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     近日，国际顶级期刊《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems》（IEEE-TNNLS）发表了我校区计算机科学与技术学院准聘教授张盛平以第一作者和唯一通讯作者身份发表的研究论文《A Biologically Inspired Appearance Model for Robust Visual Tracking》（一种面向目标跟踪的基于生物启发的表观建模方法）。我校区为第一作者单位。该项研究工作受到国家自然科学基金委、哈工大青年拔尖人才、山东省重点研发计划等项目的资助。

    目标跟踪是计算机视觉研究中的核心问题，其性能好坏直接影响到对视频的高级语义分析任务，例如异常行为分析等。目标跟踪的难点之一在于如何对所跟踪的目标进行表观建模。传统的目标跟踪方法设计硬编码的特征，虽然计算简单，但无法适应目标跟踪过程中目标外观受光线、遮挡等导致的变化。受大脑视觉皮层简单细胞和复杂细胞对视觉激励响应特性的启发，该项研究提出基于生物启发表观建模的目标跟踪方法。该工作建立了一套完整的模拟视觉皮层响应机制的层次化表观建模方法，从视觉认知的角度对各层进行设计，并通过大量实验验证了各层对跟踪性能的影响。所提出的方法能够兼容传统的基于硬编码的特征提取方法，为目标跟踪的表观建模提供了新的思路。论文链接http://ieeexplore.ieee.org/document/7516592/。

  《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems》期刊由美国电气和电子工程师协会（IEEE）于1990年创办，属于机器学习、神经网络、人工智能领域顶级期刊，被中科院JCR分为一区TOP期刊，2016年SCI影响因子为6.108。 

文章发布员：王建亭