检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机研究与发展 2011年第7期48卷 1255-1262页

作者：刘渭滨刘幸奇邢薇薇袁保宗北京交通大学信息科学研究所北京100044 现代信息科学与网络技术北京市重点实验室北京100044 北京交通大学软件学院北京100044

运动相似性度量是基于运动图的人体运动合成技术的关键.现有方法主要使用运动捕捉数据姿态数值特征进行相似性度量与合成控制,很难处理语义描述上同类型运动数据集中的不同运动实现版本间的时间与空间特征分布变化的问题.提出了引入用... 详细信息

运动相似性度量是基于运动图的人体运动合成技术的关键.现有方法主要使用运动捕捉数据姿态数值特征进行相似性度量与合成控制,很难处理语义描述上同类型运动数据集中的不同运动实现版本间的时间与空间特征分布变化的问题.提出了引入用户语义控制来改进基于运动图的人体运动合成方法.使用关系特征作为高层语义描述,刻画同类型运动的空间变化特征;通过自学习过程,获得运动类模板,作为同类型运动的空-时特征语义描述;通过将运动类模板数据与人体运动序列文件进行匹配,实现运动类型识别和自动语义信息标注;借助关系特征语义描述及运动序列文件的语义标注信息,实现在基于运动图的运动合成中引入用户直观的高层语义控制.运动合成实验结果显示了该方法的有效性,为获得高质量人体运动合成数据提供途径.

关键词：运动合成运动图运动相似性运动语义分析运动标注运动捕捉数据

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基于码书和纹理特征的运动目标检测

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信号处理 2011年第6期27卷 912-918页

作者：李波袁保宗北京交通大学信息科学研究所北京100044 现代信息科学与网络技术北京市重点实验室北京100044

复杂环境下如何进行鲁棒的运动目标检测是计算机视觉领域热门研究课题。本文提出了一种新的码书和高斯局部二值模式(GLBP)的纹理描述的运动物体检测方法,在线学习构建码书纹理背景模型。首先用码书以类似聚类的方式构建每个像素的码书模... 详细信息

复杂环境下如何进行鲁棒的运动目标检测是计算机视觉领域热门研究课题。本文提出了一种新的码书和高斯局部二值模式(GLBP)的纹理描述的运动物体检测方法,在线学习构建码书纹理背景模型。首先用码书以类似聚类的方式构建每个像素的码书模型,根据码字的颜色和亮度相似性,将背景像素分布用聚类码字的形式表示出来,同时在模型初始化和运动检测阶段不断更新码字以反映背景变化。然后用单高斯模型来学习背景像素变化的概率,生成GLBP纹理算子,同时在线更新GLBP反映图像空间纹理信息变化。最后融合三个特征将当前帧分割为前景背景两部分。通过实验视频表明本方法在实际视频中取得了较好的鲁棒的效果。

关键词：运动目标检测码书高斯局部二值模式背景模型

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三维散乱点云模型的特征点检测

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信号处理 2011年第6期27卷 932-938页

作者：王丽辉袁保宗北京交通大学信息科学研究所北京100044 现代信息科学与网络技术北京市重点实验室北京100044

随着三维点云模型越来越受到人们的关注,如何对数据量大,无序的三维点云模型进行特征点检测也是近几年的研究热点。本文提出了基于曲率和密度的特征点检测算法,为每个数据点定义一个特征参数,这个参数由三部分组成:点到邻居点的平均距离... 详细信息

随着三维点云模型越来越受到人们的关注,如何对数据量大,无序的三维点云模型进行特征点检测也是近几年的研究热点。本文提出了基于曲率和密度的特征点检测算法,为每个数据点定义一个特征参数,这个参数由三部分组成:点到邻居点的平均距离;点的法向与邻居点法向夹角的和;数据点曲率。然后通过八叉树方法计算模型的数据点密度,将这个密度与模型到中心点的最大距离相除得到特征阈值,特征参数大于阈值的点就是特征点。本文计算时,检测模型的特征点只需用到三维点云模型的几何特征,如数据点法向,曲率和邻居点。实例表明本算法可准确地检测出散乱数据点云的特征点。

关键词：三维点云模型特征参数特征点检测 k近邻

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基于阴影流和3D MAP-MRF的运动阴影消除

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信号处理 2011年第7期27卷 1048-1056页

作者：李波袁保宗北京交通大学信息科学研究所北京100044 现代信息科学与网络技术北京市重点实验室北京100044

阴影消除是运动检测中的一个重要问题。本文提出一种用阴影流和三维马尔可夫随机场后验概率最大化方法运动阴影消除算法。首先对每个像素建立混合高斯模型,通过阴影弱分类器,将可疑的阴影像素分离出来送到阴影流模型中。在线学习候选阴... 详细信息

