北京市自然科学基金(4112035)
- 作品数：4 被引量：18H指数：2
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- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于概念空间学习认知的机器人目标识别方法被引量：1
- 2012年
- 针对复杂环境中机器人多类目标识别通常所依托的原始特征空间中数据区分度低、难以直接表达高层次特征知识的挑战性问题,采用概念空间知识表达方法,通过多传感器数据融合与特征提取建立基本特征空间,并运用高斯混合模型表示目标的各种属性,形成具有高层知识特性的概念空间,在此基础上进行高层知识的概念学习,增强多类目标在概念空间中的可区分性.利用支持向量机作为机器人的分类器,实现针对室内环境的多类目标物体的准确识别.实验结果表明:该方法不但有效地获取和表达待识别目标的高层特征知识,而且能有效提高机器人的目标识别与环境感知能力,展现出优越的分类识别性能.
- 刘炳尧秦世引
- 关键词：机器人多传感器信息融合
- 基于潜在语义分析的场景分类优化决策方法被引量：10
- 2013年
- 针对传统pLSA模型中语义建模和参数求解不足的问题,提出一种基于先验信息的pLSA场景分类方法.首先对概率模型中的参数矩阵增加同类场景数据的低秩性及单幅图像相对语义主题的稀疏性约束,建立基于先验信息的优化决策模型;然后采用非精确增广拉格朗日乘子法给出模型参数求解算法;最后将基于潜在语义分析的场景分类方法应用到较大规模的场景分类任务中.与其他基于pLSA模型的分类算法进行比较的实验结果表明,文中方法便于产生低维空间中紧致有效的场景语义表示,避免了EM算法收敛性欠佳引起的局部最优问题,具有更好的场景分类性能.
- 范玉华秦世引
- 关键词：潜在语义分析
- SIFT特征匹配的辐射畸变图像相对校正新方法被引量：1
- 2011年
- 针对常规相对辐射校正方法对未配准的主从图像对校正效果欠佳的问题,在分析了辐射畸变图像的成因与特点以及相对校正的优势之后,提出了一种基于SIFT特征匹配的相对辐射校正算法.从SIFT特征的不变性出发,分别提取主从图像对的SIFT特征并进行匹配,对匹配点的灰度值进行最小二乘回归分析,得到线性变换系数,最后通过线性变换得到校正结果.实验结果表明,此方法能够有效地减小未配准主从图像对之间的辐射差异,并在复杂光照环境下的光流场计算中得到成功的应用.
- 周可秦世引
- 关键词：尺度不变特征变换相对辐射校正光流场
- 动态成像条件下基于SURF和Mean shift的运动目标高精度检测被引量：6
- 2012年
- 针对动态成像条件下运动目标检测的难点问题,提出了一种将SURF特征和Mean shift图像分割相结合的高精度运动目标检测方法.首先利用SURF特征进行图像配准,以补偿背景图像的运动漂移;然后利用差分求积二值化和形态学滤波方法检测出运动目标区域;最后结合Mean shift图像分割方法实现运动目标的精确检测.通过一系列实拍视频的运动目标检测实验验证了此算法的有效性和可行性.实验结果表明,此方法能精确检测出动态成像条件下所形成的动态背景中的运动目标,而且具有良好的鲁棒性和抗噪能力,对于光照条件和亮度变化等不利因素也有较强的适应能力.
- 胡光龙秦世引
- 关键词：SURF图像配准MEANSHIFT图像分割
