国家自然科学基金(61203374)
- 作品数：10 被引量：38H指数：3
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- 基于两视点的任意虚拟视点图像合成
- 针对虚拟视点图像合成精度和任意虚拟视点的可移动范围受限问题,提出了一种基于两视点的任意虚拟视点图像合成方法。考虑各视点图像间的射影几何关系,对视点位置进行了合理布设,建立了简化坐标系模型,推导出了空间中任意虚拟视点图像与...
- 梁华刚孙小喃茹锋
- 关键词：计算机视觉图像合成射影几何极几何
- 文献传递
- 基于特征空间法的旋转多字体文字识别被引量：3
- 2015年
- 针对计算机识别旋转多字体文字困难问题,提出基于特征空间法的文字识别方法.首先,提取文字特征,建立文字的特征空间,确定文字的运动轨迹;其次,通过空间距离比较待测文字特征与轨迹的相似度,识别出文字及其对应的旋转角度.最后,分别以单一字体旋转字符以及四种字体字符为例分别进行了实验,发现62个字符中54个字符识别率达100%,旋转角度精度在10o以内的字符达94%.实验表明该方法具有较高识别率.
- 梁华刚程加乐茹锋
- 关键词：文字识别
- 融合两层卡尔曼滤波和Mean Shift的自适应目标跟踪算法被引量：1
- 2014年
- 为了改进Mean Shift算法及其与卡尔曼滤波融合跟踪算法的性能,提出了融合两层卡尔曼滤波和Mean Shift的自适应目标跟踪算法。首先通过运动学方程建立第一层的数学模型;然后利用巴氏系数、滤波器噪声与跟踪结果之间的关系,自适应地调整跟踪结果,得到目标的位置;最后对目标核函数直方图中的每个非零元素进行第二层滤波,通过动态变化的滤波残差和巴氏系数,实时调整更新滤波器中的各项参数,得到滤波后的目标模板。实验表明,该文算法与Mean Shift算法和单层卡尔曼滤波算法相比,在目标遮挡、光照变化和复杂环境下的跟踪效果更好。
- 田浩杜凯巨永锋
- 关键词：目标跟踪SHIFT
- 基于多列深度3D卷积神经网络的手势识别被引量：21
- 2017年
- 传统2D卷积神经网络对于视频连续帧图像的特征提取容易丢失目标时间轴上的运动信息,导致识别准确度较低。为此,提出一种基于多列深度3D卷积神经网络(3D CNN)的手势识别方法。采用3D卷积核对连续帧图像进行卷积操作,提取目标的时间和空间特征捕捉运动信息。为避免因单组3D CNN特征提取不充分而导致的误分类,训练多组具有较强分类能力的3D CNN结构组成多列深度3D CNN,该结构通过对多组3D CNN的输出结果进行权衡,将权重最大的类别判定为最终的输出结果。实验结果表明,将多列深度3D CNN应用于CHGDs数据集上进行手势识别,识别率达到95.09%,与单组3D CNN及传统2D CNN相比分别提高近7%,20%,对连续图像目标识别具有较好的识别能力。
- 易生梁华刚茹锋
- 关键词：手势识别特征提取卷积神经网络运动目标识别
- 多特征融合的交通标识视认性评测方法被引量：1
- 2018年
- 针对目前交通标识视认性评测方法误差过大的缺点,提出了一种高精度交通标识视认性评测方法。该方法根据道路环境中不同因素对交通标识视认性的影响,计算了标志牌图像中的颜色特征、亮度特征、复杂度特征,并考虑标志牌背景的影响,计算了标志牌和背景之间的颜色对比特征、亮度对比特征和复杂度对比特征,综合考虑以上6种特征及特征相互之间的影响,利用自顶向下(top-down)和自底向上(bottom-up)视觉模型建立多特征融合的交通标识视认性评测模型。通过模型实现了对识别出的标志牌进行视认性评测,反馈模型推测的视认性值。通过实验对多特征融合的视认性评测模型的有效性及模型精度进行了评测。结果表明,该模型能够高精度推测标志牌视认性值,且达标率在89%以上。
- 徐聪全恩懋梁华刚
- 关键词：交通标识视认性多特征融合
- 道路监控系统中非同步相机时间校正方法被引量：2
- 2015年
