第 22卷第 10期2023年 10月Vol.22 No.10Oct.2023软件导刊Software Guide一种基于物体追踪的改进语义SLAM算法杜小双，施展，华云松（上海理工大学光电信息与计算机工程学院，上海 200093）摘要：在视觉同步定位与建图（SLAM）算法中，使用语义分割和目标检测以剔除异常点的方法成为主流，但使用中无法对物体语义信息进行充分追踪。为此，提出一种基于物体追踪的改进...

交叉相关跟踪算法交叉相关跟踪算法是一种常见的物体追踪算法，它的主要思想是通过计算待追踪物体模板与图像中的候选目标之间的相似度来确定最佳匹配，从而追踪物体的运动。在本文中，我将详细介绍交叉相关跟踪算法的原理、方法和应用。一、原理交叉相关跟踪算法基于图像中待追踪物体的模板来估计物体的位置。算法的核心思想是将待追踪物体模板与图像中的候选目标进行相互比较，到与模板最相似的目标。相似度通常通过计算模板与目...

掌握图像处理中的特征提取与匹配方法引言图像处理是计算机视觉中的重要领域之一，它涵盖了从采集到处理再到分析整个图像处理流程。特征提取和匹配是图像处理中的重要环节，它们有助于图像分类、图像识别、目标跟踪等应用场景中的实现。本文将介绍图像处理中的特征提取与匹配方法。正则化正交匹配追踪一、特征提取特征提取是指从图像中提取一些基本特征的过程，这些特征能够描述或表示图像中的某些重要属性。一般来说，特征提取要求...

物体识别与追踪算法原理与方法详解物体识别与追踪算法是计算机视觉领域中的重要研究内容，它涉及到计算机对图像或视频中的物体进行自动检测、识别和追踪的技术。这一技术在许多应用领域中都有着广泛的应用，如视频监控、智能交通、行人检测、无人驾驶等。一、物体识别算法原理正则化正交匹配追踪物体识别算法的目标是从图像或视频中自动检测和识别出感兴趣的物体。其主要原理是通过从输入图像中提取出的特征与预先训练好的分类器进...

dsst目标跟踪代码正则化正交匹配追踪    目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究方向，旨在实现对视频序列中的目标进行准确的跟踪和定位。DSST（Discriminative Scale Space Tracking）是一种常用的目标跟踪算法，它结合了相关滤波和尺度空间搜索的方法。下面我将从多个角度介绍DSST目标跟踪算法的实现。    1. 相关滤波器，...

dfm特征匹配算法DFM特征匹配算法是一种基于特征描述子匹配的算法，主要应用于计算机视觉中的图像匹配、目标跟踪和三维重建等领域。该算法基于多层金字塔的匹配方式，通过提取图像中的关键点和对应的局部特征描述子，将其在多个尺度下进行匹配，从而提高匹配的精度和鲁棒性。DFM算法的主要步骤包括：1. 构建图像金字塔：通过多次下采样和高斯滤波，生成图像的多个尺度，并计算不同尺度下的图像特征描述子。2. 检测关...

mosse目标跟踪算法原理    MOSSE（Minimum Output Sum of Squared Error）目标跟踪算法是一种基于滤波器的目标跟踪算法，在计算机视觉领域中应用广泛。该算法旨在实现高速、高精度的目标跟踪，适用于不同场景和不同目标的跟踪任务。    MOSSE算法的原理可以分为两个部分：训练和跟踪。    一、MOS...

图像匹配点对的检测方法图像匹配在计算机视觉领域中起着重要的作用，它可以用于目标跟踪、图像识别、三维重建等各种应用。而图像匹配的关键在于确定图像中的对应点对，即到两个图像中具有相似语义的特征点。本文将介绍几种常用的图像匹配点对的检测方法。一、SIFT算法SIFT（Scale Invariant Feature Transform）算法是一种图像特征提取算法，广泛应用于图像匹配之中。该算法的主要思想...

图像处理中的特征提取和匹配算法图像处理在日益热门的人工智能技术中扮演着一种重要的角。在图像处理中，特征提取和匹配算法是两个至关重要的步骤。特征提取是通过分析图像的局部特点来创建描述图像内容的向量，而匹配是将不同图像的特征或特征向量进行比较，以确定它们是否相似。本文将介绍几种常用的特征提取和匹配算法。一、特征提取算法1.尺度不变特征变换（SIFT）SIFT是一种特征提取算法，它能够从不同的尺度和方...

特征点匹配——SIFT算法详解SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）是一种用于在图像中寻关键点并进行匹配的算法。该算法由David Lowe在1999年发布，并且一直被广泛应用于计算机视觉领域。SIFT算法具有尺度不变性和旋转不变性，可以在不同的图像尺度和旋转角度下进行特征点的匹配。SIFT算法的主要步骤包括关键点检测、关键点描述和特征点匹配。关键点检测：...

