重庆市自然科学基金(CSTC-2008BB2252)
- 作品数：5 被引量：19H指数：3
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- 相关机构：西南大学布拉德福德大学更多>>
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- 基于局部模块组合的手写汉字识别算法
- 2011年
- 提出了一个利用局部模块组合模式来进行手写汉字识别方法。该方法首先把64×64像素的单个汉字图像分成小块,接着对相邻两个小块组合来构建8×8像素的模块,再对模块提取椭圆拟合特征。在传统分块方法中,相邻模块边缘之间像素的大量依赖信息被忽略,而我们提取的局部模块组合方法考虑相邻模块边缘处像素之间的信息。实验结果表明,该方法与传统的手写汉字识别方法相比,具有更好的识别性能。
- 金鱼江邱开金代毅肖国强
- 关键词：手写汉字识别
- 基于BP神经网络的镜头边界检测被引量：3
- 2009年
- 基于神经网络的机器学习思想,提出一种利用多种视频特征的镜头边界检测算法。突变检测中,在特征矢量形成上,分别采用了相邻两帧差值法和滑动窗口法,并加入运动信息以排除强运动对突变检测的影响;在神经网络的构架上,则分别采用了融合法和选举法。在渐变检测中,先通过三个神经网络将溶解过程中方差曲线的三种模式分别识别出来,再根据溶解过程中亮度均值呈线性递增或递减的特性将干扰排除。对大量TRECVID视频进行实验的结果表明,该算法对视频突变和渐变都具有良好的检测性能,并对运动以及闪光灯的干扰具有较好的鲁棒性。
- 张楠肖国强江健民邱开金
- 关键词：镜头边界检测视频分割BP神经网络
- 基于中心宏块的视频目标跟踪算法被引量：7
- 2011年
- 目前的视频目标跟踪算法对目标的不精确分割十分敏感,从而影响目标跟踪的性能.文中提出一种新的视频目标跟踪算法,该算法对目标的过分割或欠分割有较强的鲁棒性.文中提出的跟踪算法中引入了一个中心宏块的概念,通过两个层次的相似性度量,以建立相邻帧之间目标的对应关系.同时利用MPEG的运动估计技术和Kalman滤波技术来提高目标跟踪的性能.第一个层次的相似性度量是通过SAD值在中心宏块之间进行局部纹理匹配;第二个层次是用描述目标内部结构的方向矢量建立目标间的对应关系.实验结果表明,文中提出的算法对于不精确分割的目标能够成功地进行跟踪,同时,对于目标的遮挡、形变、出现、消失以及光线的影响有较强的鲁棒性.
- 肖国强康勤江健民张贝贝
- 关键词：目标跟踪视频处理视频分割KALMAN滤波
- 基于SVM输出概率和后置滤波的运动目标分类被引量：4
- 2010年
- 提出了一种新的运动目标分类方法,该方法利用sigmoid函数将标准SVM的输出结果直接转换为目标所属类别的概率,避免了分类器的组合问题;同时该方法还利用后置加权均值滤波器对SVM的初始输出结果进行滤波平滑处理,进一步提高了分类的正确率。实验结果表明,该方法能有效地提高运动目标分类的精度。
- 李占闯肖国强代毅邱开金
- 关键词：支持向量机后验概率均值滤波运动目标分类
- 利用Kalman滤波的视频运动目标跟踪(英文)被引量：5
- 2009年
- 提出一种基于kal man滤波的视频运动目标跟踪算法,首先对视频运动目标进行分割,求出运动目标的形心,再利用视频运动目标的形心所在宏块的运动矢量信息,用kal man滤波对运动目标的形心在下一帧的位置进行预测,从而快速、有效地自动跟踪多个目标对象.实验结果表明,该算法对运动目标的出现和消失,以及非刚性物体的尺度变化和变形,具有较强的鲁棒性.
- 周道兵骆鹏肖国强张贝贝
- 关键词：视频跟踪形心KALMAN滤波
