公开(公告)号：CN109859241A

公开(公告)日：2019-06-07

申请号：CN201910019982.1

申请日：2019-01-09

Applicant: 厦门大学

Inventor： 王菡子 ,  梁艳杰 ,  严严 ,  刘祎

IPC: G06T7/246

Abstract: 自适应特征选择和时间一致性鲁棒相关滤波视觉跟踪方法，涉及计算机视觉技术。将弹性网络和时间一致性约束同时引入到相关滤波学习中，能够自适应地选择判别性特征抑制干扰特征，同时，能够将模型的学习与更新结合在一起，能够有效地缓解传统相关滤波器判别性不强以及随时间退化的问题，提高算法对遮挡、形变、旋转以及背景干扰的鲁棒性。通过弹性网络和时间一致性约束，相关滤波器自适应地选择时间上连续的、具有区域特性的判别性特征。推导出的相关滤波学习问题能够通过ADMM求解，仅仅用少数几次迭代就能高效地求解该问题。能够取得较好的性能，精度高，速度快。

公开(公告)号：CN112287999B

公开(公告)日：2022-06-14

申请号：CN202011166826.7

申请日：2020-10-27

Applicant: 厦门大学

Inventor： 王菡子 ,  程林 ,  张辽 ,  梁艳杰

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 利用卷积神经网络矫正梯度的弱监督目标定位方法，涉及计算机视觉技术领域。在给定的只包含类别标签的数据集上训练好一个用于分类功能的卷积神经网络，先对网络进行正向传递，然后指定待定位的目标的类别，进行卷积神经网络矫正梯度的反向传递，即从输出层向输入层逐层反向传递梯度，并且进行相应的矫正操作。卷积神经网络矫正梯度的反向传递包含对网络中全连接层、卷积层等传递的梯度进行了矫正。生成的热图中目标轮廓清晰，获取的定位精度高，同时能够区分不同类别的目标，定位的区域含有较少无关背景。对含有负值特征的模型具有鲁棒性。

公开(公告)号：CN109859241B

公开(公告)日：2020-09-18

申请号：CN201910019982.1

申请日：2019-01-09

Applicant: 厦门大学

Inventor： 王菡子 ,  梁艳杰 ,  严严 ,  刘祎

IPC: G06T7/246

Abstract: 自适应特征选择和时间一致性鲁棒相关滤波视觉跟踪方法，涉及计算机视觉技术。将弹性网络和时间一致性约束同时引入到相关滤波学习中，能够自适应地选择判别性特征抑制干扰特征，同时，能够将模型的学习与更新结合在一起，能够有效地缓解传统相关滤波器判别性不强以及随时间退化的问题，提高算法对遮挡、形变、旋转以及背景干扰的鲁棒性。通过弹性网络和时间一致性约束，相关滤波器自适应地选择时间上连续的、具有区域特性的判别性特征。推导出的相关滤波学习问题能够通过ADMM求解，仅仅用少数几次迭代就能高效地求解该问题。能够取得较好的性能，精度高，速度快。

公开(公告)号：CN110148159A

公开(公告)日：2019-08-20

申请号：CN201910418073.5

申请日：2019-05-20

Applicant: 厦门大学

Inventor： 王菡子 ,  陈昊升 ,  吴强强 ,  梁艳杰

IPC: G06T7/246

Abstract: 一种基于事件相机的异步目标跟踪方法，涉及计算机视觉技术。包含三个主要部分：开始的目标检测模块、目标跟踪模块和恢复跟踪模块；所述开始的目标检测模块用于提取ATSLTD帧上的目标建议窗口；所述目标跟踪模块根据最小化目标时空不一致信息原则选择最佳的目标建议窗口作为跟踪结果；所述恢复跟踪模块用于跟踪失败时恢复对目标的跟踪。该方法能够有效地应对目标跟踪中存在的目标快速运动和高动态范围场景等问题，取得了优于主流基于传统相机的目标跟踪算法的精度。

公开(公告)号：CN108898621A

公开(公告)日：2018-11-27

申请号：CN201810662407.9

申请日：2018-06-25

Applicant: 厦门大学

Inventor： 王菡子 ,  梁艳杰 ,  严严

IPC: G06T7/246

Abstract: 一种基于实例感知目标建议窗口的相关滤波跟踪方法，能够在基于CNN的相关滤波框架中根据检测的稳定性自适应地选择尺度估计模式以及目标重检测模式，提高算法在尺度估计、快速运动、遮挡、背景干扰等方面的鲁棒性。由EdgeBoxes生成的目标建议窗口基于表观相似度和空间加权排序后得到的都是与目标实例具有高相似度的目标建议窗口，称为实例感知目标建议窗口。实例感知的目标建议窗口由基于CNN的相关滤波器进一步引导至最优位置，从中选取最显著的经引导后的实例感知目标建议窗口，作为目标的尺度估计或者重检测结果，可有效地解决跟踪过程中的尺度变化以及目标丢失。在标准数据集上，提出的方法获得很高的性能指标。

公开(公告)号：CN108257148A

公开(公告)日：2018-07-06

申请号：CN201810046395.7

申请日：2018-01-17

Applicant: 厦门大学

Inventor： 王菡子 ,  郭冠军 ,  梁艳杰 ,  严严

IPC: G06T7/207 ,  G06T7/215 ,  G06T7/277

Abstract: 特定对象的目标建议窗口生成方法及其在目标跟踪的应用，涉及计算机视觉技术。给定一帧训练视频，将该图像分成三个区域：完全的目标区域，完全的背景区域以及目标和背景的混合区域。对完全的目标区域和完全的背景区域分别计算目标像素和背景像素的概率分布图，更新目标像素和背景像素的概率分布图模型。给定一帧测试视频，利用训练好的概率分布图来预测图像中每个像素属于目标的概率，得到概率响应图。对原图和概率响应图分别提取目标建议窗口，把这些目标建议窗口都作为候选的目标建议窗口。对得到的目标建议窗口基于与对象的相似度进行排序，生成特定对象的目标建议窗口。把特定对象的目标建议窗口作为MDNET的训练样本实现目标跟踪。