又快又准的特征匹配方法又快又准的特征匹配方法是计算机视觉领域中非常重要的一个问题。特征匹配是指在两个或多个图像中到具有相似性的特征点，并建立它们之间的对应关系。特征匹配在很多应用中都有广泛的应用，如图像配准、目标检测和跟踪等。在过去的几十年中，研究人员提出了许多特征匹配方法，其中一些方法即使在处理大规模数据集时也能提供很高的匹配准确性和效率。下面将介绍几种又快又准的特征匹配方法。1.SIFT（尺...

基于压缩感知的L1范数谱投影梯度算法地震数据重建兰天维;韩立国;张良【摘 要】随着油气勘探的发展,采集的数据规模与复杂度越来越大,对这些数据进行重建的精度与效率影响到后续地震资料的处理效果.常用于地震数据重建的压缩感知理论与重建算法各有精度与效率的优势,因此对于大规模、复杂地震数据,综合考虑重建精度与计算时间,提出了一种基于压缩感知理论和L1范数谱投影梯度算法(SPGL1)的地震数据重建方法.首先...

压缩感知正交匹配追踪算法重构二维图像摘要在传统采样过程中，为了避免信号失真，采样频率不得低于信号最高频率的2倍。然而，对于数字图像、视频的获取，依照香农定理会导致海量的采样数据，大大增加了存储和传输的代价。压缩感知采用非自适应性投影来保持信号的原始结构，能够通过数值最优化问题准确重构原始信号。该理论指出，如果信号是稀疏的或者在某个基下可压缩，那么用少量的观测值就可以保持信号的结构和相关信息。基于该...

第33卷第11期2016年11月计算机应用与软件Computer Applications and SoftwareVoL33 No.11Nov.2016步长自适应的前向后向匹配追踪算法张松江周密张传林(暨南大学信息科学技术学院广东广州510000)摘要稀疏度自适应的匹配追踪算法（S A M P)是基于压缩感知理论的信号重建经典算法。针对稀疏度未知的信号重建，提出步长自适应的前向后向匹配追踪（A...

基于辅助模型正交匹配追踪的多输入系统迭代辨识算法摘要：针对含有未知时滞的多输入输出误差系统的时滞与参数辨识问题，提出一种基于辅助模型的正交匹配追踪迭代算法.首先，由于各输入通道的时滞未知，通过设定输入回归长度，对系统模型进行过参数化，得到一个高维的辨识模型，且辨识模型中参数向量为稀疏向量；然后，基于辅助模型思想和正交匹配追踪算法，在每次迭代过程中，对参数向量和辅助模型的输出进行交互估计，即利用正交...

压缩感知重构匹配类算法分析摘  要： 压缩感知理论是一种利用信号的稀疏性或可压缩性而把采样与压缩融为一体的新理论体系，它成功地克服了传统理论中采样数据量大、资源浪费严重等问题。该理论的研究方向主要包括信号的稀疏表示、测量矩阵的设计和信号的重构算法。其中信号的重构算法是该理论中的关键部分，也是近年来研究的热点。本文主要对匹配追踪类重构算法作了详细介绍，并通过仿真实验结果对这些算法进行了对比...

ndt_omp 算法讲解ndt_omp算法是一种用于求解非线性优化问题的高效算法。它是基于内点法的一种改进算法，通过引入一种新的搜索方向来提高算法的收敛速度和稳定性。我们需要明确什么是非线性优化问题。非线性优化问题是指目标函数或约束条件中存在非线性项的优化问题。在实际应用中，很多问题都可以归结为非线性优化问题，例如机器学习中的参数优化、信号处理中的滤波问题等。内点法是一种常用的求解非线性优化问题的...

五上 第5课 算法的特征 教学设计(核心素养目标格式)浙教版2023 课题：科目： 班级： 课时：计划1课时 教师：单位：      一、教学内容本节课的教学内容选自浙教版五年级上册第5课《算法的特征》。本节课的主要内容包括：了解算法的概念、特征和表示方法，掌握基本的算法设计思想和方法，能够运用算法解决问题。具体内容有：1. 算法的概念：通过实例让学生理解算法是解决...

《自然语言描述算法》学历案（第一课时）一、学习主题本课的学习主题是“自然语言描述算法”，即让学生了解什么是算法、什么是自然语言描述的算法，以及如何在生活中和计算机程序中应用自然语言描述算法的基本原理。二、学习目标1. 理解算法的概念及其在信息技术中的应用。2. 掌握自然语言描述算法的基本原理和方法。3. 能够根据简单的问题，使用自然语言描述出基本的算法过程。4. 培养逻辑思维能力和创新能力，增强学...

浙教版五年级上册信息科技第4课《算法中的数据》（教学设计）学 校授课教师课 时授课班级授课地点教 具教学内容浙教版五年级上册信息科技第4课《算法中的数据》主要内容包括：1. 数据在算法中的作用与意义；2. 数据的类型与表示方法；3. 常见的数据结构及其应用；4. 数据的输入与输出。本节课将通过实例讲解、小组讨论等形式，帮助学生理解数据在算法中的重要性，掌握基本的数据类型和结构，以及如何在实际问题中...

