公开(公告)号：CN112926693B

公开(公告)日：2024-05-24

申请号：CN202110389746.6

申请日：2021-04-12

Applicant: 辽宁工程技术大学

Inventor： 崔丽群 ,  李明 ,  张俊东

IPC: G06V10/762 ,  G06V10/764 ,  G06V10/50

Abstract: 本发明公开了一种针对快速运动和运动模糊的核化相关滤波方法。首先在KCF算法中建立一个FM(Fast Motion)检测器，当检测器监测到目标发生了快速运动当前帧跟踪结果作废，以上一帧目标框为中心扩大当前帧目标寻找范围，范围内对相关滤波器用滑窗法得到目标可能位置的坐标分布；对该位置分布进行K‑means聚类，找出分布规律得到M个位置分布域，分布域中以类簇心为中心进行相关滤波定位目标中心位置，得到M个目标中心候选点；通过计分器选出最佳目标中心点。本发明在保证实时性的情况下提高了KCF算法对目标快速运动和运动模糊的鲁棒性，并为多特征融合提供一种新的思路。

公开(公告)号：CN112926693A

公开(公告)日：2021-06-08

申请号：CN202110389746.6

申请日：2021-04-12

Applicant: 辽宁工程技术大学

Inventor： 崔丽群 ,  李明 ,  张俊东

IPC: G06K9/62 ,  G06K9/46

Abstract: 本发明公开了一种针对快速运动和运动模糊的核化相关滤波算法。首先在KCF算法中建立一个FM(Fast Motion)检测器，当检测器监测到目标发生了快速运动当前帧跟踪结果作废，以上一帧目标框为中心扩大当前帧目标寻找范围，范围内对相关滤波器用滑窗法得到目标可能位置的坐标分布；对该位置分布进行K‑means聚类，找出分布规律得到M个位置分布域，分布域中以类簇心为中心进行相关滤波定位目标中心位置，得到M个目标中心候选点；通过计分器选出最佳目标中心点。本发明在保证实时性的情况下提高了KCF算法对目标快速运动和运动模糊的鲁棒性，并为多特征融合提供一种新的思路。

公开(公告)号：CN115186189A

公开(公告)日：2022-10-14

申请号：CN202210889239.3

申请日：2022-07-27

Applicant: 辽宁工程技术大学

Inventor： 张俊东

IPC: G06F16/9535 ,  G06Q30/06

Abstract: 本发明公开了一种基于加权二部图的混合推荐算法，步骤为：从电影观看平台中得到用户的历史数据信息，根据用户的历史数据构建加权二部图；在加权二部图中使用个性化随机游走方法度量项目对于用户的重要度，生成候选推荐集合；利用协同过滤推荐框架对候选推荐集合中项目进行评分预测；通过参数调整待推荐集合中项目的重要度与预测评分对推荐产生的影响，生成推荐结果。本发明的基于加权二部图的混合推荐算法针对不同用户有不同的推荐方案，实现个性化推荐，通过个性化随机游走方法，进一步挖掘了用户的兴趣，增强了推荐的长尾能力，利用候选集合中项目的重要度和预测评分进行综合推荐，提高了推荐的多样性、新颖性。