《中国图象图形学报》2019年第7期目次

2019 年 7 月 21 日 中国图象图形学报


学者观点


近年目标跟踪算法短评——相关滤波与深度学习

作者:孟琭,李诚新

关键词:目标跟踪; 相关滤波; 深度学习; 孪生神经网络


综述


主动目标几何建模研究方法综述

作者:孔研自,朱枫,郝颖明,吴清潇,鲁荣荣

关键词:主动目标建模;主动视觉;视点规划;传感器规划;智能感知


3D打印模型版权保护技术研究进展

作者:冯小青,李黎,王继林,董克明,刘亚楠,严素蓉

关键词:3D打印;3D扫描;版权保护;数字水印;评估指标


图像处理和编码


两阶段多层感知的随机脉冲噪声比例预测

作者:于海雯,易昕炜,徐少平,张贵珍,刘婷云

关键词:降噪;随机脉冲噪声;噪声比例预测;噪声比例感知特征;多层感知网络;计算效率


相似匹配块组的稀疏表示图像修复

作者:楼幸欣,唐向宏,张越

关键词:彩色图像修复;匹配准则;相似块组;稀疏约束;自适应样本块大小


图像分析和识别


结合聚合通道特征和双树复小波变换的手势识别

作者:鲍文霞,解栋文,朱明,梁栋

关键词:聚合通道特征;双树复小波变换(DTCWT);方向梯度直方图(HOG)特征;二值模式(LBP)特征;特征融合;支持向量机(SVM)


结合加权局部旋度模式的3维人脸表情识别

作者:余璟,达飞鹏

关键词:3维人脸表情识别;局部特征;旋度特征;3维人脸划分;特征权重


结合迁移学习的轻量级指纹分类模型

作者:甘俊英,戚玲,秦传波,何国辉

关键词:指纹分类;迁移学习;Finger-SqueezeNet;轻量型神经网络;方向场


融合深度特征和多核增强学习的显著目标检测

作者:张晴,李云,李文举,林家骏,肖莽,陈飞云

关键词:显著目标检测;显著性检测;深度特征;多核增强学习;多尺度检测


结合连续卷积算子的自适应加权目标跟踪算法

作者:罗会兰,石武

关键词:目标跟踪;相关滤波跟踪;连续卷积算子;自适应加权;卷积特征;响应图


注意力迁移的联合平衡领域自适应

作者:汪荣贵,姚旭晨,杨娟,薛丽霞

关键词:迁移学习;领域自适应;注意力机制;无监督学习;图像识别;卷积神经网络


联合标签预测与判别投影学习的半监督典型相关分析

作者:周凯伟,万建武,王洪元,马宏亮

关键词:典型相关分析;标签预测;判别投影;联合学习;半监督


多模态深度神经网络的固废对象分割

作者:张剑华,陈嘉伟,张少波,郭建双,刘盛

关键词:多模态信息;固废对象分割;卷积神经网络;条件随机;深度梯度


图像理解和计算机视觉


利用点弦距离递归的图像角点检测算法

作者:李云红,何亚瑞,章为川,周小计

关键词:角点检测;多尺度;点到弦距离;曲率;仿射变换;平均重复性;定位误差


RGB-D结构相似性度量下的多边自适应深度图像超分辨率重建

作者:李青松,张旭东,张骏,高欣健,高隽

关键词:深度图像;超分辨率;RGB-D结构相似性度量;多边引导;自适应模型


面向像对直线特征匹配的线特征矫正与提纯方法

作者:贾迪,李玉秀,赵明远,朱宁丹

关键词:直线特征;梯度矢量图;梯度引力图;对极线;随机抽样一致


结合颜色属性的分层结构直方图

作者:岳晨晨,侯志强,余旺盛,马素刚

关键词:图像匹配;视觉跟踪;颜色属性;空间结构信息;分层结构直方图


遥感图像处理


区域筛选与多级特征判别相结合的PolSAR图像飞机目标检测

作者:韩萍,宋厅华

关键词:PolSAR图像;飞机目标检测;区域筛选;极化交叉熵;匀质性;功率差异度



原创好文

AI让机器学会看“片儿”了



 

专家报告|高光谱遥感信息提取方法



 

算法集锦|深度学习在遥感图像处理中的六大应用




会议征文

征文|2019年信号信息数据处理国际会议(IEEE ICSIDP 2019)

 

2019年6-8月图像图形会议集锦


 

智能科学与大数据工程学术会议(IScIDE2019)


行业动态
山东大学贲晛烨:步态识别三部曲 
 

招聘|南京理工大学计算机科学与工程学院


 

高手竞技——第三届高分北斗 “无人飞行器智能感知技术竞赛”


编辑:秀秀

指导/审核:梧桐君


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标跟踪是指:给出目标在跟踪视频第一帧中的初始状态(如位置,尺寸),自动估计目标物体在后续帧中的状态。 目标跟踪分为单目标跟踪和多目标跟踪。 人眼可以比较轻松的在一段时间内跟住某个特定目标。但是对机器而言,这一任务并不简单,尤其是跟踪过程中会出现目标发生剧烈形变、被其他目标遮挡或出现相似物体干扰等等各种复杂的情况。过去几十年以来,目标跟踪的研究取得了长足的发展,尤其是各种机器学习算法被引入以来,目标跟踪算法呈现百花齐放的态势。2013年以来,深度学习方法开始在目标跟踪领域展露头脚,并逐渐在性能上超越传统方法,取得巨大的突破。

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