算法。
其基本原理可以概括为以下几个步骤：1. 目标检测：首先通过目标检测算法，如卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）或支持向量机（Support Vector Machine，SVM）等，从图像中提取出所有可能的车辆目标。
2. 目标匹配：根据车辆目标的位置、颜色、尺寸等特征，利用跟踪算法对目标进行匹配，确保每辆车的轨迹可以被连续、准确地跟踪。
3. 目标预测：根据车辆在历史帧中的运动轨迹，利用预测算法对目标的未来位置进行估计，以实现更准确的跟踪。
二、应用场景车辆目标跟踪算法在智能交通系统中有着广泛的应用场景。
以下是其中几个典型的应用示例：1. 交通流分析：通过对车辆目标的跟踪，可以实时获取道路上的车流密度、车速分布、拥堵状况等信息，为交通管理部门提供决策依据，优化交通流量分配。
2. 驾驶辅助系统：车辆目标跟踪算法可以应用于车载摄像头，实时监测车辆周围环境，提醒驾驶员注意前方障碍物，并且根据目标的运动轨迹进行预测，避免潜在的碰撞风险。
3. 交通事故预警：通过对车辆目标的跟踪，可以及时发现交通事故并进行预警，减少事故发生的时间和损失。
三、挑战与解决方案然而，车辆目标跟踪算法面临一些挑战。
以下是其中几个常见的挑战和可行的解决方案：1. 多目标跟踪：在复杂的交通环境中，同时存在多个车辆目标，这对跟踪算法提出了更高的要求。
如何在Matlab中进行目标跟踪
如何在Matlab中进行目标跟踪简介：目标跟踪是计算机视觉和图像处理领域的重要研究方向之一。
在实际应用中，如视频监控、无人驾驶等领域，目标跟踪技术发挥着重要的作用。
本文将介绍如何在Matlab中进行目标跟踪，探讨目标跟踪的基本概念、常用方法以及Matlab中的相关工具和函数。
一、目标跟踪的基本概念目标跟踪是指通过计算机对一个或多个目标进行连续性的跟踪和位置估计。
目标跟踪的基本任务是确定目标在连续帧中的位置和形状，实现对目标的实时追踪。
在目标跟踪中，关键的挑战是目标的外观变化、遮挡以及光照条件的改变。
因此，研究人员提出了多种不同的目标跟踪算法，包括传统的基于特征匹配和模型预测的方法，以及近年来发展起来的基于深度学习的方法。
二、常用的目标跟踪方法1. 基于模板匹配的方法基于模板匹配的目标跟踪方法首先需要在初始帧中手动选择目标，并用一个固定大小的矩形框进行表示。
然后，通过计算目标模板和每一帧图像块的相似度来确定目标在下一帧中的位置。
Matlab中提供了一些内置函数来实现基于模板匹配的目标跟踪，如corr2和normxcorr2。
这些函数可以计算两个矩阵之间的相关系数或归一化的互相关系数，从而得到目标的位置信息。
2. 基于特征的方法基于特征的目标跟踪方法通过提取目标的特征，如颜色、纹理、边缘等，来进行目标的跟踪。
在Matlab中，可以使用一些图像处理工具箱中的函数来提取目标的特征。
例如，可以使用imhist函数计算图像的直方图，然后通过比较不同帧中目标的直方图来进行跟踪。
3. 基于深度学习的方法近年来，基于深度学习的目标跟踪方法取得了显著的进展。
这些方法利用深度神经网络来提取图像的特征，并通过学习目标的外观模型来实现目标的跟踪。
在Matlab中，可以使用深度学习工具箱来实现基于深度学习的目标跟踪。
例如，可以使用卷积神经网络（CNN）来提取图像的特征，并通过训练一个分类器来完成目标的跟踪。
三、Matlab中的目标跟踪工具和函数除了上述介绍的方法外，Matlab还提供了一些专门用于目标跟踪的工具和函数。
《信息工程大学学报》2020年总目录
Ⅰ‘信息工程大学学报“2020年总目录(括号内为:期号㊃页号)信息与通信工程一种新的时差多辐射源定位代数解算法杜绍岩,高向颖,杨㊀静,赵拥军,刘成城(1㊃1)基于球体模型的短波固定多站测向交叉定位选站方法蒋㊀俊,张㊀静,杜剑平(1㊃9)异构无线网络节点多重覆盖调度算法黄文斌(1㊃15)基于UT变换的雷达搜索区域快速确定方法王㊀彪,孟凡坤,吴㊀楠,王㊀斌(1㊃20)基于Transformer的越南语连续语音识别刘佳文,屈㊀丹,杨绪魁,张㊀昊,唐㊀君(2㊃129)基于逐次剔除算法的多任务下分布式MIMO雷达有限阵元选取蒋春启,吕品品,郑娜娥,岳嘉颖(2㊃134)基于轨迹欺骗的GPS导航干扰试验研究廖㊀琪,郝金明,郑娜娥,刘伟平(2㊃141)基于微信公众平台的安全隐蔽通信张玉强,赵㊀萌,梁星宇,于佳炜(2㊃146)基于fMRI的视觉信息编码模型研究综述于子雅,张㊀驰,王林元,童㊀莉,闫㊀镔(3㊃257)基于瞬时频率累积的FSK扩频信号检测方法吴㊀迪,宋荣鹤,胡㊀静(3㊃262)基于衰减排序递减的分布式MIMO雷达有限阵元快速选取陈㊀松,蒋春启,陈国军,张㊀龙(3㊃266)VANET中基于平均距离的三维TDOA定位算法易㊀鸣,王㊀婧,陈亚军,万㊀政(4㊃385)基于广义互相关的分布式MIMO雷达信号合成算法王㊀盛,吕树恩(4㊃391)用于同步双星时频差定位系统的广域差分校正算法任凯强,李建辉,杨怀彬,杨㊀彪,袁㊀博(4㊃396) WCDMA前