隨著機器學(xué)習(xí)方法的不斷發(fā)展,高斯過程模型越來越受到廣大專家學(xué)者的關(guān)注和青睞。高斯過程模型既可以應(yīng)用于回歸,也可以應(yīng)用于分類,本文中將針對高斯過程回歸在基于圖片和視頻數(shù)據(jù)的預(yù)測問題中的應(yīng)用進行研究。近年來,圖像視頻數(shù)據(jù)的預(yù)測問題已經(jīng)成為計算機視覺領(lǐng)域中的研究熱點,新的技術(shù)層出不窮,越來越多的企業(yè)將這些技術(shù)應(yīng)用于實踐生產(chǎn)中。盡管有大量學(xué)者和企業(yè)對圖像和視頻數(shù)據(jù)中的預(yù)測問題進行了深入的研究,并取得了豐碩的成果,但是仍然有許多關(guān)鍵性問題有待解決。本文以高斯過程回歸算法為研究對象,分別在圖像和視頻的場景下提出改進的應(yīng)用方案。首先,在視頻預(yù)測方面:以視頻中的車流量統(tǒng)計為研究對象,提出結(jié)合了動態(tài)紋理模型和高斯過程回歸算法的車流量統(tǒng)計方案,利用動態(tài)紋理模型來分割視頻序列中的運動前景和靜態(tài)背景,并提取前景分割段的特征,同時,通過高斯過程回歸算法對特征和車流量之間的映射關(guān)系進行學(xué)習(xí),以此最終做出回歸預(yù)測。該方案是從車流量的整體性角度考慮,避免了以往的車流量檢測方案中單個車輛計數(shù)引起的漏檢和誤檢情況,達到了降低誤差,提高統(tǒng)計精度的目的。其次,在圖像預(yù)測方面:本文將人臉圖像的年齡估計作為研究對象,提出利用主動... 

【文章來源】：南京郵電大學(xué)江蘇省

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

用于回歸的高斯過程模型的訓(xùn)練和預(yù)測

大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文 第三章 基于高斯過程回歸的車流量檢斯過程回歸在車流量檢測問題上的應(yīng)用研究于視頻的車流量檢測問題上，對單個車輛跟蹤檢測并進行車流量統(tǒng)計作為以往案中的主要思想，其誤檢和漏檢等問題較為明顯。因此，針對這些普遍存在的問了利用動態(tài)紋理模型和高斯過程回歸算法對視頻序列中的車流量進行統(tǒng)計的改地提高了車流量統(tǒng)計的精確度。在該方案中，動態(tài)紋理模型用于分割視頻序列和靜態(tài)背景，高斯過程回歸用于對車流特征和車流量的映射關(guān)系進行學(xué)習(xí)，利斯過程模型對車流量進行統(tǒng)計。車流量檢測方案的流程圖如圖 3.3，該流程圖簡文提出的車流量檢測系統(tǒng)的執(zhí)行流程。

學(xué)碩士研究生學(xué)位論文 第三章 基于高斯過程回歸的車流量檢出一些平穩(wěn)性的屬性。視頻序列中運動模式的分析主要是依賴于動態(tài)紋理的像序列在時間上固有地存在連貫性，采用動態(tài)紋理模型將這些存在連貫性的統(tǒng)計時空均勻的目標(biāo)區(qū)域和靜態(tài)背景區(qū)域，其中，目標(biāo)區(qū)域就是本文中的能車輛的區(qū)域，通過對該目標(biāo)區(qū)域進行特征提取，并且利用高斯過程回歸對提訓(xùn)練學(xué)習(xí)，進而對車流量做出回歸估計。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于高斯過程回歸的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測模型[J]. 李振剛.  計算機應(yīng)用. 2014(05)
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[3]基于高斯過程回歸的上市股價預(yù)測模型[J]. 楊振艦,夏克文.  計算機仿真. 2013(01)
[4]基于高斯混合模型的多車道車流量檢測算法[J]. 周世付,李建雄,沈振乾,張芳.  計算機仿真. 2012(10)
[5]基于高斯過程回歸的短期風(fēng)速預(yù)測[J]. 孫斌,姚海濤,劉婷.  中國電機工程學(xué)報. 2012(29)
[6]一種基于人臉圖像的年齡估計方法[J]. 羅佳佳,蔡超.  計算機與數(shù)字工程. 2012(04)
[7]動態(tài)紋理背景的建模[J]. 何莎,費樹岷.  計算機應(yīng)用. 2009(S2)
[8]基于高斯過程分類器的連續(xù)空間強化學(xué)習(xí)[J]. 王雪松,張依陽,程玉虎.  電子學(xué)報. 2009(06)

碩士論文
[1]基于視頻的車流量檢測技術(shù)研究[D]. 吳志偉.華南理工大學(xué) 2012
[2]基于高斯過程的在線建模問題研究[D]. 申倩倩.華南理工大學(xué) 2011
[3]基于視頻虛擬線圈的交通流參數(shù)檢測[D]. 尹朝征.清華大學(xué) 2002



本文編號：3292479