【摘 要】
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目标跟踪是计算机视觉领域中一个十分具有研究价值的问题。现今在视频监控、体育赛事转播、无人机和机器人等领域都有广泛应用。然而,目标周围环境的变化、目标自身的变化以及拍摄角度和距离的变化,都有可能对跟踪器造成影响,从而降低跟踪性能。大多数跟踪算法只针对RGB图像进行处理,使用互相关进行特征匹配,使得跟踪器难以应对目标遮挡、变形以及极端环境因素的影响。针对上诉问题,本文展开如下研究。首先,针对现有目标跟
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目标跟踪是计算机视觉领域中一个十分具有研究价值的问题。现今在视频监控、体育赛事转播、无人机和机器人等领域都有广泛应用。然而,目标周围环境的变化、目标自身的变化以及拍摄角度和距离的变化,都有可能对跟踪器造成影响,从而降低跟踪性能。大多数跟踪算法只针对RGB图像进行处理,使用互相关进行特征匹配,使得跟踪器难以应对目标遮挡、变形以及极端环境因素的影响。针对上诉问题,本文展开如下研究。首先,针对现有目标跟踪算法无法应对目标遮挡以及变形的问题,提出了基于双重注意力相似度的孪生网络跟踪算法。该方法使用孪生网络提取图像特征,通过双重注意力相似度匹配模块计算模板特征和搜索区域特征的像素级相似度,对该相似度图进行分类和回归操作,使得跟踪算法应对遮挡和变形问题的性能提高。其次,针对RGB跟踪算法无法应对目标遮挡和昏暗光照环境的问题,提出了基于深度信息重检测的目标跟踪算法。该方法使用RGB和深度的组合图像,通过RGB跟踪器预测目标跟踪结果,使用深度信息相似度判断预测结果是否可靠,预测结果不可靠则通过遮挡恢复机制生成新预测结果,提高跟踪算法的性能。最后,通过Pytorch框架实现了跟踪模型,并使用公共数据集对基于双重注意力相似度的孪生网络跟踪算法进行了消融实验和对比实验,对基于深度信息重检测的目标跟踪算法进行了对比实验。
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离群点检测技术是数据挖掘领域的一个重要研究分支,其在入侵检测、欺诈检测和医疗卫生检测等领域发挥着重要的作用。近年来,国内外学者提出了众多离群点检测方法,但是这些方法都存在着各种缺陷,在很多数据集上存在检测精度不佳的问题,因此本文针对现阶段的离群点检测方法存在的问题进行研究,提出了新的离群点检测方法。首先,针对基于近邻关系的离群点检测方法存在边界区域点检测精确度不高和内部点计算耗时的问题,提出了一种
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＜正＞黄布凡、许寿椿、陈嘉瑛、王会银编纂的《藏缅语族语言词汇》，于1992年由中央民族学院出版社出版。由于其专业性和实用性，该书成为语言学领域的专家学者、研究人员以及学生的常用工具书，在出版后不久即售罄。但社会需求不断，经常有国内外专业人士欲求购此书，希望再版。
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基于信道状态信息（CSI,Channel State Information）的无线感知技术因其具有无需目标携带设备、不受光照和视距限制、不侵犯隐私等优势,在人机交互、智能家居等领域具有广阔的应用前景。现有研究针对人体位置或行为信息已经取得了满意的识别精度,然而很多应用不仅需要识别人体的行为,而且还需要识别人体的位置,仅仅利用商用Wi Fi设备进行单一的目标识别已经不能满足时代的发展和人们的需求。
近年来,量子混沌系统间、阵列和复杂网络同步和参数识别的研究方兴未艾。设计通用、高效的同步控制器和参数识别律,不仅具有很好的科学意义,也在量子通信、光信息处理等领域有着广泛的应用价值。本文中,以量子混沌模型为节点组成多种典型复杂网络,优化设计同步控制器和参数识别器,在有限的时间内,即使节点数和网络拓扑结构时时随时间改变,且驱动和响应网络间存在双向延时,也能实现完成同步和不确定参数的精准识别。主要内容
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