检索结果-内蒙古大学图书馆

模式识别与人工智能 2009年第2期22卷 182-187页

作者：于金伦周祥东刘成林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

字符串识别通过最优路径搜索得到字符切分和字符识别结果.本文将字符同步和时间同步两种搜索模式应用于手写字符串识别系统,比较两种模式下使用不同准则函数和搜索算法的系统性能.同时,提出一种改进的路径评价准则,在此准则下可用动态... 详细信息

字符串识别通过最优路径搜索得到字符切分和字符识别结果.本文将字符同步和时间同步两种搜索模式应用于手写字符串识别系统,比较两种模式下使用不同准则函数和搜索算法的系统性能.同时,提出一种改进的路径评价准则,在此准则下可用动态规划算法进行最优路径的搜索.在联机手写日文字符串识别中的实验结果表明,对于无词典驱动的字符串识别系统,时间同步搜索的效率高于字符同步搜索.利用本文所提出的路径评价准则,可得到与归一化准则相当的切分和识别准确率,但搜索时间大为减少.

关键词：手写字符串识别字符同步搜索时问同步搜索动态规划路径评价准则

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融合引导概率的语音识别解码算法研究

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声学学报 2012年第2期37卷 209-217页

作者：杨占磊刘文举晁浩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

语音帧在声学特征空间中的位置信息可以辅助解码器对潜在路径进行筛选。传统的语音识别系统缺乏利用这种位置信息。针对这种不足,本文提出一种引导概率模型,用于描述语音帧属于声学特征空间不同局部的概率,并将其用于识别。使用引导概率... 详细信息

语音帧在声学特征空间中的位置信息可以辅助解码器对潜在路径进行筛选。传统的语音识别系统缺乏利用这种位置信息。针对这种不足,本文提出一种引导概率模型,用于描述语音帧属于声学特征空间不同局部的概率,并将其用于识别。使用引导概率后,解码器更强调对声学特征空间中最有希望的局部进行搜索,保留并扩展通过此局部空间的路径,同时弱化不经过此局部空间的路径。实验结果显示,融合引导概率的解码算法在不显著增加解码复杂度的情形下,使汉字相对错误率下降10.95%。结果分析表明,融合了语音帧声学位置信息的解码方法能够更有效地鉴别潜在路径,从而降低误识率。

关键词：语音识别系统概率模型解码算法引导位置信息特征空间局部空间语音帧

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基于语义交互的三维重建

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计算机辅助设计与图形学学报 2011年第5期23卷 839-848页

作者：史利民郭复胜高伟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北京100190

三维重建是计算机视觉的核心问题.随着三维重建技术的发展,人们越来越认识到从图像到空间结构这种自底向上的重建方法,不管如何刻意设计和优化都很难达到对场景具有高层语义意义下的重建.基于此,提出一种基于高层语义交互的重建方法,在... 详细信息

三维重建是计算机视觉的核心问题.随着三维重建技术的发展,人们越来越认识到从图像到空间结构这种自底向上的重建方法,不管如何刻意设计和优化都很难达到对场景具有高层语义意义下的重建.基于此,提出一种基于高层语义交互的重建方法,在底层重建结果的基础上,利用自然语言交互进一步完善重建结果.最后通过2组简单实验验证了文中算法的可行性.

关键词：三维重建语义交互知识库

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基于垂线和水平线的机器人自定位方法

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计算机学报 1999年第7期22卷 673-687页

作者：杨毅杨长江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北京100080

对基于垂线和水平线的机器人自定位问题进行了系统的研究．所得主要结论如下：（１）当空间直线都垂直于机器人运动平面时，机器人的位置与朝向无法线性求解；（２）当空间直线都平行于机器人运动平面时，至少需要三组直线对应对（... 详细信息

对基于垂线和水平线的机器人自定位问题进行了系统的研究．所得主要结论如下：（１）当空间直线都垂直于机器人运动平面时，机器人的位置与朝向无法线性求解；（２）当空间直线都平行于机器人运动平面时，至少需要三组直线对应对（一组直线对应对由一条空间直线和对应的图像直线构成；垂直直线对应对是指空间直线为垂线的直线对应对；水平直线对应对是指空间直线为水平线的直线对应对）才能线性求解机器人的位置与朝向；（３）当空间直线都垂直于机器人运动平面时，至少需要三组直线对应对才能非线性求解机器人的位置与朝向；（４）当空间直线都平行于机器人运动平面时，同样至少需要三组直线对应对才能非线性求解机器人的位置与朝向．

