公开(公告)号：CN107154024A

公开(公告)日：2017-09-12

申请号：CN201710355456.3

申请日：2017-05-19

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 刘忠耿 ,  练智超 ,  濮柯佳 ,  李杨 ,  张伟 ,  李敏

IPC: G06T3/40 ,  G06T7/246 ,  G06T7/269 ,  G06T7/44 ,  G06N3/08

CPC classification number: G06T3/4084 ,  G06N3/08 ,  G06T7/246 ,  G06T7/269 ,  G06T7/44 ,  G06T2207/20016 ,  G06T2207/20081

Abstract: 本发明公开了一种基于深度特征核相关滤波器的尺度自适应目标跟踪方法。该方法包括以下步骤：将图像输入到预训练完成的卷积神经网络，提取深度卷积特征；目标追踪，利用训练的模型，估计目标的位置和尺度；根据当前检测的目标位置和尺度，训练核相关滤波器；采用自适应的高置信度的模型更新方法，更新核相关滤波器。本发明提取了深度卷积特征，采用自适应尺度估计方法以及自适应的高置信度的模型更新策略，提高了目标在复杂场景和外观变化中的目标跟踪的鲁棒性，能够高效准确地处理目标尺度变化，另外，由于采用自适应的高置信度的模型更新策略，尽可能地减少了模型跟踪漂移。

公开(公告)号：CN107316316A

公开(公告)日：2017-11-03

申请号：CN201710355503.4

申请日：2017-05-19

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 练智超 ,  刘忠耿 ,  李杨 ,  濮柯佳 ,  肖亮

IPC: G06T7/246 ,  G06T7/262 ,  G06T7/269 ,  G06K9/62

CPC classification number: G06T7/248 ,  G06K9/629 ,  G06T7/262 ,  G06T7/269 ,  G06T2207/10016 ,  G06T2207/20004 ,  G06T2207/20056 ,  G06T2207/20081

Abstract: 本发明提供了一种基于多特征自适应融合和核相关滤波技术的目标跟踪方法。方法步骤为：根据前一帧跟踪的目标位置和尺度，获得目标运动的候选区域；提取候选区域的梯度方向直方图和颜色特征，融合两种特征，并进行快速傅立叶变换，得到特征图谱后计算核互相关；确定目标在当前帧的位置和尺度，获得目标区域；提取目标区域的梯度方向直方图和颜色特征，融合两种特征，并进行快速傅立叶变换，得到特征图谱后计算核自相关；设计自适应的目标相应，训练位置滤波器和尺度滤波器模型；使用线性插值方法更新特征图谱和相关滤波器。本发明增强了模型的判别能力，提高了目标在复杂场景和外观变化中的目标跟踪的鲁棒性，降低了计算复杂度、提高了跟踪的实时性。

公开(公告)号：CN107273855A

公开(公告)日：2017-10-20

申请号：CN201710459886.X

申请日：2017-06-17

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 练智超 ,  濮柯佳 ,  刘忠耿 ,  李杨 ,  张伟

IPC: G06K9/00

CPC classification number: G06K9/00268 ,  G06K9/00288

Abstract: 本发明公开了一种基于高阶导数线性局部算子的光照不变人脸识别方法，基于人脸图像对光照不敏感的特征进行识别，特征提取时首先对图像X方向和Y方向分别进行Sobel算子卷积得到的高阶导数图，然后对高阶导数图的每个点进行二进制编码得到二进制特征字符串，接着设置与二进制特征字符串对应的二进制特征权重，将二进制特征字符串转化为整数特征，最后针对X方向和Y方向的整数特征分别绘制空间直方图，并计算两个空间直方图的卡方距离得到人脸特征。本发明方法识别精度更高，对光照、姿态和表情的鲁棒性更好。