基于高斯混合模型的刚体目标在线特征分类与跟踪方法

    公开(公告)号:CN106778831B

    公开(公告)日:2020-04-24

    申请号:CN201611064798.1

    申请日:2016-11-28

    Abstract: 本发明涉及一种基于高斯混合模型的刚体目标在线特征分类与跟踪方法。该方法包括以下步骤:1)在初始图像中选定感兴趣的目标区域,并在目标区域检测SURF特征;2)为每个SURF特征创建分类器;3)在新图像到来时,利用分类器对初始图像中的SURF特征与新图像检测到的SURF特征进行匹配,形成匹配点对;在分类器的匹配过程中,采用基于高斯混合模型的在线分类机制判别正样本和负样本;4)根据匹配点对,采用随机采样一致性算法计算得出运动参数,从而确定当前图像的目标区域,实现目标跟踪。本发明能够应对视频中复杂的场景变化,保证跟踪的自适应能力,实现稳定连续、现实可用的目标跟踪。

    一种基于行为预测控制的可信网络群体构建方法

    公开(公告)号:CN105022964B

    公开(公告)日:2018-03-09

    申请号:CN201510292056.3

    申请日:2015-06-01

    Abstract: 本发明公开了一种基于行为预测控制的可信网络群体构建方法,包括:步骤10,对用户终端进行身份度量;不能通过身份度量的用户终端拒绝接入;步骤20,对通过身份度量的用户终端进行状态度量;不能通过状态度量的用户终端拒绝接入;步骤30,对通过状态度量的用户终端进行行为度量;不能通过行为度量的用户终端拒绝接入。本发明在可信群体的构建过程首先通过预测个体行为是否可信来评估行为个体是否可信,然后在个体行为的基础之上抽象出群体的可信行为的规范,基于群体可信行为的规范来约束个体,使得个体和群体有机结合,最终确保个体和群体的可信,最终通过可信个体来构建一个可信群体。

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