关键词：机器人自定位导航直线对应射影平面

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基于噪声追踪的二值时频掩蔽到浮值掩蔽的泛化算法

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声学学报 2013年第5期38卷 632-637页

作者：梁山刘文举江巍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

虽然浮值掩蔽比二值掩蔽有更好的语音分离效果,但是由于理想浮值掩蔽难以直接估计,现有的语音分离系统通常以理想二值掩蔽估计作为计算目标。我们提出了一个二值掩蔽到浮值掩蔽的泛化算法。由于实现浮值掩蔽估计的关键在于噪声能量追踪... 详细信息

虽然浮值掩蔽比二值掩蔽有更好的语音分离效果,但是由于理想浮值掩蔽难以直接估计,现有的语音分离系统通常以理想二值掩蔽估计作为计算目标。我们提出了一个二值掩蔽到浮值掩蔽的泛化算法。由于实现浮值掩蔽估计的关键在于噪声能量追踪,我们首先采用指数分布刻画以混合谱和噪声能量以混合能量及二值掩蔽为观测的条件分布。其次,采用高斯马尔柯夫条件随机场刻画噪声估计在连续几帧内的关联。最后,采用马尔柯夫链-蒙特卡洛计算噪声能量最小均方误差估计并进一步计算浮值掩蔽。实验表明,相比于基于二值掩蔽估计的常规算法,我们所提出的算法在信噪比增益和客观感知质量两方面都有显著提高。

关键词：噪声估计掩蔽二值算法追踪最小均方误差估计直接估计时频

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摄像机位姿的加权线性算法

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软件学报 2011年第10期22卷 2476-2487页

作者：杨森吴福朝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

针对摄像机位姿问题提出了一种加权线性方法,其关键思想是通过加权使经典线性方法的代数误差近似于重投影算法的几何误差,从而达到接近于最大似然估计(Levenberg-Marquardt简称ML)的精度.通过对经典DLT(direct linear transformation)... 详细信息

针对摄像机位姿问题提出了一种加权线性方法,其关键思想是通过加权使经典线性方法的代数误差近似于重投影算法的几何误差,从而达到接近于最大似然估计(Levenberg-Marquardt简称ML)的精度.通过对经典DLT(direct linear transformation)算法和EPnP算法使用加权的方法,给出了加权DLT算法(WDLT)和加权EPnP算法(WEPnP).大量模拟数据和真实图像实验结果均表明,WDLT和WEPnP算法不仅能提高DLT和EPnP算法的精度,而且在深度较小的情况下优于Lu的非线性算法.

关键词：摄像机姿态 DLT(direct linear transformation) EPnP WDLT(weighted DLT) WEPnP 最大似然估计

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基于Sobolev空间序列特征值问题的自然图像小尺度模式分析

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自动化学报 2009年第12期35卷 1568-1573页

作者：何鹏陶建华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

提出了一种描述自然图像小尺度模式的新方法.其中心思想是将小尺度信息的建模问题转化为图像区域上Sobolev空间的序列能量极小化问题,进而转化为序列特征值问题.从数学上分析了小尺度模式的多层次结构及模型的收敛性.本文还提出一种新... 详细信息

提出了一种描述自然图像小尺度模式的新方法.其中心思想是将小尺度信息的建模问题转化为图像区域上Sobolev空间的序列能量极小化问题,进而转化为序列特征值问题.从数学上分析了小尺度模式的多层次结构及模型的收敛性.本文还提出一种新的自适应多层次化图像表示方法,并可应用于图像合成及视觉感知等方面.从数值计算的角度上,通过稀疏对称矩阵特征值分解可方便地获得不同层次的小尺度模式.

