检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机学报 2016年第7期39卷 1294-1306页

作者：王宇霞赵清杰蔡艺明王博北京理工大学计算机学院智能信息技术北京市重点实验室北京100081

该文提出了一种对粒子滤波跟踪器进行分裂和合并的自重构算法.该算法能够通过分裂跟踪器以应对复杂多变的跟踪环境,同时,合并过程能够从多个跟踪器中选出最优跟踪器,合并冗余的跟踪器以达到减少计算量的效果.通过使用分裂和合并,能够在... 详细信息

该文提出了一种对粒子滤波跟踪器进行分裂和合并的自重构算法.该算法能够通过分裂跟踪器以应对复杂多变的跟踪环境,同时,合并过程能够从多个跟踪器中选出最优跟踪器,合并冗余的跟踪器以达到减少计算量的效果.通过使用分裂和合并,能够在使用较少粒子的情况下达到很好的跟踪效果,在一定程度上解决了粒子滤波跟踪中计算量大的问题.分裂出来的多个跟踪器能够同时从多个位置多个方向跟踪目标,降低了复杂环境下目标跟踪丢失的概率,避免了粒子滤波中跟踪丢失时需重新选定目标的问题.通过和其他算法对比,文中提出的算法在跟踪准确性和跟踪效率两个方面表现优秀.

关键词：目标跟踪粒子滤波分裂合并计算机视觉

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于生成对抗网络的低秩图像生成方法

引用

自动化学报 2018年第5期44卷 829-839页

作者：赵树阳李建武北京理工大学计算机学院智能信息技术北京市重点实验室北京100081

低秩纹理结构是图像处理领域中具有重要几何意义的结构,通过提取低秩纹理可以对受到各种变换干扰的图像进行有效校正.针对受到各种变换干扰的低秩图像校正问题,利用生成式框架来缓解图像中不具明显低秩特性区域的校正结果不理想的问题,... 详细信息

低秩纹理结构是图像处理领域中具有重要几何意义的结构,通过提取低秩纹理可以对受到各种变换干扰的图像进行有效校正.针对受到各种变换干扰的低秩图像校正问题,利用生成式框架来缓解图像中不具明显低秩特性区域的校正结果不理想的问题,提出了一种非监督式的由图像生成图像的低秩纹理生成对抗网络(Low-rank generative adversarial network,LR-GAN)算法.首先,该算法将传统的无监督学习的低秩纹理映射算法(Transform invariant low-rank textures,TILT)作为引导加入到网络中来辅助判别器,使网络整体达到无监督学习的效果,并且使低秩对抗对在生成网络和判别网络上都能够学习到结构化的低秩表示.其次,为了保证生成的图像既有较高的图像质量又有相对较低的秩,同时考虑到低秩约束条件下的优化问题不易解决(NP难问题),在经过一定阶段TILT的引导后,设计并加入了低秩梯度滤波层来逼近网络的低秩最优解.通过在MNIST,SVHN和FG-NET这三个数据集上的实验,并使用分类算法评估生成的低秩图像质量,结果表明,本文提出的LR-GAN算法均取得了较好的生成质量与识别效果.

关键词：生成对抗网络低秩纹理生成对抗网络结构化低秩表示低秩约束

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于FREAK和P3CA的鲁棒目标跟踪

引用

计算机学报 2015年第6期38卷 1188-1201页

作者：王宇霞赵清杰赵留军北京理工大学计算机学院智能信息技术北京市重点实验室北京100081

在粒子滤波框架下,提出了基于快速视网膜特征点(Fast Retina Keypoint,FREAK)和主成分-典型相关分析(Principal Component-Canonical Correlation Analysis,P3CA)的目标跟踪算法.该文提出的基于FREAK的多模态运动模型提高了目标位置预... 详细信息

在粒子滤波框架下,提出了基于快速视网膜特征点(Fast Retina Keypoint,FREAK)和主成分-典型相关分析(Principal Component-Canonical Correlation Analysis,P3CA)的目标跟踪算法.该文提出的基于FREAK的多模态运动模型提高了目标位置预测准确性,缩小了目标搜索空间.基于P3CA的外观模型利用图像子区域间的典型相关性衡量候选目标的优劣,解决了基于全局信息外观模型对遮挡敏感的问题;利用主成分分析在数据降维方面的优势,解决了典型相关分析用于跟踪存在的小样本问题,降低了计算开销.同时,P3CA在线更新算法使跟踪器可以更好地应对跟踪过程中目标外观变化.通过在多个具有挑战性的视频上与多种优秀算法对比实验表明,该文的方法可以很好地应对光照变化、遮挡、旋转以及复杂背景等问题.

