国家高技术研究发展计划(2007AA01Z168)
- 作品数：7 被引量：48H指数：4
- 相关作者：罗四维黄雅平李宁傅晓英袁玲更多>>
- 相关机构：北京交通大学中国科学院更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划国家自然科学基金国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 综合语义特征和视觉特征的二阶段纹理图像检索被引量：3
- 2008年
- 提出一种融合模糊语义概念和精细视觉特征的纹理图像检索方法.首先根据语言表达式和模糊语义概念对整个图像库进行快速有效的粗搜索,得到具有"软"边界的语义检索结果;然后根据视觉特征在语义检索结果中(而不是整个图像库)进行精细的检索.该方法很好地结合了基于内容的图像检索和基于语义的图像检索两者的优势,使得用户既可以根据语义概念对图像库进行快速浏览和检索,也能根据查询用例图像的视觉特征进行精细的匹配;另外,由粗到细的二阶段策略也明显地提高了其检索性能.在Brodatz纹理库中的实验结果表明,通过调整合适的语义检索边界,该方法的检索性能明显优于基于视觉特征的图像检索方法.
- 李清勇施智平史忠植
- 关键词：语义特征视觉特征语言变量
- 楼宇三维路径模型的自动生成算法被引量：6
- 2010年
- 提出了一种楼宇三维路径的自动生成算法.该算法首先使用图像细化算法及特征点提取算法建立单层楼的通道路径,并将房间等楼层实体作为结点连接到通道路径上,从而建立好单层楼的路径图;然后利用楼梯结点和电梯结点将相邻的楼层路径图相互连接起来,生成完整的楼宇三维路径模型.该路径模型是由弧和结点结构组成的带权图结构,可以应用于智能导航、楼宇自动控制、紧急情况的人员疏散及楼宇安全等领域.
- 黄雅平杜建庚陈恩义
- 关键词：楼宇图像细化
- 带评价系统的曲率相关有向主动轮廓模型
- 2010年
- 主动轮廓模型广泛应用于很多领域,但这个框架下的模型都有两个关键的难点.针对这一问题,通过对已有方法失败原因的分析,本文提出了一种新颖的外力大小与曲率相关的主动轮廓模型(CDM模型).任何粗分割方法都能为该模型预测方向提供灵活有效的线索,并且模型外力的大小定义为曲线曲率的相关方程.这使得该模型具有许多与众不同的优点,并能够有效避免自相交现象的发生.在不同的收敛过程和不同的主动轮廓模型中,评价模块的出现能够有效地度量模型结果与真实目标轮廓之间的相似度.实验结果显示,CDM模型在其他模型失败的例子中能够得到正确、鲁棒的结果,并且能够在医学图像中精确地拟合目标轮廓.
- 李燕罗四维邹琪
- 关键词：计算机应用主动轮廓模型图像分割
- 基于定性模糊网络的分层Option算法
- 2009年
- 在强化学习的研究中,常用的知识传递方法通过抽取系统最优策略的特征获得知识.由于所获得知识通常与系统参数有关,因此这些方法难以应用于状态转移概率随系统参数变化的一类任务中.本文提出一种基于定性模糊网络的分层Option算法,该算法用定性动作描述系统的次优策略,并用定性模糊网络抽取次优策略的共同特征获得与参数无关的知识,完成知识传递.倒立摆系统的控制实验结果表明:定性模糊网络能有效地表示各种参数值不同的倒立摆系统所具有的控制规律,获取与系统参数无关的知识,将常用的知识传递方法从参数无关任务扩展到参数相关任务中.
- 郑宇罗四维吕子昂
- 关键词：倒立摆
- 基于随机子空间的半监督协同训练算法被引量：14
- 2008年
- 半监督学习是近年来的一个研究热点.协同训练(co-training)是利用未标记数据来提高传统监督学习性能的一种半监督学习范式.本文提出一种基于随机子空间的协同训练算法(RAndom Subspace CO-training,简称为RAS-CO).该算法探讨多视图的协同训练.用随机判别的理论分析了算法的分类精度和泛化能力.讨论了随机子空间的维数和个数对分类性能的影响.在UCI数据集上的实验结果表明,与其它同类算法相比,RASCO算法有较好的性能.
- 王娇罗四维曾宪华
- 关键词：半监督学习随机子空间多视图
- 基于局部复杂度和初级视觉特征的自底向上注意信息提取算法被引量：10
- 2008年
- 借鉴心理学中有关视觉注意的研究成果,提出了一种新的自底向上的注意信息提取算法.自底向上的注意信息由图像中每个点对应区域的显著性构成,区域的尺度自适应于局部特征的复杂度.新的显著性度量标准综合考虑了局部复杂度、统计不相似和初级视觉特征这3个方面的特性.显著区域在特征空间和尺度空间中同时显著.获取的自底向上的注意信息具有旋转、平移、比例缩放不变性和一定的抗噪能力.以该算法为核心,构建了一个注意模型,将其应用于多幅自然图像的实验证明了算法的有效性.
- 田媚罗四维黄雅平赵嘉莉
- 关键词：视觉注意视觉显著性局部复杂度
- 结合人体运动特征的行为识别被引量：15
- 2009年
- 人体运动具有马尔可夫性质,即当前状态只受前一状态的影响.目前为止,用于人体行为识别的隐马尔可夫模型(HMM)大多使用的是全连接结构(Full-Connected structure),并且没有把状态数目的选取和状态转移条件与人体运动特性间的关系作为研究重点.本文针对这种关系提出了基于"从左到右三状态半连接HMM"的人体行为识别方法,为每个状态的输出概率引入了权重的概念.实验表明,该方法能够在降低运算复杂度的同时,提高行为识别率,从而证明了人体运动特性分析在HAR领域中的应用价值.
- 李宁须德傅晓英袁玲
