基于目标性权值度量的多示例学习目标跟踪

针对多示例学习(MIL)跟踪算法在包概率计算过程中对示例样本不加以区分导致分类器性能下降,及采用最大化似然函数选择相应的弱分类构造强分类增加了算法复杂度的问题,提出了一种基于目标性权值学习的多示例目标跟踪算法,该算法利用目标性测量每个示例样本对包概率的重要性,根据其目标性测量结果对每个正示例样本赋予相应的权值,从而判别性地计算包概率,提高跟踪精度。同时在弱分类器选择过程中,采用最大化弱分类器与似然函数概率内积的方法从弱分类器池中选择弱分器构造强分类器,减少算法的计算复杂度。通过对不同复杂场景下视频序列的跟踪,实验结果表明,本文所提出的目标性权值学习的多示例目标跟踪算法优于其对比算法,表现出较好的跟踪精度和鲁棒性能。     

基于残差学习的自适应无人机目标跟踪算法

无人机已被广泛应用于军事和民用领域，目标跟踪技术是无人机应用的关键技术之一。针对无人机视频跟踪过程中目标易发生尺度变化、遮挡等问题，提出一种基于残差学习的自适应无人机目标跟踪算法。首先，结合残差学习和空洞卷积的优点构建深度网络提取目标特征，同时克服网络退化问题；其次，将提取的目标特征信息输入核相关滤波算法，构建定位滤波器确定目标的中心位置；最后，根据目标外观特性的不同进行自适应分块，并计算出目标尺度的伸缩系数。仿真实验结果表明:所提算法能够有效应对尺度变化、遮挡等情况对跟踪性能的影响，在跟踪成功率和精确度上均高于其他对比算法。      

基于特征融合与抗遮挡的卫星视频目标跟踪方法

卫星视频中的目标易受到遮挡和复杂环境干扰等影响，造成对目标的运动状态估计不够准确，导致目标跟踪失败。基于此，在核相关滤波(KCF)算法的基础上设计2种算法提高目标跟踪的成功率，实现鲁棒性的目标跟踪。通过提取目标的方向梯度直方图(HOG)特征、灰度特征和高斯曲率特征表述目标的外观模型；联合响应图的峰值和平均峰值相关能量(APCE)对目标的响应图进行自适应加权融合，并将融合后的响应图峰值作为置信度对目标的模型进行自适应更新；通过使用卡尔曼滤波的方法对遮挡的目标进行位置预测，当目标遮挡结束时，对目标进行重新跟踪，解决卫星视频中目标被遮挡的问题。大量实验结果表明:所改进的相关滤波算法对卫星视频中的目标跟踪，尤其是在复杂环境、目标被遮挡及场景光照发生变化的情况下，具有良好的效果，并且在目标跟踪的精度和成功率等方面都有很大的提高，为进一步对卫星视频中的目标跟踪奠定了基础。      

一种改进的运动目标抗遮挡跟踪算法

为解决运动目标在遮挡情况下的跟踪问题,提出一种基于目标运动预测与自适应多子块模板匹配相结合的抗遮挡跟踪算法.该算法建立了多子块模板匹配相关算法中遮挡情况的判定、子块模板匹配及自适应更新等准则,采用卡尔曼滤波模型预测目标在遮挡时的运动轨迹,并利用一种基于目标速度矢量的模板定位规则实现目标在遮挡结束后的接力跟踪.将该算法应用于存在多种遮挡情况下的实际视频中进行测试,实验结果表明:该算法不仅能够实现在部分遮挡情况下的目标跟踪,而且能在严重遮挡、甚至完全遮挡情况下对刚体和非刚体目标进行稳定有效地跟踪,保持目标运动轨迹的可靠性和完整性.     

基于多重检测的无人机抗遮挡目标跟踪算法

针对无人机（UAV）目标跟踪过程中遇到目标被障碍物遮挡时跟踪效果不佳的问题，提出一种多重检测的抗遮挡目标跟踪算法。在基于时空正则化相关滤波算法的框架下通过融合多种置信度函数，设计了一种响应置信度判别方法；为了具体了解目标被遮挡情况，将响应差值变化和响应梯度变化结合在一起作为判断是否更新滤波模板参数的依据；设计了一种融合分块思想与金字塔尺度池的尺度估计方法来解决目标在图像中尺度大小变化问题。所提算法在UAV数据集上相较于其他7种算法有不错的表现，在跟踪过程中面对目标遮挡、尺度变化和快速移动问题的跟踪精度和成功率上都有明显的提升。结果表明：所提算法能够更好地应对UAV在目标跟踪过程中出现的目标遮挡和尺度变化的问题，具有良好的快速性、准确性和鲁棒性。     

基于L2范数最小化联合模型的目标跟踪算法

为了解决稀疏表示的跟踪算法的计算代价比较大,且目标的表观由于多种原因会发生变化的问题,提出了一种在贝叶斯推理框架下,建立结合基于全局模板的判别式模型和基于局部描述子的生成式模型的联合模型,通过L2范数最小化进行求解的目标跟踪方法.在跟踪过程中,适时地更新判别式模型中的正负模板和生成式模型中模板的系数向量,使模板具有很强的适应性和判别性.实验结果表明,与其他典型的算法相比,该算法对于光照变化、尺度变化、遮挡、旋转等情况具有较强的鲁棒性.      