关键词：目标跟踪快速视网膜特征主成分-典型相关分析主成分分析典型相关分析

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种适用于分布式摄像机网络的SCIWCF算法

引用

电子学报 2016年第10期44卷 2335-2343页

作者：陈彦明赵清杰刘若宇北京理工大学计算机学院智能信息技术北京市重点实验室北京100081

本文使用容积卡尔曼滤波器来处理分布式摄像机网络中的目标跟踪问题.平方根容积信息滤波(Square-Root Cubature Information Filter,SCIF)是容积卡尔曼滤波的一种扩展,其具有有效性和可靠性等方面优势,有利于对多源信息进行信息融合.然... 详细信息

本文使用容积卡尔曼滤波器来处理分布式摄像机网络中的目标跟踪问题.平方根容积信息滤波(Square-Root Cubature Information Filter,SCIF)是容积卡尔曼滤波的一种扩展,其具有有效性和可靠性等方面优势,有利于对多源信息进行信息融合.然而当该算法应用于像摄像机网络这种大规模网络时,如果采用一般的集中式处理,中心节点可能会承受较大的计算压力.针对这个问题,本文首先将平方根容积信息滤波器进行了扩展,提出分布式平方根容积信息滤波器,使其能适应大规模网络.另外在摄像机网络中,由于摄像机装置在一个较大的区域内,由于摄像机观测区域有限,目标可能会出现在观察的盲区,这样就会存在某些摄像机的测量数据无效.针对这个问题,本文提出了平方根容积信息加权一致性滤波器(Square-Root Cubature Information Weighted Consensus Filter,SCIWCF)对状态信息和信息矩阵加权,减小这些无效信息在一致性算法的作用,从而提高整体的滤波性能.仿真实验结果表明,本文提出的算法能够在摄像机网络中对目标进行有效跟踪,在估计精度和滤波器稳定性等方面要优于传统的信息滤波.

关键词：容积卡尔曼滤波信息滤波一致性算法分布式摄像机网络

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

室内场景下实时地三维语义地图构建

引用

仪器仪表学报 2019年第5期40卷 240-248页

作者：单吉超李秀智张祥银贾松敏北京工业大学信息学部北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

移动机器人自主建图是完成智能行为的前提。为提高机器人智能水平和直观的用户交互,地图需要扩展超出几何和外观信息的语义信息。研究了将基于深度残差网络(DRN)的像素级图像语义分割和三维同时定位与建图(SLAM)相融合的三维语义地图构... 详细信息

移动机器人自主建图是完成智能行为的前提。为提高机器人智能水平和直观的用户交互,地图需要扩展超出几何和外观信息的语义信息。研究了将基于深度残差网络(DRN)的像素级图像语义分割和三维同时定位与建图(SLAM)相融合的三维语义地图构建方法。首先,采用一种联合中值滤波算法进行深度图像的修复,使用改进的迭代最近点(ICP)算法得到相机估计位姿以及基于随机蕨类的闭环检测构建出三维环境地图;其次,采用优化的深度残差网络对输入的图像实现较精准的像素语义级别的预测与分割;最后,采用贝叶斯更新方法,渐进式的将图像分割获取的语义分类标签迁移到重建的室内三维模型中,获得完整的三维语义地图。实验表明,所设计的方法可以在实际的、复杂环境下实时地构建语义地图。

关键词：闭环优化同时定位与建图图像语义分割贝叶斯更新三维语义地图

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于时空单词的两人交互行为识别方法

引用

计算机学报 2010年第4期33卷 776-784页

作者：韩磊李君峰贾云得北京理工大学计算机学院智能信息技术北京市重点实验室北京100081

文中提出一种基于时空单词的两人交互行为识别方法,该方法从行为视频中提取丰富的时空兴趣点,基于人体剪影的连通性分析和时空兴趣点的历史信息,把时空兴趣点划分给不同的人体,并在兴趣点样本空间聚类生成时空码本(spatial-temporal cod... 详细信息

文中提出一种基于时空单词的两人交互行为识别方法,该方法从行为视频中提取丰富的时空兴趣点,基于人体剪影的连通性分析和时空兴趣点的历史信息,把时空兴趣点划分给不同的人体,并在兴趣点样本空间聚类生成时空码本(spatial-temporal codebook).对于给定的时空兴趣点集,通过投票得到表示单人原子行为的时空单词(spatial-temporal words).采用条件随机场模型建模单人原子行为,在两人交互行为的语义建模过程中,人工建立表示领域知识(domain knowledge)的一阶逻辑知识库,并训练马尔可夫逻辑网用以两人交互行为的推理.两人交互行为库上的实验结果证明了该方法的有效性.

关键词：交互行为分析行为识别时空特征条件随机场马尔可夫逻辑网

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于局部正脸合成和两阶段表示的三阶段人脸识别算法

引用

北京理工大学学报 2017年第6期37卷 637-643页

作者：赵清杰齐惠张雨王浩北京理工大学计算机学院智能信息技术北京市重点实验室北京100081

基于两阶段表示的人脸识别算法(TPTSR)识别率高,并且对遮挡、噪声等干扰鲁棒,但是当人脸姿态有较大变化时,TPTSR算法的识别率会明显下降.针对这一问题,提出基于局部正脸合成和TPTSR的三阶段人脸识别算法:第一个阶段,正脸合成阶段,利用... 详细信息

基于两阶段表示的人脸识别算法(TPTSR)识别率高,并且对遮挡、噪声等干扰鲁棒,但是当人脸姿态有较大变化时,TPTSR算法的识别率会明显下降.针对这一问题,提出基于局部正脸合成和TPTSR的三阶段人脸识别算法:第一个阶段,正脸合成阶段,利用提出的正脸合成算法和视点库,将偏转角度较大的测试样本合成相应的正脸,作为新的测试样本;第二个阶段,样本筛选阶段,选择出对最新的测试样本最具表示能力的M个训练样本;第三个阶段,决策识别阶段,用这M个训练样本做人脸识别.通过与经典算法的对比实验证明,提出的3PTSR人脸识别算法能有效解决多姿态人脸识别问题.