基于神经网络的汽车零部件寿命预测算法研究正则化研究背景和意义在汽车工业领域，寿命预测算法是一个十分关键的研究方向。随着汽车制造技术的不断发展，车辆零部件的精度和性能不断提高，但是车辆的安全性和可靠性问题在一定程度上限制了车辆的使用寿命。为了提高车辆的使用寿命和性能，研究汽车零部件寿命预测算法就显得尤为重要。本文将从基于神经网络的汽车零部件寿命预测算法研究的角度出发，深入探讨如何构建有效的寿命预测算...

基于深度学习的遥感图像目标识别算法研究遥感图像是指利用卫星、飞机等载体获取地球表面信息的图像。在遥感图像中，目标识别是指对特定目标进行自动化的检测和分类。基于深度学习的遥感图像目标识别算法是利用深度学习技术，通过训练模型从遥感图像中识别出特定的目标。深度学习是一种模仿人脑神经系统的机器学习方法，通过多个层次进行信息处理和提取。在传统的图像识别算法中，需要手工提取特征，例如颜、纹理、形状等。然而，...

《快速低秩矩阵与张量恢复的算法研究》篇一一、引言在大数据时代，低秩矩阵与张量的恢复技术已经成为众多领域的研究热点。无论是图像处理、视频分析，还是机器学习、信号处理，低秩恢复技术都发挥着重要作用。低秩矩阵与张量恢复的核心在于利用矩阵或张量的结构特征来处理各种问题。其中，快速的恢复算法成为近年来研究的焦点，对于实时应用尤为关键。本文将对快速低秩矩阵与张量恢复的算法进行研究与探讨。二、低秩矩阵恢复的背景...

基于深度卷积神经网络的红细胞识别算法研究    【摘要】    本文研究基于深度卷积神经网络的红细胞识别算法。在介绍了研究背景和研究意义。在首先介绍了深度卷积神经网络的基本原理，然后探讨了红细胞识别算法的研究现状，并提出了基于深度卷积神经网络的红细胞识别算法设计。接着，进行了实验与结果分析，同时对算法进行改进与优化。在总结了基于深度卷积神经网络的红细胞识别算...

基于UCB算法的信道选择方案    【摘要】    本文主要介绍了基于UCB算法的信道选择方案。在分析了研究背景和研究意义，说明了通过优化信道选择可以提高通信系统的性能。正文部分首先介绍了UCB算法的基本原理，然后探讨了信道选择问题及相关研究。接着详细介绍了基于UCB算法的信道选择方案，并给出了实验结果。最后在结论部分总结了本文的研究内容，展望了未来的研究方...

计算机 博士科研计划书研究背景计算机科学作为一门快速发展的学科，在如今的社会中扮演着重要的角。计算机博士研究计划旨在为学术界和工业界培养高质量的研究人员，推动计算机科学领域的创新发展。本文将介绍我作为计算机博士生的科研计划，以期能对计算机科学领域做出有价值的贡献。研究目标本科研计划的主要目标是探索计算机科学领域的前沿技术，并解决其中的挑战和问题。我将专注于以下两个方面的研究：1.人工智能与机器学...

算法模型的泛化能力研究第一章 绪论1.1 研究背景和意义在机器学习领域，算法模型的泛化能力是一个十分重要的课题。泛化能力是指训练好的模型对于新的未知数据的适应能力，是模型优化和泛化能力提高的关键之一。因此，研究算法模型的泛化能力，改善模型的泛化能力，对于机器学习技术应用的推广和发展有着重要的意义。1.2 研究目的和意义本文旨在对算法模型的泛化能力的研究进行总结和解析，分析不同算法对泛化能力的影响因...

过滤器的操作原理过滤器是一种广泛应用于计算机领域的技术，其主要作用是根据特定的条件将输入数据进行筛选、转换或者去除不需要的部分。过滤器在各种领域有着重要的应用，包括图像处理、信号处理、数据清洗等。过滤器的操作原理可以概括为以下几个步骤：输入数据的获取、过滤条件的设定、过滤算法的执行和结果输出。首先，需要获取输入数据。输入数据可以是各种形式，比如文本、图像、音频、视频等。在获取输入数据的过程中，可能...

cnn论文总结 CNN论文总结一、基于卷积神经网络的深度学习算法与应用研究 正则化过滤器1、CNN整体框架2、三种对LE-NET5改进方法  2.1.1...

高效认知计算模型的构建及优化认知计算模型是人工智能领域中的重要组成部分，它是模拟人类认知过程实现智能的数学模型。在实际应用中，构建高效的认知计算模型非常重要，可以提高人工智能的性能和精度。本文将从模型构建和优化两个方面进行详细探讨。一、认知计算模型的构建在认知计算模型构建中，需要考虑多个因素，包括输入数据、算法选择和模型结构等。1.1 输入数据处理输入数据是训练和测试模型的基础，因此在模型构建中，...