导扰码的因子图迭代检测算法胡红博,孙正波,党同心,杨宇翔,邓㊀兵(4㊃403)基于无线信道密钥生成的中间人攻击黄㊀宇,丁㊀东,熊保国,王㊀明,魏晓拴(5㊃513)隐蔽无线通信综述赵㊀华,林钰达,金㊀梁,钟㊀州(5㊃520)基于YOLOv3深度卷积神经网络的遥感图像飞机目标识别柯青青,李润生,胡㊀庆,牛朝阳,刘㊀伟(5㊃526)基于改进神经网络的航空发动机故障预测胡㊀静,吴㊀迪(5㊃534)一种MEC中隐私保护计算卸载方法赵㊀星,彭建华,陈㊀璐,葛东东(6㊃641)光在海上-水下自由空间信道中的纠缠性能刘㊀滔,张淑静,张海龙(6㊃647) TRACCS:一种基于诱骗路由的匿名通信系统李慧杰,蔡瑞杰,陆炫廷,刘胜利(6㊃651)短波特定信号接收处理仿真及实现龚乔宜,张㊀莉(6㊃658)电子科学与技术基于时频差的双同步卫星干扰源定位误差与卫星构型研究侯世敏,杜剑平,姚振宁,龚佳良(1㊃27)基于ARM+FPGA的VICTS天线伺服控制系统设计张志勇,雷㊀雪,徐志坚,李天鹏,高㊀峻(1㊃32)基于OPC的烧结主抽风机监控系统的设计杨㊀辰(2㊃149)基于多源异构信息迁移学习的融合故障诊断方法陈丹敏,周福娜,王清贤(2㊃153)面向申威异构众核处理器的初等函数算法研究周㊀蓓,黄永忠,许瑾晨,郭绍忠,郝江伟(2㊃159)Ⅱ人工智能加速体系结构综述陈正博,陈左宁(2㊃164)传播模型分析及应用研究进展段金发,邹乾友,付松涛(2㊃172)基于改进蚁群算法的短波测向限定站数灵活组网方案蒋㊀俊,张㊀静,冉晓旻(3㊃273)基于凸优化方法的室内NLOS误差抑制算法张㊀龙,任修坤,王㊀盛,张㊀伟(3㊃279)基于射频指纹的辐射源个体识别技术综述郑娜娥,王㊀盛,张靖志,左㊀宗(3㊃285)基于频偏分布的无线局域网Sybil攻击检测方法田英华,郑娜娥,张靖志,刘㊀扬(3㊃290)PCB平面电感的损耗分析郭盼盼,李建兵,吴㊀昊,林鹏飞(4㊃410)基于反向射线跟踪的单站无源定位算法吕品品,滕汉勇,董㊀鹏,孔范增(4㊃415)基于IEEE1588的时钟同步技术在分布式测量系统中的应用薛子刚,陈红涛,张文渊(4㊃422)基于同步水印嵌入区域的抗仿射变换鲁棒水印算法冯㊀柳(4㊃427)基于改进自注意力机制的说话人分割聚类袁哲菲,张连海,杨绪魁,刘㊀爽(5㊃539)基于时频图像处理的宽带特定信号检测方法孙㊀伟,彭㊀华,李天昀,许漫坤,陈㊀洋(5㊃545)一种利用信号周期性减少信息损失的数据压缩方法姚登辉,孙正波,张晓勇(5㊃552)基于DB-Net的CT图像自动化肝脏分割方法董亚兰(5㊃559)一种基于x-vector说话人特征的语音克隆方法张雅欣,张连海(6㊃664)伪随机三角形构型多面体天线罩反分析方法王晓东,周丰峻,郑㊀磊(6㊃670)基于多示例学习的语音内容分类算法许㊀薇,姚佳奇,燕继坤,欧阳喜(6㊃674)计算机科学与技术基于代码挖掘的返回值敏感型函数识别陈㊀林,刘粉林,陈㊀科,杨春芳,巩道福(1㊃36)基于扩展命题区间时序逻辑的免疫网络攻击检测模型陈茜月,庞建民(1㊃43)一种基于神经机器翻译模型的跨平台的基本块嵌入方法张啸川,孙㊀笛,庞建民,周㊀鑫(1㊃49)基于混合分析的自动化脱壳技术研究徐㊀旭(1㊃55)基于链路监控的SDN恶意流量检测与防御赵新辉,张文镔,王清贤,武泽慧(1㊃61)基于功能性最小存储再生码的数据可恢复验证方案朱㊀彧,陈㊀越,严新成,李㊀帅(1㊃68)一种基于DNA疫苗人工免疫理论的网络攻击检测方法陈茜月,庞建民(2㊃182)面向实时网络应用的虚拟网络功能部署王俊超,庞建民,隋㊀然,单㊀征(2㊃189) MSE_BLS:一种基于宽度学习系统的异常流量检测方法宋彬杰,陈欣鹏,牟轶哲,高立龙(2㊃196)基于Bert模型的框架语义角色标注方法高李政,周㊀刚,黄永忠,罗军勇,王树伟(3㊃297)基于词㊁句㊁实体协同的关键实体抽取算法刘媛媛,史佳欣,李㊀响,李涓子(3㊃304)击键动力学研究综述张㊀畅,韩继红,李福林,韦超鹏(3㊃310)语义感知的JavaScript引擎模糊测试技术研究王允超,王清贤,丁文博(3㊃316)基于相关向量机算法的研究与应用综述李㊀鑫,伊㊀鹏,江逸茗,田㊀乐,张风雨(4㊃433)面向电信网数据的ETL系统的设计与实现安㊀轲,马㊀宏,李英乐,刘树新(4㊃442)基于背景消减法的图像显著性前景目标提取研究杨㊀爽(4㊃448)P4交换机在天地一体化网络中的应用杨爱玲,邹乾友,付松涛(4㊃453)一种基于超像素分割的遥感图像道路提取方法翟银凤,王一帆(4㊃459)Ⅲ时空知识图谱的构建与应用孙一贺,于浏洋,郭志刚,陈㊀刚(4㊃464)不同监控视频条件下行人动作特征三维识别方法王彩玲(5㊃565)面向遥感影像数据的多级数字指纹模型杨㊀辉,冯义凯,车㊀森(5㊃569)基于AHP的车险客户价值评价方法研究杨㊀牧,王㊀月,尹东起,刘淑颖(5㊃574)点差分隐私下基于度序列的图生成模型㊀林子杰,张宇轩,刘文芬,胡学先(6㊃680)基于LSA模型的恶意程序识别分类方法㊀路㊀阳,彭海晖,王震宇(6㊃689)基于属性分类的工程数据线索特征