为解决判别尺度空间跟踪(DSST)算法在行人处于长期完全遮挡后又重新出现的情况下无法跟踪的问题, 提出了一种改进的跟踪算法(DDSST). 在DSST框架下,首先对行人目标跟踪, 然后, 引入高置信度指标计算策略作为跟踪准确可信度反馈机制, 在跟踪丢失时利用可变部件模型(DPM)对跟踪目标重新定位. 最后, 通过评估在线目标跟踪基准(OTB)数据集和实际环境拍摄的视频序列对DDSST算法准确性进行验证, 并与其他跟踪算法进行比较. 实验分析表明, 改进算法相较DSST的距离精度与成功率提高了4.1% 和6%, 相比其他算法性能更优, 且在形变、遮挡、平面外旋转、运动模糊和尺度变换等条件下跟踪更稳定.
2022-03-20 14:07:00
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深度学习是一类新兴的多层神经网络学习算法, 因其缓解了传统训练算法的局部最小性, 引起机器学习领域的广泛关注。首先论述了深度学习兴起渊源, 分析了算法的优越性, 并介绍了主流学习算法及应用现状, 最后总结了当前存在的问题及发展方向。
2021-12-30 18:52:09
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真值发现方法，通过估计每个信息源的可靠度然后整合相关信息，可以从众多信息中推断出最值得相信的信息。本报告所述的真值发现方法基于凸优化理论，其目标函数衡量提供的信息与识别的信息的加权距离，通过最小化此距离函数使聚合信息接近真值，运用优化理论解决并提出有效的OBTD算法，并根据实际数据常有的长尾现象，提出更加可靠的置信度感知真值发现算法
2021-12-27 17:46:55
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提出了基于可信度因子和可信度区间的不确定性推理模型，并用改进的BP神经网络实现其推理过程，最后利用MATLAB神经网络工具箱给出仿真示例。改进的BP神经网络在实现不确定性推理方面有效避免了沿用传统方法所带来的规则数激增及推理缓慢等缺陷，并提高了网络的泛化能力。仿真示例表明，它不仅可以自动学习和模拟专家的典型经验，而且还可以将专家的典型经验推广应用到一般情形。
2021-11-23 17:00:06
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基于可信度的不确定性推理的研究与应用，杨阿琴，，本文将基于可信度的不确定性推理其运用到民航机务维修差错预警专家系统中进行研究中，并在Jess推理引擎的基础上，研究了具体的知��
2021-11-23 16:59:52
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