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基于多目标视频图像边缘特征的核相关滤波跟踪算法

1.2 图像特征提取 1.2.1 图像边缘特征提取 为提升视频图像内多目标在复杂背景下的跟踪精度,利用动态边缘演化技术提取视频图像的多目标边缘特征。...1.2.2 图像颜色特征的提取 将视频图像梯度角度直方图与颜色信息相结合,获得梯度角度-色度饱和度直方图的颜色特征,并将提取的特征应用于核相关滤波跟踪算法中。...依据特征点聚类器创建各个特征点的时空特征向量并对创建的时空特征向量进行聚类,得到与各个分类相应的构成区域,并基于此将视频图像划分为n 块区域,统计不同区域的梯度角度直方图和色度饱和度直方图,将全部区域直方图串联...,利用OpenCV 工具获取视频图像色度饱和度直方图以及梯度角度直方图,即图像的梯度角度-色度饱和度直方图,该直方图可以有效表征图像的颜色特征。...式中,n 为非线性分类器检测的目标数量,K(,)为循环矩阵函数。通过式可得到新输入视频图像与全部滑动子窗口的相关性,用循环矩阵简化后可表示为： ?

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深度学习基础之前馈神经网络

循环神经网络（RNN） ：是一种全连接网络，但其连接模式允许信息在时间序列中流动，因此特别适用于处理序列数据。RNN能够捕捉时间依赖性，但在处理长序列时容易遇到梯度消失和梯度爆炸的问题。...结构简单：前馈神经网络的结构相对简单，不存在循环连接，因此不存在梯度消失或梯度爆炸的问题。...历史背景与早期应用 前馈神经网络作为深度学习中最基本的模型之一，其历史可以追溯到20世纪80年代。...深度学习元年的突破 2006年被广泛认为是深度学习的元年，这一年Hinton提出了深层网络训练中梯度消失问题的解决方案：无监督预训练对权值进行初始化加上有监督训练微调。...针对特定应用场景（如图像识别、自然语言处理等），前馈神经网络（FNN）有多种创新改进，这些改进主要体现在以下几个方面： 前馈神经网络中的每个神经元都采用非线性激活函数，使得整个网络具有高度的非线性表达能力

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    利用增强现实与改进 YOLOv5 检测 ！

    完成上述两步后，使用第一步由CycleGAN生成的图像作为背景图像，从第二步得到的梯度信息中的损害特征区域作为前景图像，通过拉普拉斯金字塔将两者融合，得到数据增强后的图像数据。...，以获得具有不同背景和明显损伤特征的大量路面图像数据，这便于作者后续的研究。...CycleGAN通过引入循环一致性损失（如图10-(b)和图10-(c)所示）来克服这一限制，对于X域中的每一张图像x，可以通过循环转换还原到原始图像，即正向循环一致性损失 。...同样，对于Y域中的每一张图像y，应满足反向循环一致性 。 可定义的循环一致性损失： 在方程(3)中：G是正向生成器；是反向生成器；和是重构的图像。...因此，在双线性上采样之前，将包含高级语义信息的特征图输入到ASPP模块以获取不同尺度的特征，有助于提高网络在路面损伤提取方面的性能。

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    数字图像处理学习笔记（十三）——傅里叶变换

    专栏链接：数字图像处理学习笔记 目录 背景知识 傅里叶变换（一种正交变换） 一维傅里叶变换对 二维傅里叶变换对 二维离散傅里叶变换的性质 空间域抽样间隔和频域间隔之间的关系 ​...用DFT计算IDFT 图像傅里叶变换的物理意义 谱图像 频谱移中的好处 变换矩阵F(u,v)的特征 频率谱 相位谱 幅度谱 ---- 背景知识 图像的变换域分析的数学基础： ☞将空域中的信号（图像）...变换到另外一个域（频域），即使用该域中的一组单位正交基函数（相同基函数内积为1，不同基函数内积为0）的线性组合来表示任意函数。...图像的频率含义： 图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度的指标，是灰度在平面图像上的梯度。 其中，灰度变化缓慢的区域对应频率值较低；灰度变换剧烈的区域对应的频率值较高。...注：★代表“循环卷积” 上式表明，空间域的卷积等于频率域中的直接乘 计算空间循环卷积f(x,y)★h(x,y)时，要对图像补0以使进行卷积运算的两图像尺寸相同。 设 ? 补零： ?