挖掘方法研究㊀周㊀南(6㊃694)网络空间安全实际温度下的大气信道连续变量量子密钥分配张淑静,肖㊀晨,张海龙(1㊃76)一种基于Coded-BKW的LPN问题求解算法焦瑞朴,朱宣勇,谭㊀林(1㊃80)基于物联网的控制系统设计与实现李博文,常朝稳,高㊀宇(1㊃86)基于异构费效比的多样化编译策略可行性评估刘㊀浩,张㊀铮,陈㊀源,刘镇武,唐㊀源(2㊃200)基于信息熵与软件复杂度的软件多样性评估方法刘镇武,隋㊀然,张㊀铮,刘㊀浩(2㊃207)面向拟态云服务的异构执行体输出裁决方法普黎明,柏㊀溢,游㊀伟,李海涛(3㊃344)面向用户流量行为分析的多攻击检测孙剑文,赵㊀幸,刘胜利(3㊃352)一种针对弱监管路由设备的恶意行为检测方法刘秉楠,蔡瑞杰,尹小康,刘胜利(3㊃361)面向拟态架构的差分超时参数预测算法宋㊀克,欧阳玲,魏㊀帅,鲁晓彬(4㊃470)基于eID的电子签名系统设计与应用蔡国明,汪㊀淼,李瑞锋,王晋东,徐开勇(4㊃476)基于MILP对SPECK32循环参数安全性探究陈少真,侯泽洲,任炯炯(5㊃579)减轮CHAM算法的不可能差分分析付志新,任炯炯,陈少真(5㊃586)一种软硬件协同的拟态调度裁决器设计方法宋㊀克,欧阳玲,张文建,谭力波(5㊃593)减轮Serpent算法差分-线性分析的新结果㊀陈少真,付志新,任炯炯(6㊃699)基于无监督机器学习的网络流量分类研究综述㊀王方玉,张建辉,卜佑军,陈㊀博,孙㊀嘉(6㊃705)一种基于特征选择的网络流量异常检测方法㊀吴浩明,张㊀斌,周奕涛,廖仁杰(6㊃711)格基约化算法及其在密码分析中的应用综述㊀郑永辉,刘永杰,栾㊀鸾(6㊃719)一种基于代码注入的反漏洞挖掘方法㊀武泽慧,丁文博,袁会杰,魏㊀强,赵㊀艳(6㊃728)软件工程信息科技领域本体研究的计量分析及可视化赵颜利,李连军,丁剑飞(1㊃93)地理空间情报知识图谱构建方法概述陈晓慧,王㊀鑫,葛㊀磊,胡英男,车㊀森(1㊃101)基于改进TFIDF算法的SQL注入攻击检测方法李应博,张㊀斌(1㊃108)海量遥感数据的存储迁移策略研究赵泽亚,杨㊀迪,梁小虎,王㊀荣,金㊀雪(1㊃115)基于Bert模型的框架类型检测方法高李政,周㊀刚,罗军勇,黄永忠(2㊃214)一种新的多任务朴素贝叶斯学习方法孙立健,周㊀鋆,张维明(2㊃221)面向知识图谱构建的知识抽取技术综述于浏洋,郭志刚,陈㊀刚,席耀一(2㊃227)面向测试数据生成的遗传算法初始种群分布问题研究李志博,李清宝,张俭鸽(2㊃236)用户画像构建技术研究巨星海,周㊀刚,王㊀婧,张凤娟(2㊃242)Ⅳ基于深度学习的图像验证码识别研究石邵虎,胡学先,李志博,徐㊀震(3㊃325)基于复合距离Cartogram的网络空间信息地图可视化方法王映雪,李少梅,张鑫禄,张崇涛,王日恒(3㊃334)物联网信息安全及其智能化发展曹蓉蓉,韩全惜(3㊃340)兼顾时空特征的领导人出访事件可视分析刘建湘,刘海砚,刘一萱,李㊀佳,康㊀磊(4㊃482)一种矢量地图数据多级数字指纹算法杨㊀辉,车㊀森,曲来超(4㊃490)基于案例复盘的舆情传播控制模型研究以新浪微博为例陈㊀帅,李㊀威(4㊃495)基于新闻文本的事件可视方法研究刘海砚,李㊀佳,刘建湘,陈晓慧,程维应(5㊃601)基于词向量和概念上下文信息的本体对齐方法康世泽,吉立新,张建朋(5㊃607)基于GIS的重大疫情区域管控辅助决策问题研究谢㊀峻,万㊀萍,丁敬美,王梦苑,程艳霞(5㊃614)基于粒子群算法的去中心化商务数据共享系统设计刘亚男,倪㊀伟(5㊃622)基于开源数据的城市应急医疗能力分析与可视化㊀刘海砚,刘建湘,李道祥,程维应,陈晓慧(6㊃735)中亚语种通用语料库构建研究㊀席耀一,王小明,云建飞,高㊀鑫(6㊃741)基于大数据技术的网络资源管理系统设计㊀宋龙虎(6㊃747)基于仿射变换的量子图像加密算法㊀闫㊀玲(6㊃752)军事信息学基于BDS的 精确型 战略投送技术张倩倩,刘丽巧,高晟丽,马朝忠(1㊃120)新体制下部队基层军事体育教员岗位胜任力研究陈俊延,梁小安,蒋㊀斌(1㊃124)基于组合赋权和多层次模糊评价法的军队工程协同设计效果评估赵素丽,曹巨辉,易良廷,魏振堃(2㊃251)基于ADC方法的多个导弹发射单元作战效能分析梁㊀俊,戚振东,薛伟阳,张㊀勇(3㊃369)兵棋推演系统中的异常数据挖掘方法胡艮胜,张倩倩,马朝忠(3㊃373)基于FA-FAHP的军代表室工作质量评价方法王育辉,单志峰,张洋铭,李建涛,蔡忠义(3㊃378)陆上作战模拟中的公路运输补给建模研究胡艮胜,张㊀枣(4㊃501)排级军官岗位任职标准构建策略研究程㊀浩,付丰科,柴桌慧(4㊃505)多弹型常规导弹协同目标分配问题研究梁㊀俊,戚振东,张㊀勇(4㊃509)基于熵权与灰色关联度的武器装备体系模糊聚类分析魏东涛,刘晓东,单志峰(5㊃626) 5G技术的无人作战应用与风险探析王因传,杨君刚,张㊀娜(5㊃631)基于模糊层次分析法的防空兵部队军事训练软环境评价赵㊀杰,康兰波(5㊃636)基于AI的军校学员认知域特征分析研究㊀边建利,张建岭,牛㊀钊(6㊃762)。
