国家自然科学基金(60873163)
- 作品数：6 被引量：54H指数：4
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- 基于光线衰减的深度获取方法
- 给出了一种基于光线衰减的深度信息获取方法.该方法对单一固定光源的室内场景图片进行处理,利用室内场景反射率先验规律来估计室内场景的反射率,并对固定光源光线强度的衰减进行计算,最终获得室内场景的深度信息.最后通过对实际拍摄的...
- 刘伟锋张卓王延江
- 关键词：深度图
- 文献传递
- 基于SIFT的目标跟踪算法研究被引量：5
- 2010年
- 图像特征提取和描述是目标跟踪的一项关键技术。已经提出的许多特征提取算法精度稳定性不够,尤其对图像的变换不具有很强的鲁棒性,SIFT算法是目前最具鲁棒性的算法。将SIFT特征提取算法应用到目标跟踪系统中,使用重心算法计算匹配的特征点的重心作为目标的脱靶量,既加快了算法的精度也提高运算的速度。实验证明,算法对目标的旋转、遮挡、亮度变化具有很强的鲁棒性,并且跟踪速度满足实时性的要求。
- 宋华军李泉
- 关键词：目标跟踪SIFT算法特征提取
- 人脸表情的LBP特征分析被引量：20
- 2011年
- 为了有效提取面部表情特征,提出了一种新的基于LBP(局部二值模式)特征的人脸表情识别特征提取方法。首先用均值方差法对表情图像进行灰度规一化,通过对图像进行积分投影,定位出眉毛、眼睛、鼻和嘴巴这些关键特征点,进而划分出各特征部件所在子区域,然后对子区域进行分块,提取各个子区域的分块LBP直方图特征。为了验证所提出的方法的合理性,最后在JAFFE表情库上进行了实验,结果表明提出的方法能够有效地描述表情的特征。
- 刘伟锋李树娟王延江
- 关键词：表情识别局部特征提取局部二值模式
- 基于多智能体协同进化的粒子滤波目标跟踪算法被引量：2
- 2011年
- 在对视频图像中的目标进行跟踪时,由于现有的粒子滤波器存在粒子退化和多样性丧失等问题,导致跟踪精度降低.文中提出一种基于多智能体协同进化的粒子滤波目标跟踪算法.该算法将多智能体协同进化机制引入到粒子滤波的重采样过程,通过对粒子个体和局部生存环境的重新定义,使粒子成为具有局部感知、竞争协作和自学习能力的智能个体.通过粒子间的竞争、交叉、变异以及自学习等进化行为来实现重采样过程,在保证粒子有效性的同时还增加粒子的多样性.实验结果表明该算法可对复杂视频环境下的运动目标进行准确、鲁棒地跟踪.
- 李永平王延江齐玉娟
- 关键词：粒子滤波器重采样智能体协同进化目标跟踪
- 一种实用的目标跟踪算法
- 2012年
- 针对很多高精度目标跟踪算法不能满足实时性要求的问题,提出使用Harris角点检测方法提取目标的少量特征;使用高精度的光流法对提取的部分特征点进行匹配;使用重心算法计算分散特征点的中心作为目标的脱靶量。该算法在保持精度的同时,提高了速度。设计的系统已经应用到实际工程中,对目标旋转、光照变换、变形等具有较高的鲁棒性,并且能够在20ms内完成目标位置的计算,满足实时目标跟踪的要求。
- 孙少军宋华军
- 关键词：目标跟踪HARRIS光流法DSP
- 基于记忆的混合高斯背景建模被引量：19
- 2010年
- 混合高斯模型(Gaussian mixture model,GMM)可对存在渐变及重复性运动的场景进行建模,被认为是最好的背景模型之一.然而,它不能解决场景中存在的突变,如门的打开/关闭等.为解决此类问题,受人类认知环境方式的启发,本文将人类记忆机制引入到背景建模,提出一种基于记忆的混合高斯模型(Memory-based GMM,MGMM).每个像素都要经过瞬时记忆、短时记忆和长时记忆三个空间的传输和处理.本文提出的基于记忆的背景模型能够记住曾经出现的背景,从而能更快地适应场景的变化.
- 齐玉娟王延江李永平
- 关键词：混合高斯模型记忆运动目标分割背景减除
- 基于SURF目标跟踪算法研究被引量：10
- 2011年
- SIFT算法是特征图像特征提取中一种最具鲁棒性的算法,但是其在特征提取匹配上速度较慢,很难满足实时目标跟踪的要求。使用SURF特征提取方法既保持了SIFT算法的高精度的优点,又克服了速度慢的缺陷。提出使用SURF提取并且匹配目标的特征点,用重心算法计算目标的脱靶量,通过小区域跟踪方法和高速硬件平台实现目标的实时跟踪。实验证明,算法对目标的轻微旋转、部分遮挡、亮度变化具有很强的鲁棒性,跟踪速度比SIFT算法也极大提高。
- 彭欣刘富强宋华军
- 关键词：目标跟踪SURF算法特征提取SIFT
