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基于多任务混合噪声分布模型表示的视频跟踪
1
作者 亚森江.木沙 赵春霞 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第13期15-24,共10页
视觉跟踪中,目标信息是不确定的非线性变化过程。随时间和空间而变化的复杂动态数据中学习出较为精确的目标模板并用它来线性表示候选样本外观模型,从而使跟踪器较好地适应跟踪作业中内在或外在因素所引起的目标外观变化是视觉目标跟踪... 视觉跟踪中,目标信息是不确定的非线性变化过程。随时间和空间而变化的复杂动态数据中学习出较为精确的目标模板并用它来线性表示候选样本外观模型,从而使跟踪器较好地适应跟踪作业中内在或外在因素所引起的目标外观变化是视觉目标跟踪研究的重点。提出一种新颖的多任务混合噪声分布模型表示的视频跟踪算法,将候选样本外观模型假设为由一组目标模板和最小重构误差组成的多任务线性回归问题。利用经典的增量主成分分析法从高维数据中学习出一组低维子空间基向量(模板正样本),并在线实时采样一些特殊的负样本加以扩充目标模板,再利用扩充后的新模板和独立同分布的高斯-拉普拉斯混合噪声来线性拟合当前时刻的候选目标外观模型,最后计算候选样本和真实目标之间的最大似然度,从而准确捕捉当前时刻的真实目标。在一些公认测试视频上的实验结果表明,该算法将能够在线学习较为精准的目标模板并定期更新目标在不同状态时的特殊信息,使得跟踪器始终保持最佳的状态,从而良好地适应不断发生变化的视觉信息(姿态、光照、遮挡、尺度、背景扰乱及运动模糊等),表现出更好的鲁棒性能。 展开更多
关键词 目标跟踪 多任务 增量子空间学习 实时字典扩充
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基于多任务最小软阈值回归方法的目标跟踪
2
作者 亚森江.木沙 赵春霞 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2015年第3期223-230,共8页
在视频跟踪中,模型表示是直接影响跟踪效率的核心问题之一.在随时间和空间变化的复杂数据中学习目标外观模型表示所需的有效模板,从而适应内在或外在因素所引起的目标状态变化是非常重要的.文中详细描述较为鲁棒的目标外观模型表示策略... 在视频跟踪中,模型表示是直接影响跟踪效率的核心问题之一.在随时间和空间变化的复杂数据中学习目标外观模型表示所需的有效模板,从而适应内在或外在因素所引起的目标状态变化是非常重要的.文中详细描述较为鲁棒的目标外观模型表示策略,并提出一种新的多任务最小软阈值回归跟踪算法(MLST).该算法框架将候选目标的观测模型假设为多任务线性回归问题,利用目标模板和独立同分布的高斯-拉普拉斯重构误差线性表示候选目标不同状态下的外观模型,从而跟踪器能够很好地适应各种复杂场景并准确预测每一时刻的真实目标状态.大量实验证明,文中在线学习策略能够充分挖掘目标在不同时刻的特殊状态信息以提高模型表示精度,使得跟踪器保持最佳的状态,从而在一定程度上提高跟踪性能.实验结果显示,本文算法体现较好的鲁棒性并优于一些目前较先进的跟踪算法. 展开更多
关键词 子空间学习 模型表示 多任务 目标跟踪
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东方欧鳊及白斑狗鱼生长过程的计算机辅助分析 被引量：1
3
作者 买买提热依木.阿布力孜 亚森江.木沙 《新疆大学学报（自然科学版）》 CAS 2002年第4期505-509,共5页
主要介绍了东方欧鳊和白斑狗鱼的生长环境 ,生长过程中的有关计算式 。
关键词 东方欧鳊 白斑狗鱼 生长过程 计算机辅助分析 生长环境 鱼纲 生长曲线
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关于键盘输入与Win32钩子的探讨
4
作者 甫尔哈提.阿布都热依木 亚森江.木沙 古丽米拉.克孜别克 《新疆大学学报（自然科学版）》 CAS 2002年第4期429-432,共4页
众所周知 ,Windows上的所有操作建立在事件驱动的机制上 ,更具体地来讲就是整个系统都是通过消息的传递来实现的 .本文以实例来介绍如何处理或实现某一特定功能的
关键词 Win32钩子 WINDOWS操作系统 键盘输入 事件驱动 消息传递 动态链接库