开展学业指导、精准督导的形式、方法、具体内容及取得的成效
开展学业指导、精准督导的形式、方法、具体内容及取得的成效1.引言1.1 概述概述部分的内容应该对本文的主题做出简要介绍，指出学业指导和精准督导在教育领域中的重要性和必要性。
以下是概述部分的一种参考写法：在当今竞争激烈的社会环境中，学生面临着巨大的学习压力和发展挑战。
为了更好地引导学生的学习和提升其发展能力，学校和教育机构越来越重视开展学业指导和精准督导。
学业指导是一种以学生为中心的教育策略，旨在通过提供个性化的指导和支持，帮助学生规划学业目标、提升学习能力、解决学习难题，并全面促进学生的综合素质发展。
精准督导则是一种有效的监管手段，通过监测和评估学生的学习情况和发展进程，及时发现问题并采取相应的措施，以确保学生的学习有效进行。
本文将重点探讨学业指导和精准督导的形式、方法、具体内容以及取得的成效。
通过对这些方面的研究和分析，希望能够为学校和教育机构提供有价值的参考和借鉴，从而更好地开展学业指导和精准督导工作，促进学生的全面发展和成长。
1.2 文章结构文章结构部分的内容可以包括以下几个方面：1. 文章主题概述：简要介绍文章的主题和目的，即开展学业指导、精准督导的形式、方法、具体内容及取得的成效。
2. 文章章节安排：具体介绍文章的章节结构和内容安排。
本文将分为引言、正文和结论三个部分，其中引言部分包括概述、文章结构和目的三个小节；正文部分包括学业指导的形式和方法两个小节；结论部分包括学业指导的具体内容和成效两个小节。
每个小节将进一步展开相关的内容。
3. 引言部分：简要概括本文的目标，即探讨开展学业指导和精准督导的相关形式、方法、具体内容以及取得的成效。
同时，对于学业指导和精准督导的背景和重要性进行适当描述，引起读者的兴趣。
4. 正文部分：此部分包括学业指导的形式和方法两个小节。
学业指导的形式可以包括个别辅导、集体辅导、班级讲座等多种形式，每种形式可以详细介绍其特点和适用场景。
学业指导的方法可以包括学习计划制定、学习技巧指导、学科知识辅导等不同的方法，每个方法可以详细说明其具体步骤和应用范围。
深度多目标跟踪算法综述
深度多⽬标跟踪算法综述导⾔基于深度学习的算法在图像和视频识别任务中取得了⼴泛的应⽤和突破性的进展。
从图像分类问题到⾏⼈重识别问题，深度学习⽅法相⽐传统⽅法表现出极⼤的优势。
与⾏⼈重识别问题紧密相关的是⾏⼈的多⽬标跟踪问题。
在多⽬标跟踪问题中，算法需要根据每⼀帧图像中⽬标的检测结果，匹配已有的⽬标轨迹；对于新出现的⽬标，需要⽣成新的⽬标；对于已经离开摄像机视野的⽬标，需要终⽌轨迹的跟踪。
这⼀过程中，⽬标与检测的匹配可以看作为⽬标的重识别，例如，当跟踪多个⾏⼈时，把已有的轨迹的⾏⼈图像集合看作为图像库(gallery)，⽽检测图像看作为查询图像(query)，检测与轨迹的匹配关联过程可以看作由查询图像检索图像库的过程。
如图1。
图1：把检测图像看作查询图像(query)，⾏⼈轨迹中的图像看作图像库(gallery),多⽬标跟踪中的匹配过程可以看作为⾏⼈重识别。
与传统的⾏⼈重识别不同的是，⾏⼈多⽬标跟踪中的检测与⾏⼈轨迹的匹配关联问题更加复杂，具体表现在下⾯三个⽅⾯：⾸先，多⽬标跟踪中的⽬标轨迹是频繁发⽣变化的，图像样本库的数量和种类并不固定。
其次，检测结果中可能出现新的⽬标，也可能不包括已有的⽬标轨迹。
另外，检测图像并不像传统⾏⼈重识别中的查询图像都是⽐较准确的检测结果，通常，⾏⼈多⽬标跟踪场景下的检测结果混杂了⼀些错误的检测(false-alarms)，⽽由于背景以及⽬标之间的交互，跟踪中的⾏⼈检测可能出现图像不对齐、多个检测对应同⼀⽬标、以及⼀个检测覆盖了多个⽬标这些情况。
如图2中所⽰为ACF⾏⼈检测算法的结果。
如何扩展深度学习在⾏⼈重识别问题中的研究成果到多⽬标跟踪领域，研究适⽤于多⽬标跟踪问题的深度学习算法是具有挑战性的问题。
近年来，在计算机视觉顶级会议和期刊上，研究者从各⽅⾯提出了⼀些解决⽅案，发表了⼀些新的算法试图解决这个问题。
在这篇⽂章中，SIGAI将和⼤家⼀起对基于深度学习的视觉多⽬标跟踪算法进⾏总结和归纳，以帮助理解基于深度学习框架的多⽬标跟踪算法的原理和相对于传统算法的优势，如果对本⽂的观点持有不同的意见，欢迎向我们的公众号发消息⼀起讨论。
基于YOLOv5和重识别的行人多目标跟踪方法
第37卷第7期2022年7月Vol.37No.7Jul.2022液晶与显示Chinese Journal of Liquid Crystals and Displays基于YOLOv5和重识别的行人多目标跟踪方法贺愉婷1，2，车进1，2*，吴金蔓1，2（1.宁夏大学物理与电子电气工程学院，宁夏银川750021；2.宁夏沙漠信息智能感知重点实验室，宁夏银川750021）摘要：针对目前遵循基于检测的多目标跟踪范式存在的不足，本文以DeepSort为基础算法展开研究，以解决跟踪过程中因遮挡导致的目标ID频繁切换的问题。
