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T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

7 篇 专利

馆藏范围

7 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

机构

2 篇 西安电子科技大学
2 篇 北京理工大学
2 篇 中山大学
1 篇 高通股份有限公司

作者

2 篇 尹冬生
2 篇 屈鉴铭
2 篇 付莹
2 篇 陈东辉
2 篇 潘子潇
2 篇 王韦桦
2 篇 刘志镜
2 篇 郑德智
2 篇 谢晓华
2 篇 袁通
2 篇 周鸿
2 篇 马康
2 篇 贺文骅
2 篇 侯晓慧
2 篇 姚勇
2 篇 唐国良
1 篇 塞拉姆·孙达雷桑
1 篇 齐颖勇
1 篇 高大山
1 篇 钟辛

语言

7 篇 中文

检索条件"主题词=全局运动模式"

共 7 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

一种基于无监督域自适应的步态识别方法及系统

一种基于无监督域自适应的步态识别方法及系统

引用

作者：付莹马康郑德智 100081 北京市海淀区中关村南大街5号

本发明涉及一种基于无监督域自适应的步态识别方法及系统。首先获取原始步态剪影序列。利用无监督自适应步态识别网络为无标签的数据分配伪标签，分别采样有标签的源域数据和无标签的目标域数据作为输入数据。利用骨干网络提取输入序列... 详细信息

标准号: CN116704598A

本发明涉及一种基于无监督域自适应的步态识别方法及系统。首先获取原始步态剪影序列。利用无监督自适应步态识别网络为无标签的数据分配伪标签，分别采样有标签的源域数据和无标签的目标域数据作为输入数据。利用骨干网络提取输入序列特征，获得源域和目标域的细粒度时空特征。针对每个局部特征，利用全局环境聚合建立时间维度上每个特征间的关联，提取全局特征。利用三元组损失约束每个部位的全局运动模式，采用加权求和方式计算三元组损失。针对每个归一化特征用于初始化和更新混合记忆单元，并在训练过程中对无标签的数据提供监督。本发明能够从有标签的源域数据中学到知识并迁移到目标域中，有效实现在无标签数据上的高精度的步态识别。

关键词：标签步态识别目标域源域三元组无监督自适应全局运动模式标签数据骨干网络记忆单元局部特征全局环境全局特征时间维度时空特征输入序列数据分配数据提供训练过程有效实现初始化归一化细粒度求和采样步态加权聚合迁移关联更新网络监督

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一种基于动态聚合网络的步态识别方法及系统

一种基于动态聚合网络的步态识别方法及系统

引用

作者：付莹马康郑德智张军 100081 北京市海淀区中关村南大街5号

本发明涉及一种基于动态聚合网络的步态识别方法及系统，属于计算机视觉及生物识别技术领域。首先获取步态剪影序列，对步态剪影序列进行预处理，获得统一大小的输入数据。然后训练基于动态聚合的步态识别网络。最后，将未知身份的步态... 详细信息

标准号: CN116229564A

本发明涉及一种基于动态聚合网络的步态识别方法及系统，属于计算机视觉及生物识别技术领域。首先获取步态剪影序列，对步态剪影序列进行预处理，获得统一大小的输入数据。然后训练基于动态聚合的步态识别网络。最后，将未知身份的步态特征与已知身份的步态特征库进行比对，从身份已知的步态特征库中匹配出身份信息。系统包括图像获取模块、图像预处理模块、特征提取模块和步态识别模块。本发明能够有效的建立步态序列中每个特征点之间的关系，有益于提取具有区分性的局部运动模式，同时减少噪声的影响。同时，本发明能够从局部运动模式中选择具有代表性的局部特征，有益于提取具有区分性的全局运动模式，有效解决步态特征表达不充分的问题。

关键词：步态特征步态识别局部运动区分性步态身份预处理图像预处理模块全局运动模式生物识别技术特征提取模块图像获取模块计算机视觉步态序列减少噪声局部特征聚合网络身份信息有效解决特征点比对聚合匹配网络统一

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一种跨摄像头的行人轨迹匹配方法

一种跨摄像头的行人轨迹匹配方法

引用

作者：潘子潇谢晓华尹冬生 510275 广东省广州市海珠区新港西路135号

本发明涉及一种跨摄像头的行人轨迹匹配方法，包括以下步骤：S1.提取目标摄像头的一条行人轨迹作为目标轨迹，然后将其余摄像头在该时间段内出现的所有行人轨迹作为候选轨迹；S2.使用中国连锁餐厅过程训练分层狄利克雷过程，提取所有轨... 详细信息

