【摘 要】
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为克服不同相机视角之间的域偏移问题,提出一种基于域通用和域分离字典对学习的跨视角行人重识别算法。具体地,基于来自同一相机视角下的行人共享相同的域,并且同一视角中每个行人图像所携带的域信息在短时间内具有一致性,将同一视角下的行人图像分解为特定视角的域信息分量和域分离的行人外观特征分量,提出一个判别字典学习模型以创建用于描述域信息分量的域通用字典和描述行人外观分量的域分离字典。首先,由于来自同一相机视
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为克服不同相机视角之间的域偏移问题,提出一种基于域通用和域分离字典对学习的跨视角行人重识别算法。具体地,基于来自同一相机视角下的行人共享相同的域,并且同一视角中每个行人图像所携带的域信息在短时间内具有一致性,将同一视角下的行人图像分解为特定视角的域信息分量和域分离的行人外观特征分量,提出一个判别字典学习模型以创建用于描述域信息分量的域通用字典和描述行人外观分量的域分离字典。首先,由于来自同一相机视角下的图像具有域相似性,因此通过低秩正则化来细化用于表示域信息的字典。其次,为了进一步提高学习字典的判别
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针对临近空间高超声速滑翔飞行器机动模式复杂,单一运动学模型难以完成三维跟踪的问题,提出一种三维跟踪方法,将飞行器机动弹道分为纵向和横向弹道,根据飞行器机动特性,在纵向上将加速度建模为零均值的二阶时间自相关随机过程,在横向上采用Singer模型和匀加速模型进行交互多模型(interactive multiple model,IMM)滤波,引入无偏量测转换将球坐标系下的雷达观测模型转换到笛卡尔坐标系,
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随着东北虎数量不断减少,识别单只老虎进而做出保护和追踪变得很有意义,故采用了一种基于局部分块和自适应L2正则化方法的东北虎重识别网络模型(Part-basedConvolutionalBaseline-AdaptiveL2,PCB-AL2)以解决在自然环境下东北虎重识别困难等问题。自适应L2正则化因子通过反向传播进行自适应更新,这是通过将正则化因子作为可训练的变量来实现的。针对老虎依靠身体条纹分辨
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