首先改进外观模型，将原始的宽残差网络更换为ResNeXt网络，在主干网络上引入卷积注意力机制，构造新的行人重识别网络，使模型更关注目标关键信息，提取更有效的特征；然后采用YOLOv5作为检测算法，加入检测层使得模型适应不同尺寸的目标，并在主干网络加入坐标注意力机制，进一步提升检测模型精度。
在MOT16数据集上进行多目标跟踪实验，多目标跟踪准确率达到66.2%，多目标跟踪精确率达到80.8%，并满足实时跟踪的要求。
关键词：多目标跟踪；行人重识别；YOLOv5；注意力机制；深度学习中图分类号：TP391文献标识码：A doi：10.37188/CJLCD.2022-0025Pedestrian multi-target tracking method based on YOLOv5and person re-identificationHE Yu-ting1，2，CHE Jin1，2*，WU Jin-man1，2（1.School of Physics and Electronic-Electrical Engineering，Ningxia University，Yinchuan750021，China；2.Ningxia Key Laboratory of Intelligent Sensing for Desert Information，Yinchuan750021，China）Abstract：Aiming at the shortcomings of current detection-based multi-target tracking paradigm，a research is conducted based on the algorithm of DeepSort to address the issue of frequent switching of targeted ID resulting from occlusion in tracking process.Firstly，focus should be placed on improving appearance model.Efforts should be made in replacing broadband and residual networks with ResNeXt networks，which introduces the mechanism for convolution attention into the backbone network and establish a new person re-identification network.In doing so，the model can pay more attention to critical information of targets and obtain effective features.Then，YOLOv5serves as a detection algorithm. Adding detection layer enables the model to respond to targets of different sizes.Moreover，the mechanism for coordinate attention is introduced into the backbone networks.These efforts can further 文章编号：1007-2780（2022）07-0880-11收稿日期：2022-01-24；修订日期：2022-02-11.基金项目：国家自然科学基金（No.61861037）Supported by National Natural Science Foundation of China（No.61861037）*通信联系人，E-mail：koalache@第7期贺愉婷，等：基于YOLOv5和重识别的行人多目标跟踪方法improve the accuracy of detection model.The multi-target tracking experiment is carried out on data sets of MOT16，the multi-target tracking accuracy rate is up to66.2%，and the multi-target tracking precision ratio is up to80.8%.All these can meet the needs of real-time tracking.Key words：multi-target tracking；person re-identification；YOLOv5network；attention mechanism；deep learning1引言多目标跟踪（Multiple Target Tracking，MTT）主要任务是在给定视频中同时对多个特定目标进行定位，同时保持目标的ID稳定，最后跟踪记录他们的轨迹［1］。
天津市科学技术局、天津市财政局关于下达2021年优秀科技特派员项目资金计划的通知
