公开(公告)号：CN104102647A

公开(公告)日：2014-10-15

申请号：CN201310117356.9

申请日：2013-04-07

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 朱松豪 ,  胡娟娟 ,  梁志伟

IPC: G06F17/30

CPC classification number: G06F17/30277

Abstract: 本发明提供了一种全新的基于无参数量子估计的图像检索框架。在该框架中，我们将数据库图像看做光源产生的光子，检索过程看做通过查询偏振滤波器来估计数据库图像的相关性。该框架的基本思路是：首先，利用预滤波滤除掉数据库中那些相关度较低的图片，以降低计算花费；然后，利用半监督学习方法，计算相关度较高的那些图像与输入查询图像间的相关性概率；最后，通过无参数量子估计优化排名靠前那些图像的相关性，以得到满意的检索结果。

公开(公告)号：CN103955947A

公开(公告)日：2014-07-30

申请号：CN201410108136.4

申请日：2014-03-21

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 朱松豪 ,  胡娟娟 ,  李向向 ,  陈玲玲

IPC: G06T7/20

Abstract: 本发明公开了一种基于连续最小能量与表观模型的多目标关联跟踪方法，该方法首先在目标检测和初始轨迹提取基础上，利用在线判别表观模型和AdBoost方法实现目标的初步关联，得到零散、且不连续的跟踪轨迹；然后，利用匈牙利方法对初次关联得到的短小、可靠的跟踪片段进行二关联；二次关联虽然可以得到连续的跟踪轨迹，但是不适合长时间目标跟踪的过程；最后采用基于最小能量的智能探测方法来弥补二次关联的缺陷，得到最终的更加平滑、连续的跟踪轨迹。