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中国留学基金(2011813018)

作品数:4 被引量:14H指数:3
相关作者:张旭光李小俚刘春霞王怀宝董期林更多>>
相关机构:燕山大学西安应用光学研究所中国科学院长春光学精密机械与物理研究所更多>>
发文基金:中国留学基金中国博士后科学基金国家自然科学基金更多>>
相关领域:机械工程自动化与计算机技术理学更多>>

文献类型

  • 4篇中文期刊文章

领域

  • 2篇机械工程
  • 2篇自动化与计算...
  • 1篇理学

主题

  • 1篇动目标
  • 1篇度距离
  • 1篇异常检测
  • 1篇因果
  • 1篇运动目标分割
  • 1篇图像
  • 1篇图像匹配
  • 1篇图像匹配算法
  • 1篇图像特征
  • 1篇团体
  • 1篇网络
  • 1篇线积分
  • 1篇线积分卷积
  • 1篇小团体
  • 1篇协方差
  • 1篇协方差矩阵
  • 1篇流场
  • 1篇介观
  • 1篇聚类
  • 1篇卷积

机构

  • 4篇燕山大学
  • 1篇西安应用光学...
  • 1篇中国科学院长...

作者

  • 4篇张旭光
  • 2篇李小俚
  • 1篇韩广良
  • 1篇张杰
  • 1篇王明佳
  • 1篇贺海明
  • 1篇苏连成
  • 1篇董期林
  • 1篇王怀宝
  • 1篇刘春霞

传媒

  • 1篇燕山大学学报
  • 1篇仪器仪表学报
  • 1篇光学学报
  • 1篇计算机工程与...

年份

  • 2篇2015
  • 2篇2013
4 条 记 录,以下是 1-4
排序方式:
基于因果网络分析的小规模人群行为识别被引量:5
2015年
人群行为识别是计算机视觉领域的重要研究课题,针对小规模松散人群兼具微观层面与宏观层面行为特征这一特点,提出了一种基于因果网络分析的小规模人群行为识别方法。先将各行人目标看成网络的节点,利用协方差跟踪获得目标的运动轨迹,并利用Granger因果关系检验来评估目标之间的相互作用,并用此因果关系来构建成对因果网络和成组因果网络,计算复杂网络的平均路径长度,介数,聚类系数等参数特性,以表达和识别聚集、聊天、分离、徘徊、相遇及同行等6种人群行为,实验结果表明,提出的算法能够有效的表达和识别人群行为。
张旭光刘春霞左佳倩
关键词:机器视觉GRANGER因果复杂网络
基于多特征协方差矩阵的图像匹配算法被引量:3
2013年
针对灰度及红外图像的匹配过程中经常出现的一些问题,如缺乏丰富的目标特征、易遭受复杂背景及噪声等外界因素干扰、目标出现放大缩小或偏转等,抽取目标图像的梯度幅值与方向,腐蚀与膨胀以及信息熵等特征,通过协方差矩阵将其融合在一起,构成新的特征模型。通过全图遍历求取矩阵间相似度距离的方法找到最佳匹配重心,将新方法与其它3种已有的匹配方法进行了对比说明。实验结果表明:在灰度图像匹配时新方法准确率高、鲁棒性好,同时也可以应用于红外图像中,满足了在一些条件下提高匹配准确度的要求。
王怀宝张杰张旭光韩广良王明佳董期林
关键词:图像特征协方差矩阵
基于流场纹理表达与表面粗糙度测量的运动目标分割
2013年
针对传统的光流法和背景差法所分割的运动目标存在区域丢失和内部孔洞的缺点,本文提出一种基于流场纹理表达及物体表面粗糙度测量的运动目标分割方法,即通过计算相邻帧间的光流将目标运动表达成流体的流动,并利用线积分卷积来表达流场纹理以展示更多的流场细节,从而将背景图像和运动目标分别表达成不同的纹理,最后通过针描法测量物体表面粗糙度的策略将运动目标和背景的纹理图像映射为表面粗糙度不同的物体,并通过分析直方图确定阈值分割运动目标。实验结果表明,本文提出的运动目标分割方法可自适应地选取阈值,并且可克服内部孔洞。
张旭光贺海明苏连成李小俚
关键词:运动目标分割光流场线积分卷积表面粗糙度测量
介观小团体运动聚类的人群异常检测被引量:6
2015年
传统的人群行为分析主要基于宏观尺度或微观尺度,前者忽视了个体运动的信息,难以定位局部异常,后者在人数众多的场合下难以精确检测与跟踪行人个体。为了在人群的宏观与微观特性之间搭建一个桥梁,从介观尺度分析入手,提出一种基于人群介观小团体运动聚类的异常行为检测方法。首先通过计算光流场并对其进行平滑滤波来获得人群运动的微观运动描述;进而通过Mean Shift算法对微观局部运动进行聚类,并根据速度、位置信息将微观类别合并为介观人群小团体;最后将速度场特征空间划分为正常和异常区域,根据聚类中心在该空间的区域归属及在该区域的持续时间长短来检测异常行为,并将异常类别所有样本点映射到图像坐标系,采用重心法确定异常发生的具体位置。实验结果表明,提出的方法不但能检测人群运动的全局异常,而且能定位局部异常行为的发生位置。其中,全局异常行为的检测总正确率达99.23%,局部异常的检测总正确率可达86.25%。
张旭光王梦伟左佳倩李小俚
关键词:异常检测SHIFT
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