天津市科学技术局、天津市财政局关于下达2021年优秀科技特派员项目资金计划的通知
文章属性
•【制定机关】天津市科学技术局,天津市财政局
•【公布日期】2021.08.17
•【字号】津科资〔2021〕89号
•【施行日期】2021.08.17
•【效力等级】地方规范性文件
•【时效性】现行有效
•【主题分类】专项资金管理
正文
天津市科学技术局、天津市财政局关于下达2021年优秀科技
特派员项目资金计划的通知
津科资〔2021〕89号各有关单位：
根据《天津市企业科技特派员管理办法》（津科规〔2021〕1号），市科技局委托第三方进行评审，经研究决定，现将2021年优秀科技特派员项目资金计划100万元整下达你们，共100项（详见附件）。
请各单位抓紧组织项目实施，确保专款专用。
附件：1.2021年优秀科技特派员项目明细表（发市属单位）
2.2021年优秀科技特派员项目明细表（发预算单位）
3.2021年优秀科技特派员项目明细表（发天津大学）
4.2021年优秀科技特派员项目明细表（发南开大学）
天津市科学技术局天津市财政局
2021年8月17日附件1
2021年优秀科技特派员项目明细表（发市属单位）
附件2
2021年优秀科技特派员项目明细表（发预算单位）
金额单位：万元
附件3
2021年优秀科技特派员项目明细表（发天津大学）
金额单位：万元
附件4
2021年优秀科技特派员项目明细表（发南开大学）
金额单位：万元。
运动预测的多示例学习目标分块跟踪方法
运动预测的多示例学习目标分块跟踪方法冯俊凯;舒莉;何军;石佩生【摘要】多示例学习目标分块跟踪方法用于解决被遮挡目标的跟踪问题.为了进一步提升跟踪算法处理速度,及增强算法在目标跟踪过程中目标发生较大形变时的跟踪能力,提出一种在执行检测算法前先进行运动预测的改进算法,通过降低检测面积从而提高检测速度,及改进子块的学习模型更新策略以提高对外形变化物体的跟踪能力.实验结果表明,改进算法处理速度有明显提升,并且在被跟踪目标有一定程度形变时,跟踪精度也有所提升.【期刊名称】《现代计算机（专业版）》【年(卷),期】2018(000)008【总页数】6页(P55-60)【关键词】随机蕨森林;在线学习;多示例学习;运动预测;分块跟踪【作者】冯俊凯;舒莉;何军;石佩生【作者单位】四川大学计算机学院,成都 610065;四川大学计算机学院,成都610065;四川大学计算机学院,成都 610065;四川大学计算机学院,成都 610065【正文语种】中文0 引言遮挡是目标跟踪过程中常见的情况，图像中目标被局部或全部遮挡，会对目标跟踪造成极大的干扰，如何在目标局部受到遮挡的情况下，也能有效地跟踪目标，是评价跟踪算法鲁棒性的关键指标之一[1]。
传统的跟踪与检测算法在跟踪过程中易出现错误积累，从而导致目标飘逸或丢失。
将多示例学习思想融合进跟踪过程中，则可以较好的实现目标的长时间稳定跟踪[2-3]。
跟踪-学习-检测（Tracking-Learning-Detection：TLD）相结合的算法[4]是目前常用的跟踪算法，它可以有效解决目标全部被遮挡后重新出现时的定位问题，但当目标被局部遮挡时，这类算法常常发生定位漂移的问题。
而基于遮挡检测的跟踪算法[5]可以较好地解决局部遮挡问题，但对目标完全被遮挡的情况效果较差。
子块跟踪方法可以同时有效解决局部遮挡与完全遮挡的情况[6-8]，它将目标区域划分为数个子块，将其分为候选块与非候选快，之后对候选块进行独立跟踪，根据子块的位置定位目标位置。
追踪和 逃逸 算法
追踪和逃逸算法全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：追踪和逃逸算法是一种用于定位和追踪目标或者逃逸的算法。
这种算法通常用于监控和安全领域，也常常被应用于视频监控、无人机导航、防火墙等场景。
追踪和逃逸算法可以帮助人们快速准确地定位目标并采取适当的措施，从而提高工作效率和安全性。
在追踪和逃逸算法中，常用的技术包括目标检测、目标识别、目标跟踪和路径规划等。
目标检测是指在视频监控、无人机导航等场景中，通过算法识别并定位目标物体的位置。
目标识别则是通过对目标物体进行特征提取和分类，来区分不同目标物体。
目标跟踪是指在目标已经被检测和识别出来后，通过算法跟踪目标物体的位置和运动轨迹，以便及时采取措施。
路径规划是指找到一条最佳的路径，以便实现追踪或者逃逸的目的。
在目标检测方面，常用的技术包括Haar 特征检测、HOG 特征检测和深度学习等。
Haar 特征检测是一种基于Haar 小波的特征检测方法，通过对目标区域进行卷积运算，从而得到目标的特征向量。
HOG 特征检测是一种基于梯度信息的特征检测方法，它可以很好地描述目标的形状和纹理特征。
深度学习则是一种利用深度神经网络来实现目标检测和识别的方法，其精度和效率都比较高。
在目标识别方面，可以通过对目标的特征进行描述和分类，来区分不同的目标物体。
常用的技术包括支持向量机、卷积神经网络等。
支持向量机是一种经典的机器学习方法，它可以很好地对目标物体进行分类。
