国家高技术研究发展计划(2009AA01Z323)
- 作品数：6 被引量：42H指数：3
- 相关作者：贾云得尚斐杜慧茜李君峰韩磊更多>>
- 相关机构：北京理工大学中国电子科技集团公司第四十五研究所更多>>
- 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重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术航空宇航科学技术电子电信更多>>
- 一种快速的自适应目标跟踪方法被引量：9
- 2012年
- 由于光照变化、视角差异、相机抖动和部分遮挡等因素的影响,鲁棒的目标跟踪仍然是计算机视觉领域极具挑战性的研究课题.受协同训练和粒子滤波算法的启发,提出一种快速的自适应目标跟踪方法.该方法采用HOG(histogram of oriented gradients)和LBP(local binary pattern)描述目标特征并建立分类器,通过协同训练实现分类器的在线更新,有效解决了误差累积问题.为缩小目标搜索的状态空间,利用ICONDENSATION的运动模型和重要采样提高粒子采样的准确性和效率,并引入校正因子抑制虚假目标的干扰,从而提升了跟踪算法的鲁棒性和分类器更新的准确性.在两组标准测试集和两组自建测试集上的对比实验结果验证了所提出跟踪算法的有效性.与基于全局搜索的跟踪方法相比,该算法在不降低跟踪性能的前提下将处理速度提高25倍以上.
- 李善青唐亮刘科研王磊
- 关键词：目标跟踪自适应跟踪计算机视觉
- 一种近似稀疏信号的压缩传感重建方法被引量：1
- 2010年
- 研究近似稀疏信号压缩传感数据的快速准确重建,提出一种基于分析模型的近似l0平滑函数重建方法ASL0.采用分析模型避免了合成模型的累计误差;引入近似l0范数使优化求解过程得以简化,保证了算法的快速实现.对一维分段平滑的合成信号进行了重建仿真,结果表明,采用ASL0重建信号质量好,算法复杂度低,适用于近似稀疏信号压缩感知数据的重建.
- 尚斐杜慧茜
- 关键词：压缩传感L1范数
- 基于时空单词的两人交互行为识别方法被引量：26
- 2010年
- 文中提出一种基于时空单词的两人交互行为识别方法,该方法从行为视频中提取丰富的时空兴趣点,基于人体剪影的连通性分析和时空兴趣点的历史信息,把时空兴趣点划分给不同的人体,并在兴趣点样本空间聚类生成时空码本(spatial-temporal codebook).对于给定的时空兴趣点集,通过投票得到表示单人原子行为的时空单词(spatial-temporal words).采用条件随机场模型建模单人原子行为,在两人交互行为的语义建模过程中,人工建立表示领域知识(domain knowledge)的一阶逻辑知识库,并训练马尔可夫逻辑网用以两人交互行为的推理.两人交互行为库上的实验结果证明了该方法的有效性.
- 韩磊李君峰贾云得
- 关键词：条件随机场
- 基于多RGBD摄像机的动态场景实时三维重建系统被引量：5
- 2014年
- 使用多台基于FPGA嵌入立体计算的RGBD摄像机搭建动态场景实时三维重建系统.RGBD摄像机能够以视频速度输出场景的彩色(RGB)图像及对应的稠密视差(disparity)图像,由视差图像可进一步得到场景的深度图.多台RGBD摄像机运行在统一的外部时钟和控制信号下,可实现对目标场景数据的同步采集.为了提高各视点所获取的场景深度图质量,根据多RGBD摄像机系统视点分布较为稀疏的特点,使用概率密度函数估计的方法进行多视点深度图的融合.融合后的深度图由PC集群进行处理,可实时生成所拍摄场景的三维空间点云.实验结果表明,本文系统可以有效地重建包含多个运动目标的大型动态场景.
- 段勇裴明涛
- 关键词：立体视觉
- 结合图像结构特征和近似l_0范数的压缩采样恢复算法被引量：1
- 2010年
- 为了从压缩采样数据快速有效地恢复自然图像,提出了一种结合近似l0范数和近似总体变分(TV)的压缩采样图像恢复算法模型——TVSl0,并在恢复算法中引入模拟退火方法来实现快速恢复.该模型以最小化近似l0范数为基础,融入了反映图像结构特点的近似TV范数,体现出该模型对图像空域变化有限这一特点的适应性;并使用连续近似函数解决了l0范数的不连续问题.针对典型自然图像恢复的实验结果验证了文中算法的有效性和可行性,其恢复质量和基本TV模型的方法相当,但迭代次数少、计算复杂度低.
- 尚斐杜慧茜贾云得
- 关键词：压缩采样图像恢复模拟退火
- 基于生成式模型的视频基元追踪学习
- 2010年
- 自然场景视频中含有各种类别的视频基元(video primitives),它们构成了整个高维视频块(video bricks)空间,具有不同的结构维度及复杂度,由空间表观与运动共同描述.视频基元主要有两类:结构视频基元与纹理视频基元.文中使用一个通用生成式模型对两类视频基元进行统一概率建模,每个视频基元的表达能力由其对应的信息增益来度量.利用该度量进行视频基元追踪学习,最终建立一个完整的视频基元集.实验结果显示了文中方法在视频内容表示方面的有效性.
- 赵友东龚海峰贾云得