标准号: CN106887014B

本发明涉及一种跨摄像头的行人轨迹匹配方法，包括以下步骤：S1.提取目标摄像头的一条行人轨迹作为目标轨迹，然后将其余摄像头在该时间段内出现的所有行人轨迹作为候选轨迹；S2.使用中国连锁餐厅过程训练分层狄利克雷过程，提取所有轨迹的全局运动模式特征，同时获得目标轨迹和各条候选轨迹在全局运动模式特征上的特征权重；S3.分别计算目标轨迹特征权重与各条候选轨迹特征权重之间的余弦距离作为相似性度量，然后将余弦距离最小的候选轨迹作为目标轨迹的匹配轨迹。

关键词：目标轨迹全局运动模式摄像头轨迹特征余弦距离权重目标摄像头相似性度量计算目标匹配轨迹特征权重时间段分层匹配餐厅

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用于对象跟踪的系统和方法

用于对象跟踪的系统和方法

引用

作者：塞拉姆·孙达雷桑高大山钟辛齐颖勇美国加利福尼亚州

本发明描述一种通过电子装置执行的方法。所述方法包含通过确定前一帧与当前帧之间的关注区内的一组局部运动向量来确定局部运动模式。所述方法还包含通过确定前一帧与当前帧之间的一组全局运动向量来确定全局运动模式。所述方法进一步... 详细信息

标准号: CN107408303A

本发明描述一种通过电子装置执行的方法。所述方法包含通过确定前一帧与当前帧之间的关注区内的一组局部运动向量来确定局部运动模式。所述方法还包含通过确定前一帧与当前帧之间的一组全局运动向量来确定全局运动模式。所述方法进一步包含基于所述局部运动模式和所述全局运动模式来计算分离量度。所述分离量度指示所述局部运动模式与所述全局运动模式之间的运动差。所述方法另外包含基于所述分离量度来跟踪对象。

关键词：全局运动模式分离量度局部运动前一帧局部运动向量全局运动向量电子装置跟踪对象

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一种跨摄像头的行人轨迹匹配方法

一种跨摄像头的行人轨迹匹配方法

引用

作者：潘子潇谢晓华尹冬生 510275 广东省广州市海珠区新港西路135号

标准号: CN106887014A

关键词：目标轨迹全局运动模式摄像头轨迹特征余弦距离权重目标摄像头相似性度量计算目标匹配轨迹特征权重时间段分层匹配餐厅

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复杂场景下的群体运动模式检测方法

复杂场景下的群体运动模式检测方法

引用

作者：贺文骅刘志镜屈鉴铭王韦桦唐国良姚勇袁通侯晓慧陈东辉周鸿 710071 陕西省西安市太白南路2号

本发明公开了一种复杂场景下的群体运动模式检测方法，包括如下步骤A1-A4：A1、获取监控视频；A2、使用背景差分法获取运动区域；A3、对单元格内的运动信息进行优化；A4、根据单元格的运动信息建立全局运动模式。本发明使用光流法对真... 详细信息

标准号: CN102708573B

本发明公开了一种复杂场景下的群体运动模式检测方法，包括如下步骤A1-A4：A1、获取监控视频；A2、使用背景差分法获取运动区域；A3、对单元格内的运动信息进行优化；A4、根据单元格的运动信息建立全局运动模式。本发明使用光流法对真实监控下的公共场所这样的人群密度较大的复杂场景进行运动信息提取，并用单元格的形式将这些信息区域化。本发明以单元格为基本对象，对运动模式进行监测分析，并进一步进行语义区域判定。本发明解决了传统的运动模式分析方法无法适用于这种遮挡严重、目标众多的复杂场景的问题，为公共场合的监控和安防提供了智能化支持。

关键词：单元格复杂场景运动模式运动信息模式检测方法全局运动模式运动信息提取背景差分法语义公共场合监控视频区域判定群体运动人群密度运动区域监控光流公共场所分析监测优化

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复杂场景下的群体运动模式检测方法

复杂场景下的群体运动模式检测方法

引用

作者：贺文骅刘志镜屈鉴铭王韦桦唐国良姚勇袁通侯晓慧陈东辉周鸿 710071 陕西省西安市太白南路2号

标准号: CN102708573A

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