戴彬
- 作品数：4 被引量：7H指数：2
- 供职机构：兰州理工大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金甘肃省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于主题特征学习的图像分类和标注融合方法研究
- 李晓旭曹洁吴迪戴彬
- 该课题结合相关主题发现和集成学习思想研究图像分类和标注的方法，然后基于建立的图像分类和标注的模型，研究分类和标注的融合方法，构建同时进行图像分类和标注的方法，并使其互相促进。完成了以下内容的研究。基于相关主题特征发现和集...
- 关键词：
- 关键词：图像分类方法智能机器人图像检索技术
- 基于多特征融合的改进UPF目标跟踪算法被引量：4
- 2014年
- 针对单特征目标跟踪算法的鲁棒性较差以及不能充分利用最新的量测信息等问题,提出了一种基于多特征融合的改进UPF(Unscented Particle Filter)跟踪算法.基于比例最小偏度单形采样策略的UKF(Unscented Kalman Filter)算法和IKF(Iterated Kalman Filter)算法对粒子滤波算法进行改进,并在改进的算法框架下,采用不确定性度量方法融合目标的颜色和纹理特征,对目标进行跟踪.仿真实验表明,改进算法提高了跟踪精度,对复杂背景下的目标进行跟踪有较好的效果,并能有效跟踪被遮挡的目标.
- 李晓旭戴彬曹洁
- 关键词：目标跟踪多特征融合
- 改进的粒子滤波算法在视频跟踪中的应用
- 视频目标跟踪是计算机视觉研究领域的核心问题，融合了图像处理、模式识别、人工智能等不同领域的理论和知识，广泛应用在智能监控、智能交通、图像压缩、人机交互、医学诊断等领域。目标跟踪可以看成非线性、非高斯系统的状态估计问题，而...
- 戴彬
- 关键词：目标跟踪粒子滤波多特征融合遗传算法
- 基于高斯Sigma点选取的改进UPF算法被引量：2
- 2014年
- 针对标准粒子滤波存在的粒子退化现象,提出了一种改进的UPF算法。该算法采用基于高斯Sigma点选取的自适应无味卡尔曼滤波产生建议分布函数,然后利用MetropolisHastings(MH)方法优化粒子,提高了对系统后验概率密度的逼近程度。仿真结果表明:改进算法降低了粒子滤波算法的粒子退化程度,提高了跟踪精度。
- 曹洁戴彬李晓旭
- 关键词：计算机应用粒子滤波无味卡尔曼滤波
