赵勋杰
- 作品数：69 被引量：500H指数：11
- 供职机构：苏州大学更多>>
- 发文基金：江苏省高校自然科学研究项目国家自然科学基金国防科技重点实验室基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信理学军事更多>>
- 噪声中弱信号的检测与估计被引量：9
- 2002年
- 综述了从噪声干扰中提取信号的方法及其适用条件。
- 王东生赵勋杰
- 关键词：噪声弱信号信号检测匹配滤波参数估计
- 一种改进的LPD高光谱图像异常检测算法
- 2015年
- 在低概率检测(LPD)算法中,当选取的特征向量数目等于背景地物种类时,算法的检测效果比较理想,然而背景地物的种类数通常不知道,因此难以确定特征向量的数量。针对这一问题,对LPD算法进行了改进:首先用迭代误差分析(IEA)方法提取端元,然后在提取的端元中选择出与背景地物光谱相近的端元,并用它们构成背景矩阵,进而用该矩阵构造出正交投影算子,最后将该投影算子代入到LPD算法中进行目标检测。实验结果表明,该方法可以更有效地抑制背景,降低虚警率,提高检测性能。
- 程凯李成金赵勋杰
- 关键词：高光谱图像异常检测
- 一种识别淹没在噪声中信号的新方法
- 赵勋杰
- 关键词：信号识别数学模型分形子波变换
- 跟踪窗口尺寸自适应调整的粒子滤波跟踪方法
- 本发明公开了一种跟踪窗口尺寸自适应调整的粒子滤波跟踪方法，主要解决粒子滤波跟踪窗口实时自适应调整问题。窗口调整方法是：在粒子滤波跟踪框架下，首先建立运动目标的状态转移方程，初始化目标状态；然后运用状态转移方程预测下一时刻...
- 赵勋杰彭青艳
- 文献传递
- 采用棋盘格模板的摄像机标定新方法被引量：33
- 2011年
- 在分析Opencv摄像机模型和现有的双目视觉系统标定方法的基础上,提出了一种新的标定算法。该算法包括3个步骤,首先利用最小二乘法求解图像的像面中心坐标,在不考虑畸变的情况下,选取中心处一小块作为摄像机标定的初始空间,采用线性优化方法求出除畸变系数以外的其他摄像机内外参数;然后将求得的参数作为初值,利用线性优化方法求解畸变系数;最后利用非线性优化方法对所有内外参数全局优化。实验结果表明:该方法能获得更高精度的标定参数,可以满足双目三维重建及其他应用的要求。
- 牛海涛赵勋杰
- 关键词：摄像机标定计算机视觉透镜畸变
- 基于改进的WLD特征的人脸识别被引量：5
- 2015年
- 对WLD特征进行改进。改进的特征提取方法为:首先将原始人脸图像划分为若干个子块,然后提取每块图像的WLD直方图统计特征,其中的梯度方向是用Prewitt算子计算的,最后将所有分块的WLD直方图序列连接起来构成特征向量。为了验证改进特征的性能,用支持向量机进行人脸识别,人脸图像取自ORL和YALE人脸数据库。实验结果表明,采用改进后的特征可以显著提高人脸识别率。
- 邵新华赵勋杰程凯
- 关键词：人脸识别支持向量机直方图
- 双目摄像机的自标定方法研究被引量：1
- 2013年
- 摄像机标定是计算机视觉的关键技术之一。针对现有的标定技术计算过程复杂,标定物使用不方便等问题,提出了一种用于双目摄像机自标定的方法,该方法要求场景中有两组正交的平行直线即可进行标定,利用其在图像平面上形成的消失点之间的约束关系来建立标定方程,从而求解出摄像机的内外参数,再结合双目立体视觉原理标定双目摄像机的结构参数。将该方法在实验室现有设备上进行对比实验。实验结果表明,该方法简单、有效,可广泛应用于机器视觉研究、三维重建等多个领域。
- 朱水娟赵勋杰
- 关键词：自标定消失点双目立体视觉
- 城市快速路监控视频中的行人检测方法被引量：1
- 2011年
- 提出了一种用于检测进入城市快速路中行人的算法,先通过背景自动更新算法确定区域背景,接着利用背景减除法对运动物体进行分割获取场景中的运动目标区域,然后在颜色空间进行肤色检测,得到人脸候选区,再依据人脸形状信息剔除类似人脸肤色的运动物体,从而最后确认视频中运动的行人。实验结果表明,文中方法实时性较好,检测概率较高。
- 李权赵勋杰
- 关键词：背景减除法肤色检测城市快速路行人检测
- 一种基于肤色和模板匹配的人脸检测方法被引量：5
- 2011年
- 提出了一种基于肤色分割和模板匹配相结合的人脸检测算法。首先利用rgb色彩空间下的人脸肤色模型,对人脸图像进行肤色分割;针对图像中存在的多个肤色区域连接在一起的问题,采用SUSAN算子提取区域的边界,将连接的肤色区域分开;根据肤色区域的形状特征和欧拉数筛选人脸候选区域;最后利用建立的人脸模板和一种改进的混合匹配准则,对候选人脸区域进行匹配识别。实验结果表明,该方法能较好地从复杂背景中检测出人脸。
- 卢绪军赵勋杰
- 关键词：人脸检测肤色模型
- 基于梯度方向直方图特征和粒子滤波算法融合的目标跟踪被引量：6
- 2012年
- 基于梯度方向直方图特征的运动目标跟踪算法在遇到目标遮挡或运动过快时容易丢失目标,基于粒子滤波跟踪算法虽有较强的抗遮挡能力,但存在着计算量大、实时性差等问题.针对这些情况,提出一种融合的跟踪方法:正常情况下基于目标梯度方向直方图特征跟踪目标,当候选目标相似度小于设定阈值时,自动切换到粒子滤波跟踪算法.实验结果显示本算法有效地解决了目标遮挡或运动过快时的丢失问题,同时减轻了粒子的退化现象,提高了算法的实时性,并在图像对比度较低情况下能较好的跟踪目标.
- 陈家波赵勋杰许峥
- 关键词：目标跟踪目标遮挡粒子滤波梯度方向直方图