阴影消除是运动检测中的一个重要问题。本文提出一种用阴影流和三维马尔可夫随机场后验概率最大化方法运动阴影消除算法。首先对每个像素建立混合高斯模型,通过阴影弱分类器,将可疑的阴影像素分离出来送到阴影流模型中。在线学习候选阴影像素,得到置信度高的阴影流模型。然后用混合高斯模型,阴影流和当前图像一起构建一个三维的马尔可夫随机场模型,将运动目标检测转化为标号组后验概率最大化/能量函数最小化。最后,构建一个与三维MRF对应的三维网络流图,通过动态图切算法,求出图的最小切,即求得MRF标号组的最大后验概率,从而给每个像素分配"前景"或"非前景"标号,达到消除阴影分割运动物体的目的。实验表明本方法在实际视频中取得了较好的效果。

关键词：阴影消除阴影流马尔可夫随机场后验概率最大化图切混合高斯模型运动目标检测

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一种基于关系度量融合框架的说话人认证特征级融合算法

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自动化学报 2011年第12期37卷 1503-1513页

作者：刘镝孙冬梅裘正定北京交通大学信息科学研究所北京100044 北京邮电大学北京100876 中国联合网络通信集团有限公司博士后工作站北京100033 现代信息科学与网络技术北京市重点实验室北京100044

探讨了说话人认证特征级融合策略的可行性.根据关系度量融合框架,构建该策略认证系统.通过与传统融合、单模态算法比较,本算法性能优于以上算法.为进一步分析特征级融合算法优于现有融合算法的原因,本文利用最大Kullback-Leibler距离计... 详细信息

探讨了说话人认证特征级融合策略的可行性.根据关系度量融合框架,构建该策略认证系统.通过与传统融合、单模态算法比较,本算法性能优于以上算法.为进一步分析特征级融合算法优于现有融合算法的原因,本文利用最大Kullback-Leibler距离计算融合算法融合信息量.该距离弥补了传统Kullback-Leibler距离不具有对称性的缺憾,更加精准地获取信息量.分析结果验证了本算法实验结论,说明特征级融合可获取比现有匹配分数级融合更多的信息量,从而取得更优精度.

关键词：说话人认证特征级融合最大Kullback-Leibler距离关系度量融合框架

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海平面红外目标的检测和跟踪技术

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计算机仿真 2011年第1期28卷 289-293页

作者：刘晔胡绍海李向军北京交通大学信息科学研究所北京100044 北京市现代信息科学与网络技术重点实验室北京100044 西安导航技术研究所海军室陕西西安710068

在军事中,海平面红外目标的检测与跟踪技术应用广泛,但在海天背景气候变化复杂,存在许多噪声的情况下准确检测与跟踪一直是研究的重点和难点。本文提出了用kalman滤波预测目标位置再用Mean-shift算法寻找真实位置的方法对目标进行跟踪... 详细信息

在军事中,海平面红外目标的检测与跟踪技术应用广泛,但在海天背景气候变化复杂,存在许多噪声的情况下准确检测与跟踪一直是研究的重点和难点。本文提出了用kalman滤波预测目标位置再用Mean-shift算法寻找真实位置的方法对目标进行跟踪。该方法首先采用卡尔曼滤波的预估校正算法预测出目标位置,避免了测量中对单帧图像信息的依赖,然后在预测的目标位置附近采用Mean-shift算法搜索目标真实位置,使跟踪系统具有较高的准确性和抗干扰性。在VC环境下进行了仿真,验证了在有干扰的条件下算法仍能实时有效地进行跟踪,具有较高的自适应性、稳定性、鲁棒性和较高的识别率。

关键词：海平面红外图像检测跟踪

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双目立体视觉的目标识别与定位

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智能系统学报 2011年第4期6卷 303-311页

作者：尚倩阮秋琦李小利北京交通大学信息科学研究所北京100044 北京交通大学现代信息科学与网络技术北京市重点实验室北京100044

双目立体视觉系统可以实现对目标的识别与定位.此系统包含摄像机标定、图像分割、立体匹配和三维测距4个模块.在摄像机标定部分,提出了基于云台转角的外参数估计方法.该方法可以精确完成摄像头旋转情况下外参的估计,增强了机器人的视觉... 详细信息

双目立体视觉系统可以实现对目标的识别与定位.此系统包含摄像机标定、图像分割、立体匹配和三维测距4个模块.在摄像机标定部分,提出了基于云台转角的外参数估计方法.该方法可以精确完成摄像头旋转情况下外参的估计,增强了机器人的视觉功能.并利用广茂达机器人系统,基于改进的双目视觉系统进行目标识别与定位,以此结果作为依据控制机器人的手臂进行相应运动,最终实现了对目标物体的抓取,验证了提出方法的可行性.

