2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、目標(biāo)跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域一項(xiàng)富有挑戰(zhàn)性的工作?,F(xiàn)實(shí)場(chǎng)景的復(fù)雜、目標(biāo)自身的外觀變化和目標(biāo)運(yùn)動(dòng)的不確定性都給目標(biāo)跟蹤工作帶來(lái)很大的困難。一個(gè)魯棒性的跟蹤算法,不僅需要構(gòu)建具有判別力的外觀模型,還需要設(shè)計(jì)一個(gè)好的目標(biāo)搜索策略來(lái)預(yù)測(cè)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)趨勢(shì)。本文重點(diǎn)關(guān)注目標(biāo)發(fā)生運(yùn)動(dòng)突變這一跟蹤領(lǐng)域的技術(shù)難點(diǎn),對(duì)構(gòu)建魯棒性跟蹤算法進(jìn)行探索和研究。
  針對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景下的運(yùn)動(dòng)突變目標(biāo)跟蹤問(wèn)題,本文首先從視覺(jué)顯著性檢測(cè)領(lǐng)域?qū)ふ覟槿炙阉魈峁┫闰?yàn)的靈感,設(shè)計(jì)

2、了基于視覺(jué)顯著性的Wang Landau蒙特卡羅采樣(WLMC)算法;在此基礎(chǔ)上,結(jié)合交互式馬爾可夫蒙特卡羅(IMCMC)算法,設(shè)計(jì)兩階段采樣模型來(lái)提高目標(biāo)搜索的精確性。具體研究成果及創(chuàng)新之處如下:
  1、提出了基于視覺(jué)顯著性的WLMC跟蹤算法
  算法首先對(duì)全局場(chǎng)景進(jìn)行分塊獲取子區(qū)域,然后將視覺(jué)顯著性信息引入到WLMC跟蹤框架中,通過(guò)為每個(gè)子區(qū)域設(shè)置顯著性值,并設(shè)計(jì)結(jié)合顯著性先驗(yàn)的接受函數(shù),來(lái)引導(dǎo)馬爾可夫鏈的構(gòu)造,避免W

3、LMC進(jìn)行全局采樣的盲目性,從而準(zhǔn)確捕獲運(yùn)動(dòng)突變目標(biāo)。
  2、提出了基于視覺(jué)顯著性的兩階段采樣跟蹤算法
  為了更好地兼顧突變運(yùn)動(dòng)和平滑運(yùn)動(dòng)兩種運(yùn)動(dòng)形式,本文提出了基于視覺(jué)顯著性的兩階段采樣跟蹤算法。算法在第一階段設(shè)計(jì)了判別機(jī)制來(lái)對(duì)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)類型進(jìn)行判別;第二階段則根據(jù)判別結(jié)果采用相應(yīng)算法:突變運(yùn)動(dòng)采用基于視覺(jué)顯著性的WLMC算法,平滑運(yùn)動(dòng)采用交互式馬爾可夫鏈蒙特卡羅(IMCMC)算法,以此完成目標(biāo)跟蹤,提高算法的魯棒性。<

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