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    Histograms of Oriented Gradients for Human Detection

    新的检测器在麻省理工学院行人测试集上给出了基本完美的结果，因此我们创建了一个更具挑战性的集合，包含1800多张行人图像，具有大范围的姿势和背景。...4、数据集和方法论数据集：我们在两个不同的数据集上测试了我们的检测器。第一个是完善的MIT行人数据库，包含509张行人在城市场景中的训练和200张测试图像(加上这些图像的左右映像)。...人们通常是站着的，但出现在任何方向和各种各样的背景图像，包括人群。许多人是从照片背景中拍摄的旁观者，所以他们的姿势没有特别的偏见。...对于彩色图像，我们为每个颜色通道计算单独的梯度，并以最大范数的梯度向量作为像素的梯度向量。6.3、空间\方向容器下一步是描述符的基本非线性。...6.4、归一化和描述子块由于光照和前背景对比度的局部变化，梯度强度的变化范围很广，因此有效的局部对比度归一化对良好的性能至关重要。我们评估了许多不同的标准化方案。

    2.3K40

    【计算摄影】浅析多重曝光与自动图像融合技术

    下图展示了使用将两幅拍摄场景，时间完全不同的图像进行叠加融合的结果，两幅图内容和气氛相互补充，增强了作品的表达能力。 ?...2 自动图像融合关键技术 在以上介绍的各种多重曝光技术中，叠加法多次曝光可以将多张不同的照片进行融合，具有最大的自由度，对前期拍摄的要求也最低，其背后是图像融合技术的支持，下面我们对其中的核心技术进行描述...，背景，及两者进行线性融合的透明度，数学表达式如下： I=aF+(1-a)B 其中F是前景，B是背景，a是透明度，图像可以被看作是在透明度图像的控制下，前景和背景的线性融合。...如果我们要把源图像B融合在目标图像A上，令f表示融合的结果图像C，f*表示目标图像A，v表示源图像B的梯度，▽f表示f的一阶梯度即结果图像C的梯度，Ω表示要融合的区域，∂Ω代表融合区域的边缘部分。...上式的意义就是在目标图像A的边缘不变的情况下，使结果图像C在融合部分的梯度与源图像B在融合部分的梯度最为接近，所以在融合的过程中，源图像B的颜色和梯度会发生改变，以便与目标图像A融为自然的一体。

    1.2K30

    Color exploitation in HOG-based traffic sign detection

    应用检测器后，使用mean-shift模式查找算法合并不同尺度的检测[9]。 现在让我们更详细地讨论HOG特征生成步骤。处理步骤如图2所示。对于每个输入像素，计算梯度大小和方向。...将像素的梯度幅度添加到相应的方向库中。输入像素在n × n像素的单元中进行空间量化，其中n为单元大小。每个细胞包含一个方向直方图。为了避免量化效应，在方向和两个空间维度上都应用了线性插值。...与Dalal和Triggs的建议不同，SVM分类器是在迭代过程中训练的。在第一次迭代中，对所有正图像进行处理，随机选取一组背景区域作为负样本。...我们考虑了不同版本的HOG算法。Dalal和Triggs提出在最大梯度幅度的颜色通道中使用梯度，而传统的HOG只使用单个颜色通道。...此外，我们采用迭代技术进行支持向量机训练，这在此背景下是新颖的，以处理背景外观的巨大变化。这大大降低了内存消耗，因此允许在训练过程中使用更多的背景图像。

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    【文本检测与识别白皮书-3.2】第一节：基于分割的场景文本识别方法

    传统的超分辨率算法，如双线性插值、双三次插值等，旨在重构整幅自然场景文本图像的纹理特征，并不完全适用于低分辨率的自然场景文本(Wang 等，2020c)。...Zhan 等人(2019)为了改善自然场景文本图像纠正性能，提出了一个新颖的线性拟合变换和一个迭代的基于薄板样条插值的纠正网络。...早期，Su 和Lu(2014) 应用方向梯度直方图(HOG)特征描述子构建自然场景文本图像的序列文本特征。...受启发于循环卷积神经网络在图像分类中的成功应用，Wang 和Hu(2017)设计了一个门控循环神经网络，通过控制识别模型内部视觉特征的信息流动，改善自然场景文本的序列特征表征。...尽管双向长短期记忆网络能够有效地建模上下文信息，但其递归的网络结构耗时严重，还可能引起训练过程中的梯度消失及梯度爆炸问题。

