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正文內(nèi)容

tld目標跟蹤算法(編輯修改稿)

2025-03-08 05:42 本頁面
 

【文章內(nèi)容簡介】 域 上 的結(jié)構(gòu)性特征,并且假設(shè)目標在一個視頻幀中只可能出現(xiàn)在一個位置。 Nexperts對 檢測模塊在當前幀中的所有輸出結(jié)果以及 跟蹤模塊 的輸出結(jié)果進行分析,并找到 置信度最高 的結(jié)果。同 置信度最高 區(qū)域 之間沒有 重疊的圖相片被認定 為 負樣本 。另外,具有最大可能性的那個區(qū)域,被用于 重新初始化 跟蹤模塊。 PN experts 的產(chǎn)生樣本的例子: ? 目標是下面 深色 的車 ? 黑色框 是 檢測器 檢測到的正 樣本 ? 黃色框 是 跟蹤器 產(chǎn)生 的正 樣本 ? 紅星標記 的是每一幀最后 的跟蹤結(jié)果 ? 跟蹤器 代表產(chǎn)生正樣本的 P專家 ? 在 第 t幀 , 檢測器沒有發(fā)現(xiàn)深色車 , P專家 認為 深色 車是 正樣本, N專家 經(jīng)過比較,認為深色車的樣本更可信,所以把淺色車輸出為負樣本 。 ? 在 第 t+1幀 的過程 與之類似。 ? 在 第 t+2幀 時, P專家 產(chǎn)生了 錯誤的結(jié)果 ,但經(jīng)過 N專家 的比較,又把這個結(jié)果排除了,算法仍然可以追蹤到正確的車輛 。 一、 TLD算法簡介 二、 TLD框架結(jié)構(gòu) 三、 PN 學習 四、 TLD算法實現(xiàn) 主要內(nèi)容 四 、 TLD算法實現(xiàn) TLD架構(gòu)詳細的結(jié)構(gòu)圖 (1)在任意時刻,被跟蹤目標都可以用其 狀態(tài)屬性 來 表示。該狀態(tài)屬性可以是一 個 方框 或一個指示目標 是否可見的 標記 。 方框由它的 位置 和 尺度 來決定,有 固定 的 長寬比。兩個 方框的 空間相似度 由 重疊度 來量化,定義為兩個方框 交集與并集之比 。 (2)目標的外觀 用 圖像片 p來表示,每一個圖像片都是從跟蹤框內(nèi)部采樣得到的,并 被 重采樣 到一個 歸一化 的分辨率 ( 15*15像素)。 兩個圖相框 pi,pj的相似度: ? ? ? ?? ?, , 1i j i jS p p N C C p p?? NCC是一個 歸一化相關(guān)性系數(shù) 。 ? ?1 2 1 2, , ..., , , , ...,mmM p p p p p p? ? ? ? ? ??任意給定一個 圖像片 P和 目標模型 M,我們定義幾個量化指標: ① 正 樣本最近鄰 相似度 ② 負樣本最近鄰 相似度 ③ 前 50%正樣本的正最近鄰 相似度 ④ 相對 相似度 ⑤ 保守 相似度 ? ? ? ?, m a x ,i ipMS p M S p p??? ??? ? ? ?, a x ,i iS p S p p??? ??? ? ? ?50%2, m a x ,i mip M iS p M S p p? ? ? ??r SS SS???? ? 50%50%c S?? ? (3)目標模型 是一個代表迄今為止觀測到的 被檢測目標 及其 周圍背景 的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),它是一系列 正樣本 和 負樣本 的集合 Tracker 帶有 失敗 檢測 ( Failure detection)的 中值流 ( MedianFlow )跟蹤 算法,定義 FB誤差( forwardbackward error): ? 從時間 t的初始位置 x(t)開始追蹤產(chǎn)生時間 t+p的位置 x(t+p); ? 再 從位置 x(t+p)反向追蹤產(chǎn)生時間 t的預(yù)測位置 x`(t); ? 初始位置
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