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结合领域知识和多特征表示的唐卡破损区域分割算法 被引量：4
1
作者 胡文瑾 王维兰 刘仲民 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第7期2326-2333,共8页
针对佛像类唐卡中出现的一致性破损区域的分割进行研究。首先对头光区域投影,利用一维函数对称性检测方法得到图像的对称轴,提出基于对称轴的分块分割方法得到初始分割结果;然后利用Gabor变换提取纹理特征,结合Lab空间颜色特征,构造多... 针对佛像类唐卡中出现的一致性破损区域的分割进行研究。首先对头光区域投影,利用一维函数对称性检测方法得到图像的对称轴,提出基于对称轴的分块分割方法得到初始分割结果;然后利用Gabor变换提取纹理特征,结合Lab空间颜色特征,构造多尺度多特征集合,最后采用K最近邻分类算法(K-Nearest Neighbor,KNN)得到一致性破损区域的模板。研究结果表明:该方法对于具有对称性的佛像类破损唐卡图像中出现的一致性破损区域的分割效果良好。 展开更多
关键词 唐卡 一致性破损区域 图像分割 镜像对称 多特征表示
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融合时空多特征表示的运动人体目标跟踪算法 被引量：2
2
作者 李晓峰 邢金明 《应用科技》 CAS 2020年第4期26-31,41,共7页
为提升运动人体目标的跟踪效果,缩短目标跟踪耗时,提出融合时空多特征表示的运动人体目标跟踪算法。利用运动人体目标位置的获取时间关系确定目标初始运动速度,根据目标区域的质心位置计算搜索窗,提取运动人体目标位置;融合待检测像素... 为提升运动人体目标的跟踪效果,缩短目标跟踪耗时,提出融合时空多特征表示的运动人体目标跟踪算法。利用运动人体目标位置的获取时间关系确定目标初始运动速度,根据目标区域的质心位置计算搜索窗,提取运动人体目标位置;融合待检测像素点、像素点矢量及最大似然估计值3大特征,将融合多特征表示引入运动人体目标的联合概率密度函数,利用运动人体目标检测门限检测运动人体目标图像像素点,确定运动人体目标区域;通过对运动人体目标的重采样及状态转移,完成运动人体目标的跟踪。实验结果表明:所提运动人体目标跟踪算法的跟踪准确率高到92%左右,跟踪耗时较短、跟踪查全率较好,跟踪效果得到了提升。 展开更多
关键词 融合时空 多特征表示 运动人体 目标图像 跟踪算法 检测像素点 跟踪耗时 运动速度
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融合多特征表示和超像素优化的双目立体匹配 被引量：9
3
作者 郭倩 张福杨 孙农亮 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第1期216-223,共8页
针对目前许多局部双目立体匹配方法在缺乏纹理区域、遮挡区域、深度不连续区域匹配精度低的问题,提出了基于多特征表示和超像素优化的立体匹配算法。通过在代价计算步骤中加入边缘信息特征,与图像局部信息代价相融合,增加了在视差计算... 针对目前许多局部双目立体匹配方法在缺乏纹理区域、遮挡区域、深度不连续区域匹配精度低的问题,提出了基于多特征表示和超像素优化的立体匹配算法。通过在代价计算步骤中加入边缘信息特征,与图像局部信息代价相融合,增加了在视差计算时边缘区域的辨识度;在代价聚合步骤,基于超像素分割形成的超像素区域,利用米字骨架自适应搜索,得到聚合区域,对初始代价进行聚合;在视差精化步骤利用超像素分割信息,对匹配错误视差进行修正,提高匹配精度。基于Middlebury立体视觉数据集测试平台,与自适应权重AD-Census、FA等方法得出的视差图进行比较,该算法在深度不连续区域和缺乏纹理区域的匹配效果显著改善,提高了立体匹配精度。 展开更多
关键词 双目立体匹配 多特征表示 超像素分割 超像素优化 机器视觉
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基于权值分配及多特征表示的在线多示例学习跟踪 被引量：2
4
作者 杨红红 曲仕茹 米秀秀 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第10期2146-2154,共9页
针对复杂环境下目标跟踪过程中由于遮挡、目标姿势及光照条件变化引起跟踪漂移的问题,提出一种基于多示例学习(MIL)框架的在线视觉目标跟踪算法。该算法针对多示例跟踪算法采用单一haar-like特征不能准确描述目标外观变化及在学习过程... 针对复杂环境下目标跟踪过程中由于遮挡、目标姿势及光照条件变化引起跟踪漂移的问题,提出一种基于多示例学习(MIL)框架的在线视觉目标跟踪算法。该算法针对多示例跟踪算法采用单一haar-like特征不能准确描述目标外观变化及在学习过程中对样本包中各正负样本示例采用相同权值,忽略不同正负样本示例在学习过程中对包的重要性不同的特点,采用多特征联合表示目标外观构造分类器,通过将多特征互补特性融入在线多示例学习过程中,利用多特征的互补属性建立准确的目标外观模型,克服在线多示例跟踪算法对目标外观变化描述不足的问题;同时,依据不同正负样本示例对样本包的重要程度进行权值分配,提高跟踪精度。实验结果表明,本文跟踪算法对场景光线剧烈变化、遮挡、尺度变化及平面旋转等干扰具有较强的跟踪鲁棒性,通过对不同视频序列进行测试,文中算法在5组测试视频序列上的平均中心位置误差远小于对比增量式学习跟踪,仅为10.14像素,其对比算法IVT、MIL和OAB的中心位置误差分别为17.99、20.29和33.64像素。 展开更多
关键词 多示例学习 多特征联合表示 权值分配 目标跟踪 分类器
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无监督特征选择在时间序列数据挖掘中的应用 被引量：15
5
作者 郑宝芬 苏宏业 罗林 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第4期834-840,共7页
疲劳驾驶是交通事故发生的主要原因之一,为了精确预测驾驶员疲劳程度,提出一种基于度量学习的无监督特征选择与识别方法。首先,在对脑电图进行特征提取时,多特征表示的方法克服了传统方法相对单一、往往不能完整表达时间序列信息的缺陷... 疲劳驾驶是交通事故发生的主要原因之一,为了精确预测驾驶员疲劳程度,提出一种基于度量学习的无监督特征选择与识别方法。首先,在对脑电图进行特征提取时,多特征表示的方法克服了传统方法相对单一、往往不能完整表达时间序列信息的缺陷。然后,基于度量学习的特征选择方法对变换之后的特征进行选择,有效降低了样本维度;最后引入支持向量机分类器对其进行分类。通过在公开数据集和真实数据集上对各种过滤式特征选择方法进行的比较实验说明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 脑电图 多特征表示 特征选择 预测
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特征融合在人脸识别中的应用研究
6
作者 姜文秀 《通信电源技术》 2020年第19期15-17,共3页
目前,人脸识别技术广泛应用于社会生活的各个领域。但是,由于情感和人脸表情的复杂性,单一人脸特征越来越难以满足识别率提高的要求。如何提高人脸识别的正确率和从多个方面精准地进行人脸识别是一个需要深入研究的课题,因此研究了多特... 目前,人脸识别技术广泛应用于社会生活的各个领域。但是,由于情感和人脸表情的复杂性,单一人脸特征越来越难以满足识别率提高的要求。如何提高人脸识别的正确率和从多个方面精准地进行人脸识别是一个需要深入研究的课题,因此研究了多特征融合的人脸识别技术。 展开更多
关键词 人脸识别 多特征表示 多特征融合
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