卷积神经网络则是一种深度学习方法，通过卷积和池化等操作来提取目标的特征，从而实现目标识别。
在目标跟踪方面，常用的技术包括卡尔曼滤波、粒子滤波、多目标跟踪等。
卡尔曼滤波是一种用于估计连续状态的滤波算法，它通过对目标的位置和速度进行预测和修正，来实现目标跟踪。
粒子滤波是一种基于粒子采样的滤波算法，通过不断更新粒子的权重和位置，来实现目标跟踪。
多目标跟踪则是一种同时跟踪多个目标的算法，可以有效应对复杂场景。
在路径规划方面，常用的技术包括A* 算法、Dijkstra 算法、RRT 算法等。
基于稀疏表示的目标跟踪方法
基于稀疏表示的目标跟踪方法
张盛平;姚鸿勋;孙鑫;卢修生
【期刊名称】《智能计算机与应用》
【年(卷),期】2013(003)001
【摘要】提出了一个新的基于稀疏表示的目标跟踪方法.在粒子滤波框架下,将目标模板线性表示为所有目标候选的线性组合.当假设目标候选中存在与目标模板相似的候选时,线性表示的系数满足稀疏性约束,可以通过(L)1范式最小化求解.每一个目标候选在线性表示中的系数反映了该候选与目标模板的相似程度,因此可以将系数作为目标候选的权重.目标跟踪的结果为权重最大的候选.实验结果表明本文提出的算法比文献中现有的基于(L)1范式最小化的跟踪方法性能更稳定、计算效率更高.【总页数】5页(P21-25)
【作者】张盛平;姚鸿勋;孙鑫;卢修生
【作者单位】哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,哈尔滨150001;哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,哈尔滨150001;哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,哈尔滨150001;哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,哈尔滨150001
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.2
【相关文献】
1.基于稀疏表示的目标跟踪方法 [J], 张盛平;姚鸿勋;孙鑫;卢修生;
2.基于局部稀疏表示的多示例学习跟踪方法研究 [J], 赵丽军
3.基于局部稀疏表示模型的海上红外目标跟踪方法 [J], 罗燕龙;刘伟盛;戴平阳;李翠华
4.基于方向向量和稀疏表示的运动目标跟踪方法研究 [J], 徐金成;林凌锋
5.光照变化下基于逆向稀疏表示的视觉跟踪方法 [J], 王洪雁; 邱贺磊; 郑佳; 裴炳南因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于多示例学习的显著性目标检测
目录摘要 (I)Abstract (II)1绪论 (1)1.1 研究背景及意义 (1)1.2 研究现状及发展前景 (4)1.2.1 无监督式显著性检测 (4)1.2.2 监督式显著性检测 (7)1.3 本文工作及主要贡献 (9)1.4 全文章节安排 (9)2相关理论基础 (11)2.1 目标候选区域生成器 (11)2.1.1 目标候选区域简介 (11)2.1.2 Edge Boxes算法 (12)2.1.3 目标候选区域与显著目标检测的关系 (13)2.2 多示例学习 (14)2.2.1 多示例学习简介 (14)2.2.2 KI-SVM算法 (16)2.2.3 多示例学习与显著目标检测的关系 (18)3基于多示例学习和目标候选区域的显著性检测 (19)3.1 图像过分割及特征提取 (20)3.1.1 图像过分割 (20)3.1.2 特征提取 (22)3.2 目标候选区域的筛选 (23)3.2.1 目标大小准则 (24)3.2.2 显著种子准则 (25)3.3 示例包的构建 (26)3.4 多示例学习模型 (27)3.5 结构信息传播 (28)3.6 多尺度融合 (31)4基于多示例学习的显著性优化模型 (32)4.1示例包的构建 (33)4.2从简单到复杂的优化框架 (34)5实验结果与分析 (37)5.1 数据库介绍 (37)5.2 实验参数及评价指标 (39)5.2.1 参数设置 (39)5.2.2评价指标 (40)5.3子模块性能分析 (41)5.4性能比较 (48)5.4.1 与经典算法的比较 (48)5.4.2提升经典算法的性能 (53)结论 (57)参考文献 (59)攻读硕士学位期间发表学术论文情况 (65)致谢 (66) (67)- IV -1绪论1.1 研究背景及意义近年来，随着数码相机、手机等拍摄设备的广泛应用，人们逐渐把生动形象、信息量大、传输速度快的图像作为获取信息的重要来源及利用信息的重要手段。
多目标追踪难点总结__概述说明以及解释
多目标追踪难点总结概述说明以及解释1. 引言1.1 概述多目标追踪是计算机视觉和视频分析领域的重要研究课题，其目的是通过利用传感器捕获的视频数据，在连续时间内跟踪多个目标，并估计它们在空间和时间上的运动信息。
