唐俊
- 作品数：8 被引量：15H指数：3
- 供职机构：江西理工大学电气工程与自动化学院更多>>
- 发文基金：江西省科技厅青年科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于子空间联合模型的视觉跟踪
- 2017年
- 目标跟踪是计算机视觉的重要组成部分,其鲁棒性一直受到目标遮挡,光照变化,目标姿态变化等因素的制约。针对这个问题,提出了基于子空间联合模型的视觉跟踪算法。算法为了克服遮挡对目标跟踪的影响,采用局部动态稀疏表示进行遮挡检测,根据遮挡检测结果来修正增量子空间误差。此外,在稀疏子空间基础上计算目标模板和候选模板的相似性。在粒子滤波框架下,联合候选目标增量误差和相似性实现目标跟踪。通过在多个具有挑战性的视频序列上进行实验,表明该算法具有较好的鲁棒性。
- 杨国亮唐俊朱松伟王建
- 关键词：视觉跟踪粒子滤波
- 球磨机的分数阶情感学习模型控制方法被引量：1
- 2017年
- 基于球磨机系统的强耦合和时变性的特点,提出了一种改进的大脑情感学习模型(BEL)控制方法。采用分数阶微积分对BEL模型的感官输入函数和情感暗示函数进行描述,使得BEL模型输入信号选择更为合理,提高了BEL控制器的控制精度。利用多变量逆向解耦的方法,设计了基于分数阶BEL的智能控制器。仿真结果表明:该方法具有较好的控制性能、良好的抗干扰性能及模型不敏感性。
- 杨国亮朱松伟唐俊王建
- 关键词：球磨机分数阶微积分
- 基于低秩投影中稀疏误差矩阵分析的视觉跟踪
- 2017年
- 单目标跟踪是计算机视觉的重要组成部分,其鲁棒性一直受到目标遮挡、光照变化、目标尺度变化等因素的制约。针对这个问题,提出了基于低秩投影中稀疏误差矩阵分析的视觉跟踪算法。为了克服模板漂移对跟踪的影响,采用目标模板和候选目标的相似性关系动态选择目标模板的更新方式。在粒子滤波的框架下,利用鲁棒主成分分析和低秩投影原理求得候选目标的稀疏误差矩阵,根据稀疏误差矩阵的边缘信息和平滑度信息实现对下一帧目标的观测似然估计。在多个视频序列上的实验表明,算法具有较好的鲁棒性。
- 杨国亮唐俊王建朱松伟梁礼明
- 关键词：视觉跟踪粒子滤波
- 基于非局部矩阵填充的文物修复技术研究被引量：3
- 2016年
- 文物图像包含了丰富的内容,使用传统偏微分方法很难有效地恢复文物图像。为了有效恢复原图像,提出一种基于非局部矩阵填充的文物修复方法。该算法充分利用图像的冗余信息,在搜索窗口内,通过比较像素点周围一个矩形邻域内的多个像素点的相似性,找到一定数量的相似块转换为列向量,构成相似块组矩阵。由于相似块组矩阵为低秩或者近似低秩的,再通过矩阵填充的原理对损坏像素点进行填充修复。对于文物图像中出现的不同比例像素点丢失、有划痕、有文字破损的修复实验结果表明,该算法能够很好地保留结构细节信息,拥有较好的视觉特性,使目标轮廓边缘特征清晰,有效地恢复出文物图像的原貌,具有良好的修复能力。
- 杨国亮鲁海荣丰义琴唐俊
- 关键词：非局部
- 基于低秩表示动态更新投影的在线运动目标检测被引量：3
- 2016年
- 视频图像中运动目标检测是机器视觉领域的重要研究内容,旨在将序列图像中的背景和前景进行有效分离。在研究几种典型运动目标检测算法的基础上,提出了一种基于低秩表示动态更新投影的在线运动目标检测算法。采用低秩表示方法对若干连续视频帧进行低秩分解,并将分解所获得的低秩部分对应的左奇异值矩阵的正交补引为投影矩阵;再构建投影模型,拟合出数据的稀疏前景;最后采用视频分段分析法则对投影矩阵进行动态更新,从而保证所分离的背景以及前景的有效性。在Curtain等多个视频数据库上与其他算法进行了对比实验,实验结果表明所提算法具有很好的检测效果,对复杂的运动前景和动态背景的处理表现出很强的鲁棒性。
- 杨国亮丰义琴唐俊谢乃俊
- 关键词：投影矩阵
- 基于k-邻域相关性的多标签分类被引量：1
- 2016年
- 多标签分类是指数据可以同属于多个类的分类问题,其数据特征和标签间相关性对分类结果存在影响。因此,提出一种融合前述两种因素的多标签分类算法。将数据用核函数进行特征映射,根据训练数据的k-邻域计算得到每个标签的最大后验概率;并将其加入到对应的数据特征中。用加入最大后验概率的数据特征训练分类器。通过在经典的yeast、scene和emotion数据库上实验,证明了算法的有效性。
- 杨国亮王建朱松伟唐俊
- 基于低秩投影与稀疏表示的视觉跟踪算法研究
- 随着计算机和相关硬件设备的普及，单目标跟踪技术受到越来越多研究员的广泛关注。当前阶段视觉跟踪作为计算机视觉的重要组成部分，其鲁棒性一直受到目标遮挡，光照变化，目标姿态变化等因素的制约，应用领域也受到极大限制。本文在前人工...
- 唐俊
- 关键词：视觉跟踪粒子滤波
- 基于迭代对数阈值的加权RPCA非局部图像去噪被引量：7
- 2016年
- 针对传统图像去噪算法的不足,提出了基于迭代对数阈值的加权RPCA非局部图像去噪方法,该算法首先根据图像的自相似性,对含有噪声的图像进行相似块匹配,获得低秩的相似块组矩阵,再构建RPCA模型,对模型中的低秩部分进行加权,利用迭代对数阈值的方法来求解目标函数.实验结果表明,无论是对于低噪声图像还是高噪声图像,都能够有效去除噪声,提高图像的峰值信噪比和结构相似指数,且能够很好的保持图像的结构纹理,图像视觉效果有明显改善.
- 杨国亮鲁海荣唐俊王艳芳
- 关键词：去噪
