程有龙
- 作品数：4 被引量：10H指数：1
- 供职机构：教育部更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 融合先验知识的自适应行人跟踪算法被引量：10
- 2009年
- 在实际监控场合中,行人的运动有着诸多不确定性,这些会对现有的跟踪算法产生干扰,从而造成跟踪丢失.基于此,文中提出一种将行人检测的先验知识融入到跟踪模型自学习过程的行人跟踪算法.首先通过离线训练,得到具有较强区分能力的子分类器集,这些子分类器蕴含了对于行人的先验知识.在跟踪过程中,使用online boosting算法从离线训练的子分类器集中学习并更新强分类器,对被跟踪行人进行动态建模.实验结果表明,该算法有效缓解算法自适应性与"漂移"之间的矛盾,能够在真实监控场合下跟踪具有复杂运动的行人.
- 程有龙李斌张文聪庄镇泉
- 关键词：行人跟踪先验知识
- 基于树形检测器的多标志识别
- 2010年
- 本文首先采用了soft cascade结构的头结点分类器检测出大量的背景图像;然后,通过一个贪婪搜索算法构建分叉树分类器,将不同的台标分类到正确的检测线路中;最后,使用普通cascade结构来得到更加准确的识别结果。实验结果,本文的检测器可以获得较高的识别准确度。
- 周蓉君程有龙
- 关键词：CANNY算子
- 面向不均衡小样本训练集的改进Boosting算法
- 2010年
- 传统的Boosting算法训练出的分类器常会出现过拟合和向多数类偏移.为此,提出一种基于自适应样本注入和特征置换的Boosting学习算法,通过在训练过程中加入人工合成样本,逐渐平衡训练集,并通过合成的样本对分类器学习进行扰动,使分类器选择更多有效的特征,提高了分类器的泛化能力.最后,在两类和多类图片分类问题上对该算法的有效性进行了考察,实验结果表明,该算法能够在样本数很少,且正负样本数量极不均衡的情况下,有效提高booting算法的泛化能力.
- 程有龙庄连生李斌庄镇泉
- 关键词：BOOSTING泛化能力
- 智能视频监控中的行人检测与跟踪算法研究
- 智能视频监控是计算机视觉领域一个新兴的应用方向，是计算机视觉、图像处理、模式识别、人工智能等多学科的结合。在智能视频监控中，行人是主要的关注对象。因此研究一个鲁棒的行人检测和跟踪算法具有重要意义。本文主要研究利用基于Bo...
- 程有龙
- 关键词：智能视频监控行人检测行人跟踪计算机视觉模式识别
- 文献传递
