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基于灰度共生的多线索目标联合优化跟踪
1
作者
金广智
石林锁
+2 位作者
刘浩
牟伟杰
崔智高
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第2期252-257,共6页
为了提高跟踪算法对多种目标表观变化场景的自适应能力与跟踪精度,提出一种基于灰度共生的多线索目标联合优化跟踪算法。该算法首先提取目标灰度信息,通过灰度共生的高区分度特征对目标进行二元超分描述,结合三阶张量理论融合目标区域...
为了提高跟踪算法对多种目标表观变化场景的自适应能力与跟踪精度,提出一种基于灰度共生的多线索目标联合优化跟踪算法。该算法首先提取目标灰度信息,通过灰度共生的高区分度特征对目标进行二元超分描述,结合三阶张量理论融合目标区域的多视图信息,建立起目标的三维在线表观模型,然后利用线性空间理论对表观模型进行双线性展开,通过双线性空间的增量学习更新,降低模型更新时的运算量。通过二级联合跟踪机制对跟踪估计进行动态调整,以避免误差累积出现跟踪漂移。与典型算法进行多场景试验对比,表明该算法能有效地应对多种复杂场景下的运动目标跟踪。
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关键词
灰度共生
线性空间
多线索
三阶张量
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职称材料
基于多语义线索的跨模态视频检索算法
被引量：
1
2
作者
丁洛
李逸凡
+3 位作者
于成龙
刘洋
王轩
漆舒汉
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期596-604,共9页
针对现有的大多数跨模态视频检索算法忽略了数据中丰富的语义线索,使得生成特征的表现能力较差的问题,设计了一种基于多语义线索的跨模态视频检索模型,该模型通过多头目自注意力机制捕捉视频模态内部对语义起到重要作用的数据帧,有选择...
针对现有的大多数跨模态视频检索算法忽略了数据中丰富的语义线索,使得生成特征的表现能力较差的问题,设计了一种基于多语义线索的跨模态视频检索模型,该模型通过多头目自注意力机制捕捉视频模态内部对语义起到重要作用的数据帧,有选择性地关注视频数据的重要信息,获取数据的全局特征;采用双向门控循环单元(GRU)捕捉多模态数据内部上下文之间的交互特征;通过对局部数据之间的细微差别进行联合编码挖掘出视频和文本数据中的局部信息。通过数据的全局特征、上下文交互特征和局部特征构成多模态数据的多语义线索,更好地挖掘数据中的语义信息,进而提高检索效果。在此基础上,提出了一种改进的三元组距离度量损失函数,采用了基于相似性排序的困难负样本挖掘方法,提升了跨模态特征的学习效果。在MSR-VTT数据集上的实验表明:与当前最先进的方法比较,所提算法在文本检索视频任务上提高了11.1%;在MSVD数据集上的实验表明:与当前先进的方法比较,所提算法在文本检索视频任务上总召回率提高了5.0%。
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关键词
跨模态视频检索
多语义线索
多头目注意力机制
距离度量损失函数
多模态
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职称材料
题名
基于灰度共生的多线索目标联合优化跟踪
1
作者
金广智
石林锁
刘浩
牟伟杰
崔智高
机构
第二炮兵工程大学
出处
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第2期252-257,共6页
基金
国家自然科学基金(61501470)
文摘
为了提高跟踪算法对多种目标表观变化场景的自适应能力与跟踪精度,提出一种基于灰度共生的多线索目标联合优化跟踪算法。该算法首先提取目标灰度信息,通过灰度共生的高区分度特征对目标进行二元超分描述,结合三阶张量理论融合目标区域的多视图信息,建立起目标的三维在线表观模型,然后利用线性空间理论对表观模型进行双线性展开,通过双线性空间的增量学习更新,降低模型更新时的运算量。通过二级联合跟踪机制对跟踪估计进行动态调整,以避免误差累积出现跟踪漂移。与典型算法进行多场景试验对比,表明该算法能有效地应对多种复杂场景下的运动目标跟踪。
关键词
灰度共生
线性空间
多线索
三阶张量
Keywords
gray-level co-occurrence
linear space
multi
-
clues
third-order tensor
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于多语义线索的跨模态视频检索算法
被引量：
1
2
作者
丁洛
李逸凡
于成龙
刘洋
王轩
漆舒汉
机构
哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院
深圳信息职业技术学院数字媒体学院
鹏城实验室
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期596-604,共9页
基金
国家自然科学基金(61902093)
广东省自然科学基金(2020A1515010652)。
文摘
针对现有的大多数跨模态视频检索算法忽略了数据中丰富的语义线索,使得生成特征的表现能力较差的问题,设计了一种基于多语义线索的跨模态视频检索模型,该模型通过多头目自注意力机制捕捉视频模态内部对语义起到重要作用的数据帧,有选择性地关注视频数据的重要信息,获取数据的全局特征;采用双向门控循环单元(GRU)捕捉多模态数据内部上下文之间的交互特征;通过对局部数据之间的细微差别进行联合编码挖掘出视频和文本数据中的局部信息。通过数据的全局特征、上下文交互特征和局部特征构成多模态数据的多语义线索,更好地挖掘数据中的语义信息,进而提高检索效果。在此基础上,提出了一种改进的三元组距离度量损失函数,采用了基于相似性排序的困难负样本挖掘方法,提升了跨模态特征的学习效果。在MSR-VTT数据集上的实验表明:与当前最先进的方法比较,所提算法在文本检索视频任务上提高了11.1%;在MSVD数据集上的实验表明:与当前先进的方法比较,所提算法在文本检索视频任务上总召回率提高了5.0%。
关键词
跨模态视频检索
多语义线索
多头目注意力机制
距离度量损失函数
多模态
Keywords
cross-modal video retrieval
multi
-semantic
clues
multi
-leader attention mechanism
distance measurement loss function
multi
-modal
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于灰度共生的多线索目标联合优化跟踪
金广智
石林锁
刘浩
牟伟杰
崔智高
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
0
下载PDF
职称材料
2
基于多语义线索的跨模态视频检索算法
丁洛
李逸凡
于成龙
刘洋
王轩
漆舒汉
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
1
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职称材料
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