将运动目标跟踪问题分解为运动检测和目标跟踪分别加以讨论,分类描述了目标跟踪问题的研究现状、研究方法及常用算法,比较了各种方法的优劣及面临的技术难点问题,并对运动目标跟踪算法的研究前景进行了展望。
聚类分析是从基因表达数据中提取生物医学信息的主要方法。针对基本粒子群优化算法易陷入局部极值和对可调参数敏感的问题,提出了一种新型粒子对算法来解决基因聚类问题。算法初始化四个粒子,随机分成两对,将K-均
针对FCM算法的缺点,提出了一种基于改进的FCM的增量式聚类方法。该算法首先对模糊C均值算法进行加权,并将权系数归一化,然后将改进的算法与增量式聚类算法结合。改进的方法既提高了FCM算法的性能,避免了
主要研究了在数字图像信号中加入有标志意义的二维水印的方法,提出了一种基于离散余弦变换的数字水印算法。 为了保证该算法的鲁棒性和透明性的良好平衡,首先,将二维水印进行置乱,提高了水印信息的安全性;其次,
一种基于特征匹配的鲁棒性稳像算法: (1)为保证稳像系统的鲁棒性,算法在进行特征匹配时融入亮度变化自适应模型并利用特征匹配误差分析和运动一致性原则对特征初步匹配结果作有效性验证 以提高算法对光线变化和
针对运动目标跟踪过程中出现的遮挡问题,提出了基于目标先验信息的视觉显著性遮挡目标跟踪算法。在粒子滤波框架下,利用目标先验信息生成视觉显著图,并根据粒子区域颜色特征与目标颜色特征模板之间的相似度来判断遮
提出一种基于深度学习的目标跟踪算法,该算法利用深度学习中深度置信网络(Deep Belief Networks, DBN)的方法,根据输入图像标记信息,深度分析图像结构,训练得到一个分类器对各帧图像中
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协同过滤推荐系统面临着托攻击的安全威胁。研究抵御托攻击的鲁棒性推荐算法已成为一个迫切的课题。传统的鲁棒性推荐算法在算法稳定性与推荐准确度之间难以权衡。针对该问题,首先定义一种用户可信度指标;然后改进传
cmt算法是热心网友分享的一个跟踪算法思路是:特征点匹配+光流法,然后用投票一致性去除外点。论文结果显示比tld效果更优