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    首次摆脱对梯度的依赖，CMU、武大等开源Score-CAM：基于置信分数的视觉可解释性

    2.主流的视觉可解释性方法 2.1 基于梯度的可解释性 ? 基于梯度的可视化是通过将目标类别上的决策分数往原始图像上求取梯度得到，可视化结果如上图（左）。...2.2 基于掩码的可解释性 ? 梯度信息反映了局部变化对于结果的影响，基于掩码的可视化则采用一种全局的方式来定位图像中对于决策更重要的区域。...2.3 基于类激活地图的可解释性 类激活地图（CAM）是一种通过对中间层的特征图进行线性加权来定位图像中判别性的位置。...考虑到背景信息在训练过程中有可能作为上下文信息辅助模型决策（例如"草地"可能与"狗"存在一定相关性），为了验证背景区域的重要性，作者在原始图像（随机挑选的测试用例）中移除部分背景信息后发现，对于多数样本...初代CAM使用训练后全连接层上的模型权重，Grad-CAM和Grad-CAM++均采用对应特征图上的局部梯度（差别在于对于梯度的处理方式），而在Score-CAM中，它首次摆脱了对于梯度的依赖，使用模型对于特征图的全局置信分数来衡量线性权重

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    【深度学习】图像数据增强部分笔记

    色调调整 对 HSV 空间的 H 分量进行处理可以实现对图像色调的增强。 色相 H 的值对应的是一个角度，并且在色相环上循环。所以色相的修正可能会造成颜色的失真。...也可以实现水印的叠加。 图像减法 实现背景消除和运动检测。 图像缩放 图像放大 最邻近插值法，取最近点的灰度值，计算量小，但精确度不高，并且可能破坏图像中的线性关系。...图像闭运算 闭运算是先膨胀、后腐蚀的运算，它有助于关闭前景物体内部的小孔，或去除物体上的小黑点，还可以将不同的前景图像进行连接。...但中值滤波是一种非线性变化，它可能会破坏图像中线性关系，对于点、线等细节较多的图像和高精度的图像处理任务中并不太合适。 边沿检测 通过梯度计算可以获取图像中细节的边缘。...为在锐化边缘的同时减少噪声的影响，通过改进梯度法发展出了不同的边缘检测算子： 一阶梯度：Prewitt 梯度算子、Sobel梯度算子。 二阶梯度：Laplacian梯度算子。

    1K30

    ·深度学习术语表（一）

    信号从一个神经元进入，经过非线性激活函数，传入到下一层神经元，循环往复，直到输出层。常用的功能包括Sigmoid函数、TANH函数、RELU函数和这些功能的变体。...在做出最终预测之前，通常在卷积神经网络或递归神经网络的输出端加上仿射层。仿射层的形式通常是y=f（w x+b），其中x是层输入，w是参数，b是偏压矢量，f是非线性激活函数。...Attention Mechanism 注意力机制受到人类视觉注意力的启发，即专注于处理图像特定部分的功能。...注意力机制可以同时包含在语言处理和图像识别体系结构中，给信息赋予区别分辨的能力，以帮助了解在进行预测时“关注”什么。...一般来说，average-pooling能减小第一种误差，更多的保留图像的背景信息，max-pooling能减小第二种误差，更多的保留纹理信息。

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    深度学习词汇表（一）

    信号从一个神经元进入，经过非线性激活函数，传入到下一层神经元，循环往复，直到输出层。常用的功能包括Sigmoid函数、TANH函数、RELU函数和这些功能的变体。...在做出最终预测之前，通常在卷积神经网络或递归神经网络的输出端加上仿射层。仿射层的形式通常是y=f（w x+b），其中x是层输入，w是参数，b是偏压矢量，f是非线性激活函数。...Attention Mechanism 注意力机制受到人类视觉注意力的启发，即专注于处理图像特定部分的功能。...注意力机制可以同时包含在语言处理和图像识别体系结构中，给信息赋予区别分辨的能力，以帮助了解在进行预测时“关注”什么。...一般来说，average-pooling能减小第一种误差，更多的保留图像的背景信息，max-pooling能减小第二种误差，更多的保留纹理信息。