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在线复合模板模型表示的视觉目标跟踪 被引量：3
5
作者 亚森江.木沙 赵春霞 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2015年第9期1199-1211,共13页
目的视觉目标跟踪中,目标往往受到自身或场景中各种复杂干扰因素的影响,这对正确捕捉所感兴趣的目标信息带来极大的挑战。特别是,跟踪器所用的模板数据主要是在线学习获得,数据的可靠性直接影响到候选样本外观模型表示的精度。针对视觉... 目的视觉目标跟踪中,目标往往受到自身或场景中各种复杂干扰因素的影响,这对正确捕捉所感兴趣的目标信息带来极大的挑战。特别是,跟踪器所用的模板数据主要是在线学习获得,数据的可靠性直接影响到候选样本外观模型表示的精度。针对视觉目标跟踪中目标模板学习和候选样本外观模型表示等问题,采用一种较为有效的模板组织策略以及更为精确的模型表示技术,提出一种新颖的视觉目标跟踪算法。方法跟踪框架中,将候选样本外观模型表示假设为由一组复合模板和最小重构误差组成的线性回归问题,首先利用经典的增量主成分分析法从在线高维数据中学习出一组低维子空间基向量(模板正样本),并根据前一时刻跟踪结果在线实时采样一些特殊的负样本加以扩充目标模板数据,再利用新组织的模板基向量和独立同分布的高斯—拉普拉斯混合噪声来线性拟合候选目标外观模型,最后估计出候选样本和真实目标之间的最大似然度,从而使跟踪器能够准确捕捉每一时刻的真实目标状态信息。结果在一些公认测试视频序列上的实验结果表明,本文算法在目标模板学习和候选样本外观模型表示等方面比同类方法更能准确有效地反映出视频场景中目标状态的各种复杂变化,能够较好地解决各种不确定干扰因素下的模型退化和跟踪漂移问题,和一些优秀的同类算法相比,可以达到相同甚至更高的跟踪精度。结论本文算法能够在线学习较为精准的目标模板并定期更新,使得跟踪器良好地适应内在或外在因素(姿态、光照、遮挡、尺度、背景扰乱及运动模糊等)所引起的视觉信息变化,始终保持其最佳的状态,使得候选样本外观模型的表示更加可靠准确,从而展现出更为鲁棒的性能。 展开更多
关键词 在线学习 复合模板 模型表示 视觉目标跟踪
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矩阵低秩表示的目标跟踪算法
6
作者 亚森江.木沙 木合塔尔.克力木 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2018年第5期674-687,共14页
目的 目标跟踪中,遮挡、强烈光照及运动模糊等干扰对跟踪精度的影响较大,其为目标外观的观测建模精度带来一定的困难。此外,很多现有算法在观测建模中都以向量形式表示样本数据,使得样本数据原有结构及其各像素的潜在关系被有意改变,... 目的 目标跟踪中,遮挡、强烈光照及运动模糊等干扰对跟踪精度的影响较大,其为目标外观的观测建模精度带来一定的困难。此外,很多现有算法在观测建模中都以向量形式表示样本数据,使得样本数据原有结构及其各像素的潜在关系被有意改变,从而导致观测模型数据维度及计算复杂度的提高。方法 本文通过深入研究跟踪框架的观测建模问题,提出一种新颖的基于矩阵低秩表示的观测建模方法及其相应的似然度测度函数,使得跟踪算法能够充分挖掘样本数据的潜在特征结构,从而更加精确探测目标在遮挡或强烈光照等各种复杂干扰下的外观变化。同时,以矩阵形式表述样本信号的数据格式,使得其视觉特征的空间分布保留完好,并有效降低数据维度和计算复杂度。结果 本文跟踪算法在富有挑战性干扰因素的跟踪环境中体现出更为鲁棒的跟踪性能,能够较好地解决跟踪中遮挡或强烈光照所引起的模型退化和漂移等问题。在10个经典测试视频中,本文跟踪算法的平均中心点误差为5.29像素,平均跟踪重叠率为78%,平均跟踪成功率为98.28%,均优于其他同类算法。结论 本文以2维矩阵数据原型为载体,提出了一种新的多任务观测建模框架和最大似然度估计模型。实验数据的定性与定量分析结果表明,本文算法与一些优秀的同类算法相比,其跟踪建模精度达到相同甚至更高的水平。 展开更多
关键词 数据原型 矩阵低秩表示 多任务 观测建模 似然度估计 目标跟踪
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