在机动目标跟踪与定位中,结合EKF和自适应理论的优点和目标跟踪的非线性特征,提出了一种非线性系统的基于“当前”统计模型的自适应扩展卡尔曼滤波算法,根据机动目标的测量信息修正加速度方差,消除随机误差和噪
目标的检测与跟踪技术在计算机视觉领域有着广泛的应用,比如在视频监控,无人驾驶,机器人等领域都有着举足轻重的价值。随着深度学习算法与技术的飞速发展,更是带动了该技术在性能、速度等方面取得了质的飞跃。然而
针对知识管理中本体构建存在的问题,将聚类算法与ODP(Open Directory Project)目录有机结合,给出了一种基于知识资源元数据的自适应本体学习方法。根据元数据对文档进行聚类形成本体概念
硕士毕业论文,讲述的是如何读图像简单处理,实现自适应压缩
张量投票算法最初设想的输入是带有方向信息的边缘图像或边缘片段等,经过完善后,方向信息比较模糊的也可以作为算法的输入,甚至没有任何方向信息的点云也可以作为算法的输入。 计算张量的目的是为了提取区域、曲线
针对传统跟踪方法难以实时准确适应目标尺度变化这一问题, 基于核相关滤波跟踪框并采用尺度估计方法, 提出一种自适应尺度的目标跟踪算法。对正则化最小二乘分类器进行求解, 获得滤波模板, 并对候选样本进行检
在当前统计模型的基础上,提出了一种基于当前统计模型(CS)的模糊自适应算法(CSFA o
针对自然图像类型广泛、结构复杂、分类精度不高的实际问题,提出了一种为自然图像不同特征自动加权值的K-近邻(K-nearest neighbors,KNN)分类方法。通过分析自然图像的不同特征对于分类结
针对无源跟踪中,标准当前统计模型无法自适应调整加速度极限值的缺点,设计了一种修正系数来通过机动目标的当前加速度自适应调整模型的加速度极限值,同时利用模糊控制的方法对修正系数的取值进行实时调整,实现了对
为了提高相似物体干扰、光照变化等复杂环境下目标跟踪的稳定性,提出利用Fisher准则的在线选择鉴别性特征,将在线特征选择嵌入到跟踪算法中。但是,在目标被严重遮挡时仍在线选择鉴别性特征,会使目标模板偏移