检索结果-内蒙古大学图书馆

基于曲线的纹理映射

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计算机研究与发展 1996年第1期33卷 57-62页

作者：丛舸林鹏中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室

本文提出一种纹理映射的新方法。二维平面中的一条曲线与三维曲面上的一条曲线相对应，两条曲线上的点再相对应。当对应曲线足够多时，就可获得完成纹理映射所需的足够信息。

关键词：纹理映射曲线计算机图形学

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一种基于双通道LDA模型的汉语词义表示与归纳方法

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计算机学报 2016年第8期39卷 1652-1666页

作者：王少楠宗成庆中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100190 中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心北京100190

语义记忆是人类理解自然语言的基础.人类理解语言的过程可以看作是对词义进行编码、对语义记忆进行检索,进而对词义进行解码的过程.因此,对词义进行合理地表示是计算机理解语言的关键步骤.该文总结分析了已有的词义表示方法与人脑词义... 详细信息

语义记忆是人类理解自然语言的基础.人类理解语言的过程可以看作是对词义进行编码、对语义记忆进行检索,进而对词义进行解码的过程.因此,对词义进行合理地表示是计算机理解语言的关键步骤.该文总结分析了已有的词义表示方法与人脑词义表征的关系,针对汉语词汇的歧义现象,重点阐述了如何从歧义词所处的上下文中最大限度地自动获取关于歧义词的词义信息,并将这些信息整合,通过一系列的特征集合表示歧义词的词义.具体地说,该文将出现在歧义词上下文语境中有明确含义的实词作为模型的输入,同时在上下文中获取可以表示歧义词词义的其他特征,最终将这两种信息通过贝叶斯概率模型整合在一起,共同实现歧义词的词义表示和归纳.实验表明,该文提出的方法可以得到更好的词义表示和归纳效果.

关键词：词义表示词义归纳词义消歧主题模型双通道主题模型

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未知光源位置环境中物体形状恢复的神经网络方法研究

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自动化学报 1999年第2期25卷 210-214页

作者：田英利马颂德徐孔达中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室香港中文大学电子工程系

用神经网络方法解决未知光源位置环境中物体三维形状恢复的问题．对漫反射表面，用神经网络方法由已知表面形状物体及其对应图像的灰度值进行学习，所得权值可视为环境光源参数．由此可恢复同样光源环境中其它物体的三维形状．实验证明... 详细信息

用神经网络方法解决未知光源位置环境中物体三维形状恢复的问题．对漫反射表面，用神经网络方法由已知表面形状物体及其对应图像的灰度值进行学习，所得权值可视为环境光源参数．由此可恢复同样光源环境中其它物体的三维形状．实验证明，神经网络方法可以解决未知光源位置环境（包括多个光源）中漫反射表面物体的三维形状恢复问题．

关键词：神经网络漫反射表面物体形状恢复图像处理

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高速公路中的行车道检测和车辆跟踪(英文)

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自动化学报 2003年第3期29卷 450-456页

作者：曾智洪中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室

提出了一种有效的高速公路检测和多车辆跟踪视觉系统 .该系统主要模块包括道路检测、基于二维模型的车辆跟踪器 (近距离车辆的矩形模型和远距离车辆的U形模型 )、启发式车辆检测、系统协调器 .在系统中 ,跟踪器的动态产生和终止优化了... 详细信息

提出了一种有效的高速公路检测和多车辆跟踪视觉系统 .该系统主要模块包括道路检测、基于二维模型的车辆跟踪器 (近距离车辆的矩形模型和远距离车辆的U形模型 )、启发式车辆检测、系统协调器 .在系统中 ,跟踪器的动态产生和终止优化了系统的计算资源 .另外 ,系统利用鲁棒性估计技术提高了道路检测的性能 .车辆的跟踪是采用三参数状态空间的多边形拟合技术来实现的 .本文采用了PETS2 0 0 1提供的图像序列测试了系统有效性 ,在PentiumIII 4 5 0MHzPC上系统的处理速度为平均每帧

