【摘 要】
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判别相关滤波跟踪算法通过对中心目标块(唯一准确正样本)循环移位获取训练集,依赖潜在样本周期延拓假设,使得模型训练和检测可以通过快速傅里叶变换高效完成,然而整个学习过程没有对真正的背景信息进行建模.背景感知相关滤波(BACF)跟踪算法利用一个二进制掩码矩阵通过密集采样的方法获取真正的正、负样本对目标外观进行建模,然而BACF算法在学习相关滤波器时并没有考虑滤波器的时间一致性和空间一致性信息,当目标出
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判别相关滤波跟踪算法通过对中心目标块(唯一准确正样本)循环移位获取训练集,依赖潜在样本周期延拓假设,使得模型训练和检测可以通过快速傅里叶变换高效完成,然而整个学习过程没有对真正的背景信息进行建模.背景感知相关滤波(BACF)跟踪算法利用一个二进制掩码矩阵通过密集采样的方法获取真正的正、负样本对目标外观进行建模,然而BACF算法在学习相关滤波器时并没有考虑滤波器的时间一致性和空间一致性信息,当目标出现外观突变时,学习到的相关滤波器将会偏向背景而发生漂移.为了解决学习到的相关滤波器适应连续帧之间的外观突
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【本刊讯】2019年11月18日,《保密科学技术》杂志第三届编委会第一次会议在国家保密科技测评中心召开。会议由国家保密科技测评中心主任、杂志主编马朝斌主持,国家保密局总工程师、杂志编委会主任王京涛出席会议并讲话。会议总结了杂志2019年办刊情况。马朝斌同志介绍了杂志在提高专题策划质量、贴近保密科技工作实践需求、加强新媒体建设等方面的做法,并介绍了下一步工作安排,提出将进一步健全编委会
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2019年11月27日上午,国家保密局资质管理委员会召开2019年第11次会议。会议审议了资质申请单位情况,研究了有关问题和下一步工作安排。中央保密办主任、国家保密局局长、国家保密局资质管理委员会主任田静同志出席会议并讲话,中央保密办副主任、国家保密局副局长、国家保密局资质管理委员会副主任王言彬同志主持会议。国家保密局资质管理委员会组成人员出席会议,国家保密局资质管理委员会办公室成员和办(局)机关
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11月21日,北京航空航天大学网络空间安全学院与北京神州绿盟科技有限公司签约,双方将共建"网络空间安全创新研究中心",共同推进产学研合作,互助建设网络空间安全学科,培育面向未来的网络安全产业的支柱人才,承担重大科研和技术攻关项目,为网络安全产业创造多元价值。
雷达探测是一种有效的对地观测手段,雷达图像目标识别是其重要研究方向.深度学习已在众多领域取得成功,然而训练深层神经网络需要大量数据,样本量不足已成为制约深度学习方法在雷达图像目标识别中应用的主要因素.本文对基于深度学习的雷达图像目标识别研究进展进行了综述,梳理和总结了具有代表性的方法.首先,介绍针对雷达图像目标识别的数据扩充和网络模型设计方法.然后,详细阐述本课题组针对小样本条件提出的基于迁移学习
人类社会正经历社会信息化发展阶段,中国提出了信息社会发展"互联网+"的总体系统发展模式对应国际流行的IoT(Internet of Things)模式,其更为广泛开放,避免了"Things"词义只为"物体",Io T只为"物联网"的狭义限制."互联网+"模式提出后,得到了科技界的广泛认同和热烈响应!在信息科学技术广泛领域,基础原理的发现与新技术的发明联系应用,促进了社会进化发展各分支领域的
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