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基于智能辅助视域盲区目标识别与匹配: 在视频监控应用中，行人匹配技术一直处于该研究领域的前沿，随着社会对监控的要求越来越高，虽然行人匹配技术的研究也取得了一定的成果，但对于更加贴近真实场景应用的多摄像机多行人匹配技术仍有很多问题亟待解决。　　在多摄像机公共区...; 吴盈; 关键词：视频监控目标识别

视频监控中跨盲区行人目标的识别匹配方法: 本发明涉及一种视频监控中跨盲区行人目标的识别匹配方法，其特征在于：包括步骤1、对单摄像机拍摄的行人目标进行检测；步骤2、对检测出的行人目标进行图像处理；步骤3、将处理后的图像转换为HSV图像，将该HSV图像的H通道分量图...; 陈恳吴盈邵枫吉培培; 文献传递

基于改进的Heaviside核函数新的目标模型追踪算法: 2014年; 为更好地解决前景和背景相似程度较大或目标运动较为复杂的问题,提出了基于改进的Heaviside核函数新的目标模型追踪算法.在初始帧中,使用改进的Heaviside核函数来表示目标区域,然后分别计算目标区域前景和背景元素的颜色纹理直方图特征分布,并通过前景和背景特征分布差异建立新的目标模型,它可更好地代表目标.对于候选模型,结合传统Epanechnikov核对目标模型建模,通过Bhattacharyya系数进行迭代搜索,最终收敛的位置即为下一帧的目标中心.实验结果表明:提出的算法和传统的Mean-shift算法和基于颜色纹理直方图的Mean-shift算法相比较精确度高、速度快、鲁棒性强.; 吴盈陈恳

结合HOG-LBP特征及多实例在线学习的随机蕨目标跟踪方法（英文）被引量：2: 2015年; 提出了通过联合随机蕨与HOG-LBP特征建立目标模型的方法.首先利用选定目标图像块中的HOG-LBP特征向量完成初始化及在其后的过程中产生新的随机蕨,该随机蕨用于对兴趣目标的检测和跟踪.目标模型的更新通过多实例在线学习与更新蕨池实现.提出的方法在选定6个标准视频序列进行测试,测试结果与现在较流行的OnlineB oosting Tracker、MILTracker等跟踪算法进行了比较和分析.结果表明,在各种复杂环境下,本研究提出的方法具备良好的跟踪鲁棒性,在抗局部遮挡和光照变化方面具有一定的优势;同时算法具备一定的抗尺度变化能力;在抗旋转方面,该算法仍有一定的可改善空间.; 吉培培陈恳刘哲吴盈; 关键词：视觉跟踪多示例学习

视频监控中跨盲区行人目标的识别匹配方法: 本发明涉及一种视频监控中跨盲区行人目标的识别匹配方法，其特征在于：包括步骤1、对单摄像机拍摄的行人目标进行检测；步骤2、对检测出的行人目标进行图像处理；步骤3、将处理后的图像转换为HSV图像，将该HSV图像的H通道分量图...; 陈恳吴盈邵枫吉培培; 文献传递

基于分块特征组合的视域盲区行人匹配: 2015年; 各相机间通常存在监控视域以外的非重叠区域,即相机视域盲区,它的存在对多相机多行人匹配带来了挑战性工作。提出了一种基于分块特征组合的多摄像机视域盲区行人匹配的方法。在单摄像机视域中首先通过HOG特征训练而成的判别训练部件模型对行人进行检测,在其Hue分量上分别提取COLOR、SIFT和LBP分块特征,从而通过实验找出最佳组合特征实现行人的匹配。提出的最佳组合特征和已有文献中的匹配方法进行比较,结果表明匹配速率有很大的提高。; 吴盈陈恳吉培培

基于随机局部均值Hash特征的在线学习目标跟踪被引量：3: 2016年; 在局部遮挡,光线变化,以及复杂背景环境下进行有效稳定的目标跟踪一直是一个长期困扰研究者的复杂问题。提出一种基于随机局部均值Hash特征的在线学习目标跟踪算法,算法的创新点为基于泊松概率分布的目标模型建立及其在线更新。算法首先利用已标定实际位置的目标图像来初始化目标模型及构建初始分类器池,由此求出下一帧的检测算子,同时基于多实例在线学习方法,利用检测到的目标样本(正样本)以及附近的背景样本(负样本)在线更新目标模型,求出新的检测算子用于后续帧的目标检测及跟踪。提出的算法与现有基于检测学习的Online Boosting Tracker,Semi Tracker,Beyond Semi Tracker,Context Tracker和MILTracker跟踪算法在给定的四个标准视频序列中进行了跟踪性能比较。实验结果表明,在各种复杂环境下,该算法具备良好的综合跟踪性能,尤其在抗局部遮挡方面尤为突出。在抗目标旋转方面,该算法仍有待优化。; 吴盈刘哲陈恳吉培培; 关键词：目标检测与跟踪分类器

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吴盈