姚安邦
- 作品数：7 被引量：16H指数：2
- 供职机构：清华大学更多>>
- 发文基金：国家教育部博士点基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术核科学技术更多>>
- 一种基于手持设备运动检测的实时人机交互方法和系统
- 本发明公开了一种基于手持设备运动检测的实时人机交互方法，包括以下步骤：将来自手持设备采集的视频进行预处理，获取分块图像帧；对所述分块图像帧的各块进行运动矢量搜索并通过有效运动矢量分类器进行标记，获取有效的局部运动矢量；根...
- 沙亮王贵锦林行刚姚安邦
- 文献传递
- 粒子滤波视觉跟踪算法中的权重估计和状态更新
- 姚安邦
- 关键词：目标跟踪粒子滤波
- 核孔膜显微图像识别技术研究
- 姚安邦
- 关键词：数学形态学
- 基于自适应帧采样的视频拼接被引量：11
- 2010年
- 针对视频拼接计算量过大的问题,提出了一种分层式自适应帧采样的视频拼接方法。两层帧采样环节分别采用了不同的策略:第1层建立了帧间重叠率和帧间隔的分段线性模型,通过"预测-检验-修正"环节不断的更新采样帧间隔来自适应抽取到满足一定重叠率的准关键帧;第2层在第1层采样的基础上,利用逐帧检测的方法从准关键帧中抽取到满足一定条件的最终关键帧。最后对关键帧进行全景图拼接。与用所有视频帧进行拼接的方法相比,该方法用极少的场景信息损失换取了拼接效率的大幅提高。实验结果表明:该方法对于一般实验场景均能鲁棒地抽取到可靠关键帧,在大幅度降低计算负荷的同时得到高质量的视频全景图。
- 刘永王贵锦姚安邦汪浩林行刚
- 关键词：视频拼接图像配准关键帧提取
- 基于级联Adaboost的目标检测融合算法被引量：4
- 2009年
- 单一特征的模型对于颜色纹理变化较大的目标的检测往往存在检测率不高或检测速度慢的缺点.本文提出了一种基于级联Adaboost的"级联-加和"融合算法.融合模型由两个独立训练得到的级联Adaboost分类器组成,分别利用边界片段特征和矩形类Haar小波特征描述整个目标以及目标的一个稳定部件.级联-加和的融合决策以样本在两个分类器中被拒绝或通过的级数信息为依据.在多个数据库上的实验证明这种融合检测算法不仅综合了Haar小波特征检测速度快和边界片段特征鲁棒性好的优点,而且与单一特征的分类器相比,检测性能也有所提高.
- 崔潇潇姚安邦王贵锦林行刚
- 关键词：目标检测HAAR特征
- 一种基于手持设备运动检测的实时人机交互方法和系统
- 本发明公开了一种基于手持设备运动检测的实时人机交互方法，包括以下步骤：将来自手持设备采集的视频进行预处理，获取分块图像帧；对所述分块图像帧的各块进行运动矢量搜索并通过有效运动矢量分类器进行标记，获取有效的局部运动矢量；根...
- 沙亮王贵锦林行刚姚安邦
- 文献传递
- 基于数学形态学的核孔膜显微图像检测被引量：1
- 2005年
- 为实现核孔膜防伪的自动检测,提出了一种基于数学形态学的核孔膜显微图像检测方法。构造了基于灰度数学形态学的二值化方法,提出了基于二值数学形态学的分层提取方法,统计总孔数和孔半径。实验结果表明,二值化方法不但能够有效消除灰度图像中的噪声和渐变背景,而且所得二值图像保留了原始灰度图像中核孔膜的全局信息;分层提取方法所得总孔数的相对误差在10%以内,同时实现了孔半径的统计。该方法可用于仪器化检测中。
- 姚安邦王亚奇张良驹
- 关键词：数学形态学
