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:CN106778831A

    公开(公告)日:2017-05-31

    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。

    一种事件类型识别方法及装置

    公开(公告)号:CN106095928A

    公开(公告)日:2016-11-09

    申请号:CN201610409465.1

    申请日:2016-06-12

    Abstract: 本发明公开了一种事件类型识别方法及装置。该方法包括以下步骤:对训练集中所有文本进行分词、提取词性处理后训练词向量空间模型,提取文本的特征,将文本表示为特征向量;对于训练集进行事件类型聚类,训练带有类型聚类正则化项的神经网络模型;对于测试样本同样进行分析、提取词性处理,并利用已经训练好的词向量模型,得到特征表示;利用类型聚类正则化项的神经网络模型进行事件类别识别。借助于本发明的技术方案,能够利用同一群组中的类型共享信息来减轻标注数据不平衡带来的问题。

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