关键词：图像建模小尺度模式视觉感知变分法 Sobolev空间特征值问题

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多视三角化的迭代算法

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计算机辅助设计与图形学学报 2012年第1期24卷 68-75页

作者：张强吴福朝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

多视三角化是在给定测量点对应和摄像机投影矩阵的情况下,求解相应的空间点的过程.由于测量点存在测量误差,所以只能求解在某种准则下的最优空间点.文中提出一种新的优化准则:在空间平面矩阵最小奇异值为0的约束下最小化估计点到测量点... 详细信息

多视三角化是在给定测量点对应和摄像机投影矩阵的情况下,求解相应的空间点的过程.由于测量点存在测量误差,所以只能求解在某种准则下的最优空间点.文中提出一种新的优化准则:在空间平面矩阵最小奇异值为0的约束下最小化估计点到测量点的L2-范数距离.在此基础上,采用该准则约束的Sampson近似得到一种简单的迭代求解方法;通过空间平面矩阵最小奇异值单调递减的条件和共轭梯度方法得到另一种收敛性更好的迭代算法.实验结果表明,这2种迭代算法不仅迭代次数及运算时间明显少于黄金标准算法,而且能得到基本相同的计算精度.

关键词：多视三角化 Sampson近似共轭梯度

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基于深度学习的鲁棒性视觉跟踪方法

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计算机学报 2016年第7期39卷 1419-1434页

作者：高君宇杨小汕张天柱徐常胜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

传统的视觉跟踪方法(如L1等)大多直接使用视频序列各帧内的像素级特征进行建模,而没有考虑到各图像块内部的深层视觉特征信息.在现实世界的固定摄像头视频监控场景中,通常可以找到一块区域,该区域中目标物体具有清晰、易于分辨的表观.因... 详细信息

传统的视觉跟踪方法(如L1等)大多直接使用视频序列各帧内的像素级特征进行建模,而没有考虑到各图像块内部的深层视觉特征信息.在现实世界的固定摄像头视频监控场景中,通常可以找到一块区域,该区域中目标物体具有清晰、易于分辨的表观.因此,文中在各视频场景内事先选定一块可以清晰分辨目标表观的参考区域用以构造训练样本,并构建了一个两路对称且权值共享的深度卷积神经网络.该深度网络使得参考区域外目标的输出特征尽可能与参考区域内目标的输出特征相似,以获得参考区域内目标良好表征的特性.经过训练后的深度卷积神经网络模型具有增强目标可识别性的特点,可以应用在使用浅层特征的跟踪系统(如L1等)中以提高其鲁棒性.文中在L1跟踪系统的框架下使用训练好的深度网络提取目标候选的特征进行稀疏表示,从而获得了跟踪过程中应对遮挡、光照变化等问题的鲁棒性.文中在25个行人视频中与当前国际上流行的9种方法对比,结果显示文中提出的方法的平均重叠率比次优的方法高0.11,平均中心位置误差比次优的方法低1.0.

关键词：深度学习卷积神经网络视觉跟踪鲁棒性 L1跟踪系统计算机视觉

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基于中心点的指纹细节结构匹配算法(英文)

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自动化学报 2003年第6期29卷 842-850页

作者：张伟伟王森王阳生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

指纹细节匹配算法是自动指纹识别系统 (AFIS)中一项关键的任务 ,目前存在大量的研究和算法 .依据算法是否依赖中心点 ,指纹细节点匹配算法可以分为两类 :基于中心点的匹配算法和非中心点匹配算法 .大多数非中心点匹配算法都非常耗时 ,... 详细信息

指纹细节匹配算法是自动指纹识别系统 (AFIS)中一项关键的任务 ,目前存在大量的研究和算法 .依据算法是否依赖中心点 ,指纹细节点匹配算法可以分为两类 :基于中心点的匹配算法和非中心点匹配算法 .大多数非中心点匹配算法都非常耗时 ,因此不适合在线应用 .而基于中心点方法的效率相对较高 ,但是这类算法极度依赖于中心点的定位精度 .在本文中 ,提出了一种全新的基于中心点的指纹细节结构匹配算法 ,该算法综合了基于中心点匹配算法和非中心点匹配算法的优点 ,同时又避免了二者的缺点 .首先利用中心点检测算法获得中心点的位置 ,然后在中心区域定义了一些局部的结构 ,同时利用这些局部结构寻找指纹细节的对应点 ,并通过对应点和中心点的相对关系来确认这些对应细节点 .其次利用这些细节对应点匹配全局的细节信息 ,最后 ,利用匹配细节的全局距离和距离方差来判决最终匹配结果 .实验结果表明 ,算法的匹配效果非常好 ,同时匹配效率较高。

关键词：指纹细节结构匹配算法自动指纹识别系统中心点匹配算法 AFIS

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