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《计算机应用与软件》2013,(8)
针对智能视频监控系统中基于不变矩的人形识别进行研究。建立一个含有201个人形样本、67个动物样本的图库,采用最小距离分类器对目标Hu矩和Zernike矩分类识别。实验验证表明该方法是有效且可靠的,一般场景下人形识别率可以达到89%以上。 相似文献
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用投影变换的方法进行了成像声纳采集的水声图像特征提取与识别。阐述了Radon与扇束投影变换的特点与关系,并提出了一种基于图像边缘Radon变换的水声图像矩特征提取和识别方法。首先使用一种形态学边缘提取算子和细化算法提取二维图像中目标的轮廓,构造目标轮廓在 Radon变换空间的平移、比例和旋转矩不变量,并应用于三类水下物体的分类识别中,实验仿真结果表明该方法在运算速度上优于Hu’s不变矩和图像目标面Radon投影空间不变矩,具有很好的性能和较高的实用价值。 相似文献
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《自动化仪表》2017,(2)
为了实时、高效地检测红外视频图像中不同姿态的人形目标,提出了基于改进的方向梯度直方图-支持向量机(HOGSVM)红外视频热图像人形识别算法。首先,采用链码跟踪方法提取视频中的轮廓区域,并计算轮廓的最小长宽比,实现人形轮廓的预判断,从而剔除了图像中小型和大型干扰物;其次,为了缩短特征提取的时间,将筛选出的轮廓图片统一缩放到64×128像素,再提取该轮廓区域的HOG特征;最后,建立1 300张包含各种红外人形姿态的训练样本数据库,基于SVM原理训练得到关于红外人形的线性目标分类模型,最终实现了实时、高效检测红外视频人形目标的目的。搭建仿真平台进行试验并分析所得数据;分析结果表明,该算法具备各种人形姿态识别的鲁棒性,3 m之内对人形姿态的识别率可达到95%,且运行时间短,可满足系统的实时性要求。 相似文献
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针对移动机器人跟踪特定人体的要求,提出了一种基于头肩模型的人体识别方法。首先从人体检后得到的图像中提取所有的人体头肩模型;接着提取各头肩模型的降维加权的Hu不变矩作为特征向量;然后根据一定的阈值将各头肩模型分类为正背面或侧面;最后采用正背面或侧面KNN分类器判断哪个头肩模型属于移动机器人需要跟踪的人体。实验结果表明本方法具有较高的识别准确率,且满足实时性的要求。 相似文献
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针对目前人体检测算法存在不能检测多角度人体目标以及实时性差等问题,提出了一种在静态图像中实时检测任意角度人体目标的算法。该算法分别利用目标颜色和轮廓两类特征构造两种检测器。颜色检测器首先进行基于面部肤色和头部发色的彩色分割,然后引入积分图像算法快速提取分割后的图像头部目标区域。轮廓检测器利用头肩轮廓形状的稳健性,用参数化变形模板对头肩轮廓建模,该模板由两个存在几何尺度和位置约束的椭圆构成,再定义两个不同计算复杂度的模板匹配策略对人体头肩部分进行分级检测。最后利用上述两种检测器构建一个级联检测系统,级联检测结构大大提高了算法的速度,使算法可以对分辨率为352×288的图像做30 fps的实时检测,实验结果表明,该算法是切实有效的。 相似文献
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提出一种应用仿射不变矩识别三维多面体的新方法。通过用单幅二维图像信息,利用仿射不变矩和多面体结构图相结合的方法,实现对三维多面体目标识别。后面的房屋识别实验表明,该方法具有很好的有效性和稳定性。 相似文献
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基于不变矩的实时人形监测与识别系统 总被引:4,自引:1,他引:4
介绍了一种实时监视系统,该系统可以捕获正在进入摄像机镜头的物体,并识别其是否是人类.所采用的主要方法是,预处理其中包含了除背景之外的其它物体的图像,即,去掉背景图像,并得到该物体的形状图像,然后提取其七个不变矩,利用贝叶斯分类器做主要手段对不变矩进行分类,另外采用辅助手段修正分类结果,识别该物体的形状是否为人形,从而判断出是否有人类经过. 相似文献
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基于结构矩不变量的形状相似性比较 总被引:7,自引:0,他引:7
在传统的几何矩定义的基础上进行扩展,给出了结构矩的定义和计算。其实质是对原有几何矩定义中的密度函数经过变换得到新的密度函数。在此基础上定义的不变矩突出或者扩大了形状之间的差别,因而使形状相似性的比较建立在更为可靠的基础上。基于平方变换的实验表明,与传统的几何矩相比结构矩方法具有更好的效果。 相似文献
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针对视频监控系统,为了实现对运动目标的有效分类,提高其分类准确率,提出一种基于Krawtchouk矩不变量特征的运动目标分类技术.提取目标图像的低阶Krawtchouk矩不变量来描述目标,确保目标在平移、缩放、旋转条件下的不变性,选用K-means均值聚类算法进行数据聚类,达到准确分类的效果.通过实验验证了该方法的有效性,与应用Hu矩不变量进行分类的结果进行比较,表明了该方法具有较好的分类效果. 相似文献
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叶片图像特征提取与识别技术的研究 总被引:38,自引:1,他引:38
文章介绍了一种基于叶片图像的形状特征对叶片进行识别的方法。首先对叶片图像进行预处理并且提取出叶片的轮廓,然后利用轮廓计算得到叶片的矩形度、圆形度、偏心率等8项几何特征和7个图像不变矩,同时在文中提出了一种新的移动中心超球分类器,利用其对得到的形状特征进行分类从而实现了对20多种植物叶片的快速识别,并且平均识别率达到了92%。 相似文献
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用于描述区域特征的Hu矩不变量在模式识别中得到广泛使用。然而在噪声影响下,尤其是SAR图像中严重的相干斑噪声,Hu 矩不变量不再保持其完美的性能。以Hu七个矩不变量为基础,结合SAR图像的特点,引入四个仿射矩不变量和SAR图像中目标区域的峰值、均值和方差系数,构成SAR图像中目标识别的特征向量。该特征向量体现了SAR图像区域目标的形状特征和区域的灰度信息。通过对两种不同分辨率下的T72坦克SAR图像的目标识别仿真实验,均获得了较好的目标识别效果,说明所选取的SAR图像目标识别的特征向量是有效的,具有较强的目标识别性能。 相似文献
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刘钢钦 《计算机工程与科学》2002,24(1):40-42
本文提出了一种直接利用角点坐标计算形状的方法,并导出了低阶矩的闭合形式,最后给出了计算M.K.Hu提出的七个矩不变量的算法。该算法计算的是经典不变矩的精确值,但大大地筒化了计算。 相似文献
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