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    【GAN全局实用手册】谷歌大脑最新研究，Goodfellow力荐

    深度生成模型可以应用于学习目标分布的任务。 他们最近在各种应用程序中被利用，在自然图像的背景下充分发挥其潜力。 生成对抗网络（GAN）是以完全无监督的方式学习这些模型的主要方法之一。...我们表明，梯度抑制(gradient penaltyas)以及频谱归一化(spectral normalization)在高容量(high-capacity)结构的背景下都是有用的。...鉴别器的归一化和正则化 Gradient norm penalty 在训练点和生成的样本之间的线性插值上评估梯度，作为最佳耦合的代理(proxy)。...还可以在数据流形周围评估梯度损失，这促使鉴别器在该区域中成分段线性。梯度范数惩罚可以纯粹被认为是鉴别器的正则化器，并且它表明它可以改善其他损失的性能。...Gradient penalty加上光谱归一化(SN)或层归一化(LN)大大提高了基线的性能 生成器和鉴别器结构的影响 ? 鉴别器和发生器结构对非饱和GAN损失的影响。

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    【数字图像】数字图像锐化处理的奇妙之旅

    三、实验原理与方法 3.1 拉普拉斯锐化 拉普拉斯算子是最简单的各向同性微分算子，一个二元图像函数 f(x,y) 的拉普拉斯变换定义为 因为任意阶微分都是线性操作，所以拉普拉搜变换也是一个线性操作。...这将产生一幅把图像中的浅灰色边线和突变点叠加到暗背景中的图像。将原始图像和拉普拉斯图像叠加在一起的简单方法可以保护拉普拉斯锐化处理的下过，同时又能复原背景信息。...如果实用的定义具有负的中心系数，那么必须将原始图像减去经拉普拉斯变换后的图像而不是加上它，从而得到锐化的结果。...4.2 梯度法锐化 对图像tire.tif进行梯度法锐化，实验结果如图3： 图3 分析： 图像显示了一幅轮胎的原始图像和经过一系列梯度锐化后得到的图像。...定义一些滤波器的参数，包括截断频率Dcut、低通滤波器的截止频率D0和D1。 使用嵌套的循环遍历频域图像F的每个频率点，并计算对应的频率距离D(u,v)。

    27210

    《动手学深度学习》Pytorch版开源！

    由于原书内容使用的是 MXNet 框架，所以 docs 内容可能与原书略有不同，但是整体内容是一样的。...如下所示为全书不同章节的主题与依赖关系，箭头表示上一章有助于理解下一章。 ?...最后，《动手学深度学习》与 PyTorch 也是非常好的搭档，也就是说我们不需要任何机器学习或深度学习背景知识，只需要了解基本数学与 Python 编程就可以了。...深度学习基础 3.1 线性回归 3.2 线性回归的从零开始实现 3.3 线性回归的简洁实现 3.4 softmax回归 3.5 图像分类数据集（Fashion-MNIST） 3.6 softmax回归的从零开始实现...循环神经网络 6.1 语言模型 6.2 循环神经网络 6.3 语言模型数据集（周杰伦专辑歌词） 6.4 循环神经网络的从零开始实现 6.5 循环神经网络的简洁实现 6.6 通过时间反向传播 6.7 门控循环单元

    1.2K30

    如何可视化你的CV模型？

    例如在图像分类任务中，可以通过可视化分析，来看模型最关注的图像区域是对于分类至关重要的关键实体，还是背景，进而推断模型目前的学习情况。 那么如何可视化CV模型呢？...如果希望对结构不同的模型，或者不是最后一层的feature map进行可视化，需要重新训练全连接层，非常不方便。...对于图像分类问题，将目标label对应的梯度回传到要可视化的层的各个feature map，将这个梯度作为每个feature map的权重。...代码中直接使用了cv2的resize函数，这个函数通过双线性插值的方法将输入矩阵扩大成和原图像相同的尺寸。...最终绘制完成的可视化图像效果如下，可以看到模型对于主体的attention分数更大，对于背景的attention分数更小，表明ViT学到了根据图像主体进行分类。