多目标追踪的应用场景非常广泛，包括智能监控、交通管理、自动驾驶等领域。
然而，由于各种因素的干扰和不确定性，实现准确可靠的多目标追踪仍然面临着许多挑战。
本篇论文将对多目标追踪中的难点进行总结，并提出相应的解决方案。
1.2 多目标追踪概念解析多目标追踪是指在视频序列中同时跟踪并识别出多个移动目标。
具体而言，它涉及到三个主要步骤：检测、关联和预测。
首先，检测阶段旨在使用图像处理技术从连续帧图像中定位和分割出每个可能的移动物体。
接下来，在关联阶段，需要建立每个检测到的物体与前一帧或多帧中的物体之间的关联，以实现目标的连续跟踪。
最后，在预测阶段，利用对目标运动行为的建模和预测，对未来目标位置进行估计。
1.3 相关研究现状近年来，由于人工智能和深度学习技术的迅速发展，多目标追踪领域也取得了很大的进展。
许多先进的方法提出了各种解决方案来应对多目标追踪中的难点问题。
在数据关联问题方面，一些研究提出了基于卡尔曼滤波、粒子滤波等算法的改进方法来实现更准确和鲁棒的数据关联。
运动模型不确定性是另一个重要挑战，由于真实世界中运动模式复杂多样且常常存在噪声干扰，所以针对这个问题，一些研究尝试使用基于机器学习或深度学习技术的状态预测模型进行优化处理。
同时，遮挡和尺度变化也是导致多目标追踪困难的因素之一。
为了解决这个问题，部分研究专注于开发鲁棒的目标检测算法或利用上下文信息进行遮挡和尺度变化的处理策略。
在接下来的章节中，我们将详细探讨这些多目标追踪的难点，并提出相应的解决方法。
2. 多目标追踪难点分析在多目标追踪中，由于涉及到多个运动目标的同时跟踪，存在一些挑战性的难点。
本部分将对这些难点进行详细分析。
2.1 数据关联问题多目标追踪的一个主要难点是如何正确地关联每个时刻的观测数据和目标轨迹。
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中 图分 类 号
目标 跟踪 多示例 学习 Ｂ ｏ ｏ ｓ ｔ ｉ ｎ ｇ Ｈ ａ ｒ ｒ 小波
Ｔ Ｐ ３ ９ １ ． ４ 文献标识码 Ａ
特征 区域 协方差 矩阵
韩文静 朱俊平 向 直扬 亢娟娜
甘肃 武威 ７ ３ ３ ０ ０ ６ ）
（ 西北农林科技大学信息工程学 院 陕西 杨凌 ７ １ ２ １ ０ ０ ）
（ 甘肃畜牧工程职业技术学 院
摘
要
针对 复杂场景 下的跟踪 问题 ， 提 出一种新的基于多示例学 习的 目标 跟踪方法。该 方法首先利 用局部描述 算子（ Ｈ ａ ｒ ｒ — ｌ ｉ ｋ ｅ
ｔ ｈ ｉ ｓ ｍ ｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ， ａ ｌ ｏ ｃ ａ ｌ ｄ ｅ ｓ ｃ ｉ ｒ ｐ ｔ ｏ ｒ（ Ｈ ａ ｒ ｒ － ｌ ｉ ｋ ｅ ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｓ ）ｉ ｓ ｕ ｓ ｅ ｄ ｔ ｏ ｐ ｒ ｅ ｓ ｅ ｎ ｔ ｔ ｈ ｅ ｔ ａ ｒ ｇ ｅ ｔ ａ ｎ ｄ ｓ ｕ ｒ ｒ ｏ ｕ ｎ ｄ ｉ ｎ ｇ ｂ ａ ｃ ｋ ｇ ｒ ｏ ｕ ｎ ｄ ａ ｒ ｅ ａ ，ａ ｎ ｄ ｒ ｅ ｓ ｐ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ｌ ｙ ， ａ ｓ ｔ ｈ ｅ ｐ ｏ ｓ ｉ ｔ ｉ ｖ ｅ ａ ｎ ｄ ｎ ｅ ｇ ａ ｔ ｉ ｖ ｅ ｓ ａ ｍ ｐ ｌ ｅ ｓ ．Ｔ ｈ ｅ ｎ ｂ ｙ ｕ ｓ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ Ｂ ｏ ｏ ｓ ｔ ｉ ｎ ｇ — ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｌ ｉ ｎ ｅ ｍ ｕ ｈ ｉ ｐ ｌ ｅ ｉ ｎ ｓ ｔ ａ ｎ ｃ ｅ ｓ ｌ ｅ ａ ｒ ｎ ｉ ｎ ｇ（ ＭＩ Ｌ Ｂ ｏ ｏ ｓ ｔ ） ， ａ ｎ ａ ｄ ａ ｐ ｔ ｉ ｖ ｅ ａ ｐ ｐ ｅ ｒａ ａ ｎ ｃ ｅ ｍ ｏ ｄ ｅ ｌ
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第３ ０卷 第 ９期
２ ０１ ３年 ９月
计 算机 应 用与软 件
Ｃｏ ｍｐｕ ｔ ｅ ｒ Ａｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ａ ｎｄ Ｓ ｏ ｆ ｔ ｗａ ｒ ｅ
Ｖｏ １ ． ３ ０ Ｎｏ ． ９
Ｓ ｅ ｐ． ２ ０１ ３
改进 的 基 于 多示例 学 习的 目标 跟 踪 方 法研 究
特征 ） 表征 目标 和周 围背景 区域， 分别视为正负样本 ， 然后利用基于 Ｂ ｏ ｏ ｓ ｔ ｉ ｎ ｇ的在线 多示例 学 习＜ Ｍ Ｉ Ｌ Ｂ ｏ ｏ ｓ ｔ ） 建 立一种适 应性 的外观
模 型作 为二值分 类器 。并提 出一种修 正的搜 索 目 标位置算 法， 使ｈ ａ ａ ｒ 小波 和 区域协 方差矩 阵相结合 ， 取最 大响应样 本为新 目标位