1 北京无线电测量研究所,北京 100854
2 北京航天微电科技有限公司,北京 100854
在传统的抽指加权技术基础上，该文提出了一种自适应抽指加权技术。通过计算确定抽指加权的起始位置和加权数值，能对切趾换能器进行部分指条的抽指加权。研究结果表明，根据该文提出方法研制的一款声表面波滤波器，其频率为61, 60 MHz，-1 dB相对带宽为3, 7％，带外抑制大于45 dB，矩形度为1, 4，器件的综合性能得到改善。
抽指加权 自适应 切趾 加权位置 加权数值 声表面波滤波器 withdrawal weighted adaptive apodization weighted position weighted value SAW filter
1 中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所 中国科学院航空光学成像与测量重点实验室, 吉林 长春 130033
2 中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所,吉林 长春 130033
3 中国科学院大学,北京 100039
由于原始多示例学习(MIL)跟踪的分类效果和实时性较差, 提出了一种加权在线多示例学习跟踪算法。首先, 根据所选定目标位置分别采集目标和背景样本集, 通过对所采集样本集特征的在线学习生成弱分类器集; 然后, 用计算样本集对数似然函数的最大值的方法从弱分类器集中选择K个最优的弱分类器, 给每个弱分类器赋不同的权值, 生成一个强分类器; 最后, 在新的一帧中抽取目标和背景样本, 用生成的强分类器对待分类的目标和背景进行分类; 分类结果映射成概率值, 概率最大样本的位置就是所要跟踪目标的位置。对不同视频序列的测试结果表明, 该跟踪算法的跟踪正确率达93%, 目标大小为43 pixel×36 pixel时处理帧率约为25 frame/s。与原始多示例学习跟踪算法相比, 本算法的实时性提高了67%。
多示例学习 目标跟踪 分类器 权值 Multiple Instance Learning(MIL) target tracking classifier weighted value