- 为了提高交通事件还原的准确性,提出一种基于双目极几何关系的高精度交通现场三维重建时间校正方法。分析了多个非同步相机帧序列,建立了非同步相机时间校正模型。为了校正多部非同步相机的时间误差,采用极几何约束和点到极线距离最小约束准则,进行对应帧时间同步匹配。由2部非同步相机组成拍摄系统,进行对应帧时间匹配误差分析,估算视频序列起始帧时间误差,实现高精度动态场景复原。通过闪烁LED灯的移动模拟高速移动的车辆,估计时间误差范围。为了进一步验证方法在实际道路环境中的有效性,利用4部相机拍摄自由落体的皮球视频序列,分别使用相似度判别的时间校正方法和本文方法进行对比试验。试验结果表明：当相机的曝光时间为1/30s,高速移动的发光源闪烁周期为6.59ms时,视频序列的起始帧时间误差范围为0~6.59ms,在这个误差范围内的对应帧数达到88.1%以上;与相似度判别的时间校正方法相比,本文方法效果较好;与几种传统时间校正方法相比,本文方法显著提高了道路监控系统中非同步相机对应帧时间误差匹配和三维重建的精确度。
- 梁华刚程加乐孙小喃茹锋
- 关键词：智能交通系统道路监控系统极几何
- 基于最大似然法的超分辨率合成的QR条码识别方法被引量：1
- 2015年
- QR条码具有小存储空间、大容量、容错能力强和译码可靠性高等优点,在流通和物流等领域被广泛应用。但是在实际识别时,由于受拍摄条码分辨率低等因素制约,存在识别困难的问题。论文提出一种基于超分辨率图像处理技术的低分辨率QR码识别方法,对手机等简易设备拍摄的低分辨率条码视频,采用最大似然算法对各帧图像进行非线性拟合,然后通过QR码的二值特性合成超分辨率条码图像,可以提高低分辨率条码视频的识别准确率。实验证明,该方法能解决传统方法不能识别的QR条码,使像素为55×55的低分辨率条码识别成功率达到85%以上,平均识别准确率提高10%。
- 梁华刚程加乐孙小喃
- 关键词：超分辨率二值图像最大似然算法SIGMOID函数
- 改进的抗遮挡MeanShift目标跟踪算法被引量：8
- 2016年
- 传统Mean Shift目标跟踪算法通过bin-bin颜色直方图表示目标特征,直方图中往往会混入背景颜色信息,造成跟踪不准确;同时由于Mean Shift算法具有局部最优性,当目标受到严重遮挡丢失后,不能对目标重新定位跟踪。为了解决上述问题,在颜色直方图和抗遮挡能力方面进行了改进。利用交叉bin颜色直方图代替传统的bin-bin颜色直方图表示目标特征,减少背景颜色的干扰,提高Mean Shift算法跟踪精度;当目标受到严重遮挡丢失后,通过一种尺度变化调整机制,在全局范围内搜索目标位置,提高Mean Shift算法抗遮挡能力。实验显示,改进后的算法不仅在背景干扰大时对目标的跟踪精度更高,而且当目标受到严重遮挡丢失后,也能够对目标重新定位跟踪。
- 田浩巨永锋王培
- 关键词：目标跟踪均值漂移颜色直方图遮挡全局搜索
- 基于二次特征提取的表情识别
- 2018年
- 为解决非均匀光照下和训练库外个体表情识别率低的问题,提出自适应阈值LBP和二次特征提取的表情识别方法。采用自适应阈值LBP作为表情主要特征,Kirsch响应后的Canny特征作为辅助特征,剔除表情无关区域后,用两个深度信念网络(deep belief network,DBN)进行二次特征提取和表情分类,利用验证集确定两个DBN所占权重。在CK+表情库和自制表情库上与其它方法的对比实验结果表明,该方法对库外实验个体具有更强的泛化性。
- 梁华刚孙凯李怀德
- 关键词：表情识别自适应阈值
- 改进的多通道循环结构跟踪
- 2016年
- 为了进一步提高多通道循环结构跟踪算法的鲁棒性,提出适用于线性和非线性条件的一种通用多通道关联滤波器(MCF).首先从时域入手推导得到MCF的通用形式;在此基础上,依靠线性核和高斯核函数分别得到线性和非线性条件下MCF最常用的两种形式.通过HOG这种多通道特征因子,在视频序列上进行实验.结果表明,在线性条件下,文中方法与频域法相比鲁棒性大致相同;在非线性条件下,该方法比现有方法具有更强的鲁棒性.
- 田浩孟凡琨巨永锋杜凯
- 关键词：时域
