曾雄
- 作品数：8 被引量：3H指数：1
- 供职机构：浙江大学更多>>
- 发文基金：国家重点基础研究发展计划国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 一种分块的循环矩阵视频跟踪方法
- 本发明公开一种分块的循环矩阵视频跟踪方法，包括以下步骤：首先，将目标分成个相同大小的子目标，并对每个子目标进行加余弦窗预处理；然后，分别对每个子目标进行循环矩阵跟踪，得到每个子目标的跟踪结果，并计算该结果的置信度；最终，...
- 于慧敏曾雄
- 文献传递
- 一种基于对数似然图像的尺度自适应目标跟踪方法
- 本发明公开一种基于对数似然图像的尺度自适应目标跟踪方法，包括以下步骤：首先，根据目标与背景的颜色差异建立对数似然图像，并对该图像进行数学形态学处理；其次，在前面获得的对数似然图上，计算对数似然图的二阶中心矩，然后再进行椭...
- 于慧敏曾雄
- 结合排序向量SVM的视频跟踪被引量：1
- 2015年
- 针对真实视频场景中复杂的目标外观变化问题,提出新的结合排序向量SVM(RV-SVM)的单目标视频跟踪算法.基于压缩感知理论,利用稀疏测量矩阵压缩多尺度图像特征.采用Median-Flow跟踪算法作为预测器,并为RV-SVM构建训练数据集,使算法能够适应真实场景中遇到的目标遮挡、3D旋转和目标快速移动等复杂情况.通过在线学习RV-SVM算法,对候选位置集进行排序,找到目标的真实位置.对不同视频序列的测试结果表明:该方法可以在目标运动、旋转以及光照和尺度发生变化的情况下实现准确的跟踪.
- 于慧敏曾雄
- 关键词：视频跟踪压缩感知
- 一种基于对数似然图像的尺度自适应目标跟踪方法
- 本发明公开一种基于对数似然图像的尺度自适应目标跟踪方法，包括以下步骤：首先，根据目标与背景的颜色差异建立对数似然图像，并对该图像进行数学形态学处理；其次，在前面获得的对数似然图上，计算对数似然图的二阶中心矩，然后再进行椭...
- 于慧敏曾雄
- 文献传递
- 复杂环境下视频跟踪算法研究
- 视频跟踪是计算机视觉领域的一个极具有挑战性的研究课题，因为真实视频场景中存在复杂的目标外观变化，如尺度变化、部分遮挡、3D旋转、光照变化、目标变形等。为了解决上述复杂环境导致的跟踪不理想问题，论文在深入分析一些经典的基于...
- 曾雄
- 关键词：视频跟踪
- 一种分块的循环矩阵视频跟踪方法
- 本发明公开一种分块的循环矩阵视频跟踪方法，包括以下步骤：首先，将目标分成个相同大小的子目标，并对每个子目标进行加余弦窗预处理；然后，分别对每个子目标进行循环矩阵跟踪，得到每个子目标的跟踪结果，并计算该结果的置信度；最终，...
- 于慧敏曾雄
- 基于正则化风险最小化的目标计数被引量：2
- 2014年
- 针对现有研究对目标空间信息的普遍忽视及其对高密度群体精确计数的困难,提出对输入图像估计一个密度函数.通过该函数在任意图像区域上的积分得出该区域中的目标个数.经过数学推导,得到密度函数的参数化模型,分析特征向量需要满足的条件以及加入图像分割对结果的影响.由正则化风险最小化原理求取密度函数模型的参数,将密度函数的经验风险最小化问题简化为一个线性规划问题.实验表明,该方法只需少量图像进行训练,就可以准确地估计测试图像的目标数目.对于高密度群体,该方法能够给出目标计数,而不仅是密度等级估计.
- 吴鹏洲于慧敏曾雄
- 关键词：密度估计线性规划
- 一种基于排序学习的视频跟踪方法
- 本发明公开一种基于排序学习的视频跟踪方法，包括以下步骤，首先，基于压缩感知理论，利用稀疏测量矩阵压缩多尺度图像特征；其次，采用Median-Flow跟踪算法作为预测器，获得目标的粗略位置，并为RV-SVM算法构建训练数据...
- 于慧敏曾雄
- 文献传递