关键词：双目立体视觉摄像机标定图像分割立体匹配三维测距

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基于频谱分析的Procrustes统计步态识别算法

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智能系统学报 2011年第5期6卷 432-439页

作者：杨静阮秋琦李小利北京交通大学信息科学研究所北京100044 北京交通大学现代信息科学与网络技术北京市重点实验室北京100044

在信息安全越加重要的现代社会,步态识别以其特有的优势作为一种身份识别手段,得到了很多关注.提出一种基于Procrustes均值形状的傅里叶频谱分析(FSAOPMS)的适用于多视角的步态识别方法.利用Procrustes统计形状分析方法将步态序列中人... 详细信息

在信息安全越加重要的现代社会,步态识别以其特有的优势作为一种身份识别手段,得到了很多关注.提出一种基于Procrustes均值形状的傅里叶频谱分析(FSAOPMS)的适用于多视角的步态识别方法.利用Procrustes统计形状分析方法将步态序列中人体轮廓的连续步态变化表示成一个紧致的Procrustes均值形状(PMS),将PMS作为原始步态特征,对PMS进行傅里叶频谱分析(FSA).计算不同步态序列的PMS幅度谱的欧式距离,利用最近邻(NN)分类器进行识别.在中国科学院自动化所的CASIA Gait Database数据库上进行了实验,与其他3种方法进行了比较,新方法具有很高的识别率,证明了该算法的有效性.

关键词：步态识别 Procrustes统计形状分析 Procrustes均值形状(PMS) 傅里叶频谱分析(FSA) 多视角识别

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一种新的压缩感知测量矩阵——广义轮换矩阵

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新型工业化 2011年第7期1卷 71-77页

作者：李浩赵瑞珍胡绍海北京交通大学信息科学研究所现代信息科学与网络技术北京市重点实验室

压缩感知是针对稀疏信号和可压缩信号,在信号采样的同时对数据进行压缩。其中,测量矩阵对信号采集和重建算法有着重要的影响。随机矩阵虽然有较好的重建效果,但硬件实现较为复杂。相反,确定性测量矩阵有硬件实现的优势。本文依据一维信... 详细信息

压缩感知是针对稀疏信号和可压缩信号,在信号采样的同时对数据进行压缩。其中,测量矩阵对信号采集和重建算法有着重要的影响。随机矩阵虽然有较好的重建效果,但硬件实现较为复杂。相反,确定性测量矩阵有硬件实现的优势。本文依据一维信号与二维图像特性,采用广义轮换矩阵作为确定性测量矩阵,对信号采取非均匀采样,通过调整测量矩阵系数强化低频段采样,同时增强测量矩阵列向量非相关性。实验结果表明,广义轮换矩阵的性能不仅优于同类确定性测量矩阵,而且优于高斯矩阵等随机测量矩阵。

关键词：压缩感知测量矩阵广义轮换矩阵非均匀采样非相关性

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用于压缩感知信号重建的NSL0算法

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新型工业化 2011年第7期 78-84页

作者：林婉娟赵瑞珍李浩北京交通大学信息科学研究所现代信息科学与网络技术北京市重点实验室

SL0算法是一种基于近似L0范数估计的凸规划迭代重建算法。与传统的重建算法相比,其估计精度高、计算量低;不需已知信号稀疏度,而且对噪声变化不是很敏感。但其迭代方向为负梯度方向,存在'锯齿效应';迭代步长计算复杂。本文首先... 详细信息

SL0算法是一种基于近似L0范数估计的凸规划迭代重建算法。与传统的重建算法相比,其估计精度高、计算量低;不需已知信号稀疏度,而且对噪声变化不是很敏感。但其迭代方向为负梯度方向,存在'锯齿效应';迭代步长计算复杂。本文首先采用双曲正切函数来近似L0范数,然后结合修正牛顿法提出一种更快速高效的重建算法NSL0。实验结果表明,在相同的测试条件下,NSL0算法在收敛速度和信噪比方面都有了很大提高。

关键词：压缩感知稀疏重建 SL0 修正牛顿法

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