关键词：高速公路行车道检测车辆跟踪车辆跟踪器多车辆跟踪视觉系统

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基于三维模型的交通场景视觉监控(英文)

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自动化学报 2003年第3期29卷 434-449页

作者：楼建光柳崎峰谭铁牛胡卫明中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室

视觉监控是计算机视觉研究的前沿方向 .动态场景视觉监控就是利用计算机视觉和人工智能的理论和方法 ,通过对摄像机拍录的图像序列进行自动分析来对场景中的运动物体进行定位、跟踪和识别 ,并对物体的运动行为作出判断或者解释 ,达到监... 详细信息

视觉监控是计算机视觉研究的前沿方向 .动态场景视觉监控就是利用计算机视觉和人工智能的理论和方法 ,通过对摄像机拍录的图像序列进行自动分析来对场景中的运动物体进行定位、跟踪和识别 ,并对物体的运动行为作出判断或者解释 ,达到监控的目的 .本文结合交通场景监控这一特定任务 ,实现一个包括摄像机标定、模型可视化、运动车辆的姿态优化与定位、跟踪预测、基于轨迹分析的行为理解等功能算法的交通场景视觉监控系统 .从算法和实现的角度出发。

关键词：交通场景视觉监控系统三维模型计算机视觉人工智能图像序列

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针对不同信息特征的鲁棒背景建模技术分析

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模式识别与人工智能 2009年第2期22卷 240-245页

作者：王智灵周露平陈宗海中国科学技术大学自动化系多媒体计算与通信教育部-微软重点实验室合肥230027 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100080

背景建模是实现运动目标检测与跟踪任务的关键技术之一,背景模型的鲁棒性问题受到普遍关注.本文针对背景建模所依赖的不同信息特征,从实际应用和样本集形态两个方面分析了背景模型的鲁棒性需求.根据不同信息的描述和处理的特点综述了背... 详细信息

背景建模是实现运动目标检测与跟踪任务的关键技术之一,背景模型的鲁棒性问题受到普遍关注.本文针对背景建模所依赖的不同信息特征,从实际应用和样本集形态两个方面分析了背景模型的鲁棒性需求.根据不同信息的描述和处理的特点综述了背景建模的典型算法,并考察其对鲁棒性需求的处理策略.然后就不同层次信息的描述及其鲁棒性,比较了典型背景建模系统,并分析了背景建模技术的发展趋势.

关键词：目标检测与跟踪背景建模背景剪除鲁棒性多信息描述

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基于多尺度笔刷的分层油画风格化

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计算机辅助设计与图形学学报 2020年第4期32卷 575-581页

作者：陈颖荆树旭石剑陈彦云柳有权张彩荣长安大学信息工程学院西安710064 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100190 中国科学院软件研究所计算机科学国家重点实验室北京100190

基于图像的油画风格化绘制是计算机图形学领域非真实感绘制研究的热点之一.为了进一步提高图像油画风格化的质量,提出了一种基于多尺度笔刷的分层图像油画风格化绘制算法.该算法模拟艺术家的油画绘制过程,采用不同尺度的笔刷按照从粗到... 详细信息

基于图像的油画风格化绘制是计算机图形学领域非真实感绘制研究的热点之一.为了进一步提高图像油画风格化的质量,提出了一种基于多尺度笔刷的分层图像油画风格化绘制算法.该算法模拟艺术家的油画绘制过程,采用不同尺度的笔刷按照从粗到细的顺序逐层绘制.在每层笔刷绘制中,首先使用增量Voronoi序列采样点和图像切线方向场确定笔刷流线,然后结合笔刷形状与笔刷高度场进行纹理贴图,得到最终的图像油画风格化绘制结果.通过与现有算法比较,文中算法不仅能模拟真实的油画绘制过程,而且生成的油画效果层次感更强,充分体现了图像的结构特征和油画细节.