关键词：人脸识别正脸合成稀疏表示

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

面向城市固废焚烧过程的二噁英排放浓度检测方法综述

引用

自动化学报 2020年第6期46卷 1063-1089页

作者：乔俊飞郭子豪汤健北京工业大学信息学部北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

焚烧在城市固体废物(Municipal solid wastes,MSW)的无害化、减量化和资源化处理方面优势显著.MSW焚烧(MSW incineration,MSWI)过程副产品之一的剧毒持久性污染物二噁英(Dioxins,DXN)是造成焚烧建厂“邻避效应”的主要原因.DXN排放浓度... 详细信息

焚烧在城市固体废物(Municipal solid wastes,MSW)的无害化、减量化和资源化处理方面优势显著.MSW焚烧(MSW incineration,MSWI)过程副产品之一的剧毒持久性污染物二噁英(Dioxins,DXN)是造成焚烧建厂“邻避效应”的主要原因.DXN排放浓度难以在线实时检测的工业现状已成为制约MSWI过程运行优化与城市环境污染控制的瓶颈.首先,结合典型MSWI过程分析DXN的生成特性与排放控制策略;接着,将DXN排放浓度检测方法从测量原理、复杂度和时间尺度等视角分为离线直接检测法、指示物/关联物在线间接检测法和软测量法并进行综述;然后,对不同方法的发展阶段和关联性进行分析,指出各自的优劣性和相互间的互补性,结合MSWI过程特点归纳基于过程数据进行DXN排放浓度软测量的难点,并将其提炼为一类面向小样本高维稀疏标记数据的智能建模问题;最后,指出进行DXN排放浓度智能软测量的未来研究方向和发展前景.

关键词：城市固体废物焚烧二噁英排放在线检测小样本高维数据智能软测量

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

立方体机器人自抗扰平衡控制方法

引用

控制与决策 2019年第6期34卷 1203-1210页

作者：陈志刚阮晓钢李元北京工业大学信息学部北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

针对立方体机器人动力学模型多变量、强耦合的问题,提出一种基于自抗扰控制的平衡控制器设计方法.引入虚拟控制量,并在控制量与输出向量之间并行地嵌入多个自抗扰控制器,从而实现对多变量系统的解耦控制,将系统的动态耦合和外部扰动视... 详细信息

针对立方体机器人动力学模型多变量、强耦合的问题,提出一种基于自抗扰控制的平衡控制器设计方法.引入虚拟控制量,并在控制量与输出向量之间并行地嵌入多个自抗扰控制器,从而实现对多变量系统的解耦控制,将系统的动态耦合和外部扰动视为各自通道上的自抗扰控制器的总扰动,在为期望姿态安排过渡过程基础上,设计扩张状态观测器对总扰动进行估计并实时补偿.综合采用经验试凑法和带宽法对控制器参数进行整定,对自抗扰控制器系统进行稳定控制、姿态跟踪、抗扰性和鲁棒性实验,并与PID控制系统进行定量对比分析.仿真结果表明,所设计的自抗扰控制器不仅能有效实现立方体机器人的平衡控制,而且较PID控制器具有更好的响应速度、控制精度和强鲁棒性.

关键词：自平衡机器人自平衡控制自抗扰控制参数整定 PID控制姿态控制

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种基于双重学习模型的可视语音合成系统

引用

北京工业大学学报 2009年第5期35卷 702-707页

作者：孙艳丰林仙平尹宝才贾熹滨北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室北京100124

为了在可视语音合成中获得更具有真实感的口型动画,提出了一种基于双重学习模型的合成方法.通过隐马尔可夫模型和遗传算法相结合的方法,可以更好地学习出语音特征与可视特征间的映射关系.该模型能去除传统语音识别领域在对大样本语音空... 详细信息

为了在可视语音合成中获得更具有真实感的口型动画,提出了一种基于双重学习模型的合成方法.通过隐马尔可夫模型和遗传算法相结合的方法,可以更好地学习出语音特征与可视特征间的映射关系.该模型能去除传统语音识别领域在对大样本语音空间提取语音特征时的冗余信息,达到更好的可视语音预测效果.另外,在口型特征的表示上提出了一种基于面部动画参数特征点的几何特征表示,不仅对在不一致的光照条件下获得的训练样本有较好的鲁棒性,能更好地表征口型本身变化,而且与传统的主成分分析特征相比,具有较小的向量维数,提高了训练和合成速度.

关键词：遗传算法隐马尔可夫模型语音合成特征提取语音处理语音识别

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：