    2.3K30

    机器学习岗位面试问题汇总之 深度学习

    （2）DL突出特征学习的重要性：特征变换+非人工 4.神经网络的发展（背景之类的） MP模型+sgn—->单层感知机（只能线性）+sgn— Minsky 低谷 —>多层感知机+BP+sigmoid—...） （2）局部最小 （3）一般，有标签 NOTE：解决其中局部最小值的方法：（1）多组不同随机参数，取最好参数 （2）启发式优化算法：模拟退火 或 遗传 （3）随机梯度下降 9.深度学习与传统神经网络之间的区别与联系...一般我们说的RNN是指时间递归神经网络 重点：同一个神经网络单元不停处理不同的输入值，而这些值是它自己产生的 缺点：长时间依赖问题，即时间距离较长时，会出现时间轴上的梯度消失现象，可以形象的理解为，...22.神经网络相比于LR、线性回归的优势 包含DNN 不包含DNN，即传统神经网络：特征提取抽象 23.梯度消失的原因 （1）sigmoid求导<=1/4 参考：http://blog.csdn.net...共线性：高度相关—>冗余——>过拟合 解决：排除相关、加入权重正则 27.CNN可应用与图像识别、语音识别、Alphago等，这些不相关问题的共性是什么？也就是说CNN为什么可以应用在这几个问题上？

    91430

    吴恩达授课，斯坦福CS230深度学习课程资源开放

    一周的课程约需要在 Cousera 上在线学习两个模块再加上 80 分钟的课内时间。 ? 这门课程要求学生有一些背景知识，首先学生需要了解计算机科学基本原理与技能，并且能写合理、简洁的计算机程序。...对不同模型进行了定性和定量评估，得出结论：基于残差的模型在仅使用 1000 个训练样本的情况下得到了非常高质量的图像。 ? C-GAN 网络架构 ?...其中第一课的第一个模块 C1M1 主要从线性回归与房价预测引出神经网络，并着重介绍了监督式深度学习的基本概念。如下 C1M1 展示了基本神经网络的类别： ?...最后的循环网络又与前两个前馈网络不同，它在不同时间步上使用相同的神经网络函数，并每一个时间步都利用前面时间步的必要信息，这样的网络能有效处理自然语言等序列问题。...如下是手推的小批量梯度下降，但我们更常见的称呼是随机梯度下降。 ? 小批量与批量的不同在于计算梯度的样本比较少，一般是 32、64 等。

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    吴恩达授课，斯坦福CS230深度学习课程资源开放

    一周的课程约需要在 Cousera 上在线学习两个模块再加上 80 分钟的课内时间。 ? 这门课程要求学生有一些背景知识，首先学生需要了解计算机科学基本原理与技能，并且能写合理、简洁的计算机程序。...对不同模型进行了定性和定量评估，得出结论：基于残差的模型在仅使用 1000 个训练样本的情况下得到了非常高质量的图像。 ? C-GAN 网络架构 ?...其中第一课的第一个模块 C1M1 主要从线性回归与房价预测引出神经网络，并着重介绍了监督式深度学习的基本概念。如下 C1M1 展示了基本神经网络的类别： ?...最后的循环网络又与前两个前馈网络不同，它在不同时间步上使用相同的神经网络函数，并每一个时间步都利用前面时间步的必要信息，这样的网络能有效处理自然语言等序列问题。...如下是手推的小批量梯度下降，但我们更常见的称呼是随机梯度下降。 ? 小批量与批量的不同在于计算梯度的样本比较少，一般是 32、64 等。

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    为什么要有深度学习？系统学习清单

    （1） 2 机器学习：不得不知的概念（2） 3 机器学习：不得不知的概念（3） 线性回归 4 回归分析简介 5 最小二乘法：背后的假设和原理（前篇） 6 最小二乘法原理（后）：梯度下降求权重参数 7 机器学习之线性回归...在像素级别，两张不同的姿态，不同环境下萨摩耶犬的照片会有极大的不同，而同样的背景，同样位置的萨摩耶犬和白狼的照片可能非常相似。...对直接操作图像像素的线性分类器或者其他“浅层”分类器可能不容易区分后两张照片，同时将前两张放在同一类。...对手写字分类任务中，涉及到深度学习非常重要的参数求解方法：梯度下降学习权重参数；书中给出了源码实现。...RNN，循环神经网络 训练样本输入是连续的序列，且序列的长短不一，比如基于时间的序列：一段连续的语音，一段连续的手写文字。

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