基于多核融合的目标大面积遮挡处理方法

提出了一种基于多核融合的目标遮挡处理方法,用于提高大面积遮挡情况下视觉目标跟踪算法的鲁棒性和准确性.与现有基于单个对称核加权直方图的mean shift跟踪算法不同,该方法以目标区域内的多个非中心位置为核函数中心,构建多个非对称核加权直方图.由于这些直方图对目标的不同区域赋予了不同的权重,使得在遮挡发生时总存在一些直方图受影响较小.依据各个直方图分别进行mean shift迭代获得一组目标位置估计后,利用D-S证据理论融合判定最终的目标位置.实验结果表明,该方法在目标被大面积遮挡时仍能够获得准确的跟踪.     

基于时空关联图模型的视频监控目标跟踪

多摄像机监控环境下的无重叠视域目标跟踪问题十分具有挑战性,其原因在于跟踪目标在网络中的转移与运动规律往往具有不确定性.目标跟踪的关键问题在于摄像机之间的目标关联以及如何依据网络拓扑结构来找到目标之间的对应关系.提出了一种图模型来对摄像机网络中的时空关联关系进行表达.图模型中的节点表示目标在摄像机视域中的出现区域和消失区域,边由时间与空间关系进行约束.提出了一种将目标外观模型与图模型相融合的跟踪方法,其中外观模型通过协方差描述子进行特征融合,同时,结合二部图匹配策略来解决多摄像头目标跟踪中的识别与匹配问题.在真实监控视频上的实验验证了该方法的有效性.      

异构多无人机协同目标跟踪分散化最优控制

针对主被动传感器协同目标跟踪需要,考虑到可扩展性、异构性和动态可重构性等特点,建立了适于不同测量类型和不同测量维数的异构多传感器分散化信息融合算法.以极大化信息融合所得到的信息熵及无人机(UAV,Unmanned Aerial Vehicles)观测信息质量为效能函数,建立了异构多UAV协同目标跟踪的分散化最优控制代价函数以及通信、防撞和控制等约束模型.实现了多UAV协同目标跟踪的分散化模型预测控制,并分析了通讯噪声等因素对分散化信息融合和协同控制的影响.     

基于模糊逻辑的交互式多模型滤波算法

针对交互式多模型（IMM）滤波算法在对反舰导弹的"蛇形"机动方式进行跟踪时收敛速度慢、滤波精度低的问题。在三维空间内,假定目标以匀速直线和"蛇形"机动2种方式进行运动,以相对距离和视线角为观测信息,对IMM滤波算法的模型概率更新模块进行改进,提出了基于模糊逻辑的交互式多模型（FLIMM）滤波算法。通过仿真对比分析,改进后的算法能够有效地提高收敛速度,进而获得更高的跟踪精度。      

基于LIME的恶意代码对抗样本生成技术

基于机器学习检测恶意代码技术的研究和分析,针对机器学习模型对抗样本的生成提出一种基于模型无关的局部可解释（LIME）的黑盒对抗样本生成方法。该方法可以对任意黑盒的恶意代码分类器生成对抗样本,绕过机器学习模型检测。使用简单模型模拟目标分类器的局部表现,获取特征权重;通过扰动算法生成扰动,根据生成的扰动对原恶意代码进行修改后生成对抗样本;基于2015年微软公布的常见恶意样本数据集和收集的来自50多个供应商的良性样本数据对所提方法进行实验,参照常见恶意代码分类器实现了18个基于不同算法或特征的目标分类器,使用所提方法对目标分类器进行攻击,使分类器的真阳性率均降低到接近0。此外,对MalGAN和ZOO两个先进的黑盒对抗样本生成方法与所提方法进行对比,实验结果表明:所提方法能够有效生成对抗样本,且方法本身具有适用范围广泛、能灵活控制扰动和健全性的优点。      

多传感器协同识别跟踪多目标管理方法

针对被跟踪的目标中存在虚假目标的问题,首先建立基于风险理论、贝叶斯理论和证据理论的目标识别模型,在此基础上考虑边跟踪边识别的情况,建立同时考虑目标跟踪和识别性能的风险函数模型。在模型求解过程中,提出一种基于多Agent分布计算理论的分布式算法。仿真实验结果表明:目标识别框架下能够对目标有效识别并及时停止对虚假目标跟踪;提出的传感器方案求解算法具有较好的求解质量和较快的求解速度;本文传感器管理方法能够避免传感器资源浪费,提高对真目标的跟踪效果。      

基于稀疏核增量超限学习机的机载设备在线状态预测

为实现对机载设备工作状态的在线状态预测,提出了一种稀疏核增量超限学习机(ELM)算法。针对核在线学习中核矩阵膨胀问题,基于瞬时信息测量提出了一个融合构造与修剪策略的两步稀疏化方法。通过在构造阶段最小化字典冗余,在修剪阶段最大化字典元素的瞬时条件自信息量,选择一个具有固定记忆规模的稀疏字典。针对基于核的增量超限学习机核权重更新问题,提出改进的减样学习算法,其可以实现字典中任一个核函数删除后剩余核函数Gram矩阵的逆矩阵的前向递推更新。通过对某型飞机发动机的状态预测,在预测数据长度等于20的条件下,本文提出的算法将预测的整体平均误差率下降到2.18%,相比于3种流形的核超限学习机在线算法,预测精度分别提升了0.72%、0.14%和0.13%。