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鲁棒性在线子空间辨识与跟踪的关键问题研究
  • 项目名称：鲁棒性在线子空间辨识与跟踪的关键问题研究
  • 项目类别：青年科学基金项目
  • 批准号：61203273
  • 申请代码：F030410
  • 项目来源：国家自然科学基金
  • 研究期限：2013-01-01-2015-12-31
  • 项目负责人：何军
  • 依托单位：南京信息工程大学
  • 批准年度：2012
中文摘要：

在数据高度缺失、甚至数据受异常噪声污染的苛刻条件下，快速从高维数据中辨识出低秩子空间并进行子空间跟踪，是本项目的主要研究内容。本项目将研究格拉斯曼流形的随机梯度下降最优化理论，研究在数据缺失情况下1-范数最优化模型的增广拉格朗日形式，通过选择合适的子空间辨识问题代价损失函数，由此进行随机梯度下降算法的推导及收敛性证明。本项目将从视频监控中实时背景/前景分离，人脸序列图像的在线对准两方面，研究鲁棒性子空间在线辨识与跟踪在计算机视觉问题中的应用，并开发出示范系统验证算法的有效性与实时性。

中文主题词： 子空间跟踪；在线学习；鲁棒性优化算法；计算机视觉；视觉跟踪
结论摘要：

英文主题词subspace tracking；online learning；robust optimization algorithms；computer vision；visual tracking

成果综合统计
成果类型
数量
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利
  • 获奖
  • 著作
  • 27
  • 2
  • 0
  • 0
  • 0
期刊论文
On improving aggregate recommendation diversity and novelty in folksonomy-based social systems
Unsupervised author disambiguation using Dempster–Shafer theory
Iterative Grassmannian Optimization for Robust Image Alignment
Blink Number Forecasting Based on Improved Bayesian Fusion Algorithm for Fatigue Driving Detection
基于目标分块多特征核稀疏表示的视觉跟踪
基于随机投影和Fisher向量的人的行为识别
多特征联合的稀疏跟踪方法
基于WSRFCM聚类的局部离群点检测算法
Experimental study of fatigue degree quantification for multi-feature fusion identification
基于IPSec和GRE的VPN实验仿真
基于GNS3的冗余网络仿真
BGP/MPLS VPN中CE接入Internet仿真
Hadoop和Spark在实验室中部署与性能评估
支持向量机初始化常模算法在MIMO系统中的应用
基于相邻信号点的自适应变模盲均衡算法
引入动态动量因子的共轭梯度多模盲均衡算法
SLA和VRRP的多出口校园网可靠性实验设计
多通道核相关滤波的实时跟踪方法
一种L型阵列的相干分步降维DOA估计方法
基于两步模糊聚类算法的网络入侵检测应用
一种新的基于颜色统计特征的判别跟踪方法
一种改进的模糊聚类有效性指标
基于局部线性重构的全景高光谱影像低维可视化
多输入-多输出系统级联的多输入单输出均衡器研究
基于时间反转的水声信道判决反馈均衡算法
基于MISO均衡器的变步长修正常模算法
一种基于聚类技术软切换的双模式盲均衡算法
会议论文
Iterative Online Subspace Learning for Robust Image Alignment
A mahout based image classification framework for very large dataset
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何军的项目