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公开(公告)号：CN109448020A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811168036.5
申请日：2018-10-08
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种目标跟踪方法及系统，该方法包括：根据获取的第一帧图像，构建正字典集合、负字典集合；对后续帧图像进行随机采样，获得若干图像块作为候选样本；根据所述候选样本、正字典集合及负字典集合，获取所述候选样本的置信度；根据所述候选样本的置信度，确定目标跟踪结果。本发明利用稀疏字典选择机制，可以从跟踪结果中选出可靠的、有代表性的跟踪结果对目标表观模型进行更新，有效的避免了跟踪结果不准确对表观模型的不利影响。
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公开(公告)号：CN109448020B
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN201811168036.5
申请日：2018-10-08
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种目标跟踪方法及系统，该方法包括：根据获取的第一帧图像，构建正字典集合、负字典集合；对后续帧图像进行随机采样，获得若干图像块作为候选样本；根据所述候选样本、正字典集合及负字典集合，获取所述候选样本的置信度；根据所述候选样本的置信度，确定目标跟踪结果。本发明利用稀疏字典选择机制，可以从跟踪结果中选出可靠的、有代表性的跟踪结果对目标表观模型进行更新，有效的避免了跟踪结果不准确对表观模型的不利影响。
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公开(公告)号：CN108763156A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810526436.2
申请日：2018-05-29
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于凹凸规划的快速近似方法，应用在采用非正定核的逻辑回归模型中，所述方法包括：将非正定核的逻辑回归模型拆解成两个凸函数之差的形式，对其中一个凸函数进行一阶泰勒展开，得到一个凸优化问题，并对所述凸优化问题进行迭代求解直到得到相应的求解结果，在所述求解结果的基础上继续对所述凸函数进行一阶泰勒展开，交替迭代以上流程，直至收敛。从而可以实现凹凸规划的快速求解过程，对大数据规模下的高维数据具有很好的分类效果以及收敛速度，方法实现简单，易于操作。
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