一种融合HOG-LBP和KCF的行人跟踪方法

    公开(公告)号:CN111968154A

    公开(公告)日:2020-11-20

    申请号:CN202010705263.8

    申请日:2020-07-21

    Abstract: 本发明公开了一种融合HOG-LBP和KCF的行人跟踪方法,获取行人视频,设定跟踪目标,确定候选区域,提取候选区域图像的HOG-LBP特征,根据提取的图像的HOG-LBP特征计算核相关滤波器,通过得到的核相关检测更新行人位置,更新滤波器,输出跟踪结果;本发明方法可以解决KCF行人跟踪算法中,当背景覆盖着凌乱的噪声边缘时,HOG特征无法处理,导致跟踪漂移和失败,算法鲁棒性降低的问题。

    一种基于多网络融合的服装风格识别推荐方法

    公开(公告)号:CN111967930A

    公开(公告)日:2020-11-20

    申请号:CN202010661708.7

    申请日:2020-07-10

    Inventor: 陈宁 杨迪

    Abstract: 本发明公开的一种基于多网络融合的服装风格识别推荐方法,具体为:步骤1:训练保存MNF网络模型;步骤2:调用MNF网络模型,利用摄像头获取人体图像,进行人体图像预处理得到原始图像;步骤3:原始图像经过VGG16网络得到服装的全局特征;步骤4:上述原始图像经过图像分割得到人体分割图像;步骤5:人体分割图像经过DenseNet网络得到服装的局部特征;步骤6:将步骤3得到的全局特征和步骤5得到的局部特征通过融合得到服装最终特征;步骤7:最终特征通过分类器得到服装风格分类标签;步骤8:服装分类标签遍历线下服装数据库得到相同风格的服装推荐结果。该方法解决了复杂环境下不同风格的服装识别精度问题。

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