关键词：非真实感渲染油画风格化切线方向场笔刷流线

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基于SVM和AdaBoost的红外目标跟踪

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中国图象图形学报 2007年第11期12卷 2052-2057页

作者：王震宇张可黛吴毅卢汉清中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室

为了提高目标跟踪的鲁棒性,提出了一种新的用于红外目标跟踪的DABSVT算法。该算法首先把目标跟踪转化为目标和背景的两类分类问题,然后将根据每一帧的正负样本训练的支持向量机(SVM)作为分量分类器,并通过恰当的参数调整策略,利用AdaBo... 详细信息

为了提高目标跟踪的鲁棒性,提出了一种新的用于红外目标跟踪的DABSVT算法。该算法首先把目标跟踪转化为目标和背景的两类分类问题,然后将根据每一帧的正负样本训练的支持向量机(SVM)作为分量分类器,并通过恰当的参数调整策略,利用AdaBoost算法把这些分量分类器组合成一个总体分类器;接着利用该总体分类器来区分下一帧中的目标和背景,并得到置信图;最后通过均值漂移算法找到置信图的峰值,得到目标的新位置。该新位置不仅与目标和背景的变化相适应,而且分量分类器可以随时加入或丢掉。实验结果显示,该方法是鲁棒的。

关键词：目标跟踪 AdaBoost 支持向量机参数调整策略均值漂移

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关于P5P问题的研究

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软件学报 2001年第5期12卷 768-775页

作者：吴福朝胡占义中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室

Pn P问题是计算机视觉、摄影测量学乃至数学领域的一个经典问题 .系统地研究了 P5P问题 ,用代数方法证明了下述结论 :当 5个控制点中任意 3点不共线时 ,P5P问题最多有两个解 ,并且解的上限可以达到 .同时给出了有惟一解和有两个解的代... 详细信息

Pn P问题是计算机视觉、摄影测量学乃至数学领域的一个经典问题 .系统地研究了 P5P问题 ,用代数方法证明了下述结论 :当 5个控制点中任意 3点不共线时 ,P5P问题最多有两个解 ,并且解的上限可以达到 .同时给出了有惟一解和有两个解的代数条件以及求解 P5P问题的具体算法 .在物体定位。

关键词： P5P问题坐标变换 SVD分解计算机视觉代数方法

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基于GMM-UBM和GLDS-SVM的英文发音错误检测方法

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自动化学报 2010年第2期36卷 332-336页

作者：李宏言黄申王士进梁家恩徐波中国科学院自动化研究所数字内容技术研究中心北京100190 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100190

将语种和说话人识别的方法应用到英语发音错误检测系统,提出一种基于广义线性区分序列支持向量机(Generalized linear dis-criminant sequence based SVM,GLDS-SVM)的发音错误检测方法.主要创新点为:1)提出一种基于状态拼接的特征规整方... 详细信息

将语种和说话人识别的方法应用到英语发音错误检测系统,提出一种基于广义线性区分序列支持向量机(Generalized linear dis-criminant sequence based SVM,GLDS-SVM)的发音错误检测方法.主要创新点为:1)提出一种基于状态拼接的特征规整方案,增强SVM对发音特征的建模能力;2)提出一种基于多模型融合的模型训练策略,该策略可以更加充分地利用训练数据,并在一定程度上解决了由于真实发音错误数据缺乏造成的正负样本不均衡的问题;3)将GLDS-SVM与基于通用背景模型GMM(Universal background modelsbased GMM,GMM-UBM)的方法进行融合,以进一步提高发音检错性能.GLDS-SVM和GMM-UBM的融合系统在仿真测试集和真实测试集上的等错误率(Equal error rate,EER)分别达到9.92%和16.35%.同时,GLDS-SVM在模型占用空间和运算速度方面均比传统径向基函数(Radial basic function,RBF)核方法具有明显优势.

关键词：计算机辅助语言学习自动发音错误检测支持向量机特征规整多模型融合策略

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