通过语义控制改进运动合成

运动相似性度量是基于运动图的人体运动合成技术的关键.现有方法主要使用运动捕捉数据姿态数值特征进行相似性度量与合成控制,很难处理语义描述上同类型运动数据集中的不同运动实现版本间的时间与空间特征分布变化的问题.提出了引入用户语义控制来改进基于运动图的人体运动合成方法.使用关系特征作为高层语义描述,刻画同类型运动的空间变化特征;通过自学习过程,获得运动类模板,作为同类型运动的空-时特征语义描述;通过将运动类模板数据与人体运动序列文件进行匹配,实现运动类型识别和自动语义信息标注;借助关系特征语义描述及运动序列文件的语义标注信息,实现在基于运动图的运动合成中引入用户直观的高层语义控制.运动合成实验结果显示了该方法的有效性,为获得高质量人体运动合成数据提供途径.     

基于结构模型的人运动图像语义描述

人运动图像语义的研究是对人运动图像中人体运动行为的一种描述方法,通过其语义来实现图像的识别与检索。该文希望通过对人体运动的几种较为简单的动作语义的研究,来开启对人运动图像语义的全面研究。为了实现该目标,提出了基于模型的人运动图像的语义描述,即模型语义,模型语义具有直观性、推导性和可行性。通过定义基本模型和语义操作规则,建立一个语义的形式描述理论,此模型语义是人运动图像语义全面研究的基础。     

基于纹理信息的室内场景语义标注学习方法

针对目前室内场景视频中关键物体的检测、跟踪及信息编辑等方面主要是采用人工处理方式,存在效率低、精度不高等问题,提出了一种基于纹理信息的室内场景语义标注学习方法。首先,采用光流方法获取视频帧间的运动信息,利用关键帧标注和帧间运动信息进行非关键帧的标注初始化;然后,利用非关键帧的图像纹理信息约束及其初始化标注构建能量方程;最后,利用图割方法优化得到该能量方程的解,即为非关键帧语义标注。标注的准确率和视觉效果的实验结果表明,与运动估计法和基于模型的学习法相比较,所提基于纹理信息的室内场景语义标注学习法具有较好的效果。该方法可以为服务机器人、智能家居、应急响应等低时延决策系统提供参考。     

基于自动标注特征点的人体关节跟踪

现有的基于人体特征点的关节跟踪方法大多采用手动标注特征点方式;提出了一种新的特征跟踪的方法,该方法能够对目标人体关节特征点进行自动标注,实现对人体关节点的自动跟踪;首先采用帧间差分和背景差分相融合的方法来分割运动人体,采用CANNY算子提取目标轮廓,自动标注关节特征点;然后采用LK光流算法跟踪标注的特征点;最后利用卡尔曼滤波线性跟踪来预测特征点出现的位置,从而修正那些产生跟踪错误的特征点;实验结果表明,该方法能够有效的对实际视频的目标人体进行特征点自动标注,取得较好的跟踪效果.     

基于三维人体语义模型的人行为自然语言描述

研究视频场景中人体行为自然语言描述的实现方法。首先建立三维人体的语义模型和主要的关节点运动模型,并建立人体运动语义描述基本数据库。应用图像自动场景标注技术来描述背景图像。通过人体简单动作的语义逻辑运算,得到人的组合动作和相互动作。将人的行为动作组合场景语义,从而准确描述出人在复杂场景的语义行为。最后建立简单的中文语法规则,得到人在场景中行为的自然语言描述。实验结果表明:与传统的二维模型相比,三维模型结合了场景语义并能解决遮挡问题,可以准确表达更为复杂的人类行为。     

多模型融合的多标签图像自动标注

为了实现更为准确的复杂语义内容图像理解,提出一种融合多模型的多标签图像自动标注方法.该方法采用3个不同的模型分别对图像语义内容进行分析:在前景语义概念检测中,提出一种基于多特征的视觉显著性分析方法,并利用多Nystrm近似核对前景对象的语义进行判别分析;对于背景概念检测,提出一种区域语义分析的方法;通过构造基于潜语义分析的语义相关矩阵来消除标注错误的标签.根据前景和背景的语义和视觉特征,分别采用不同的模型提取前景和背景标注词,而语义相关分析能够有效地提高标注的准确性.实验结果表明,该多模型融合标注方法在图像的深层语义分析以及多标签标注方面具有较好的效果;与同类算法相比,能够有效地减少错误标注的标签数目,得到更加准确的标注结果.     

一种非刚体运动图象序列的特征点对应方法

提出了一种非刚体图象序列特征点对应的新方法 ,首先根据图象序列帧间的时间间隔很小这一特点 ,指出特征点在图象帧间的运动具有平滑性 ,进而提出了一种特征点运动平滑的代价函数。然后将目标跟踪技术应用于特征点的跟踪 ,利用两个一维卡尔曼滤波器分别对特征点的两个坐标进行预测跟踪。在图象帧间的特征点对应过程中 ,该文综合考虑了特征点的预测位置与实际位置之间的距离以及特征点的平滑代价函数等因素 ,从而使特征点的运动轨迹得到正确的延续。特征点的遮挡问题可以通过特征点跟踪过程中对特征点位置的预测得到解决。实验证明 ,该文方法能建立非刚体运动特征点的正确对应 ,并能解决特征点的遮挡问题。     

基于依存特征的汉语框架语义角色自动标注

语义角色标注是浅层语义分析的一种实现方式。目前汉语框架语义角色自动标注一般被看作以词为基本标注单元的序列标注问题,而已有研究中仅在词、词性层面来选取特征,标注结果并不理想。该文利用树条件随机场模型,通过在词、词性层面特征的基础上依次加入不同类型的依存特征,研究依存特征对汉语框架语义角色标注的影响。实验设置了8类,共24种特征模板,结果显示,加入依序特征的最优模版使标注结果的F值提高近3%,特别是对较长框架语义角色的标注结果有较好的改善。     

基于图像语义模型识别的道路汽车跟踪

在道路汽车跟踪算法研究中,论文提出了基于场景和运动主体模型的目标跟踪法,通过提取道路与汽车的高层信息属性,建立基于主体运行知识结构与操作方法的语义模型,实施对汽车的运动跟踪。这种目标跟踪算法体现了主体运行意图和操作的知识表达,丰富了目标跟踪算法的研究。     

一种非刚体运动图象序列的特征点对应方法

提出了一种非刚体图象序列特征点对应的新方法,首先根据图象序列帧间的时间间隔很小这一特点,指出特征点在图象帧间的运动具有平滑性,进而提出了一种特征点运动平滑的代价函数。然后将目标跟踪技术应用于特征点的跟踪,利用两个一维卡尔曼滤波器分别对特征点的两个坐标进行预测跟踪。     

人运动的视觉分析综述

目前，人运动的视觉分析是计算机视觉领域中最活跃的研究主题之一，其核心是利用计算机视觉技术从图像序列中检测，跟踪，识别人并对其行为进行理解与描述，它在虚拟现实，视觉监控，感知接口等领域均有着广泛的应用前景，人运动的视觉分析系统一般遵从下述的处理过程：（1）运动检测，（2）运动目标分类，（3）人的跟踪，（4）行为理解与描述，该文将重点从此四个方面回顾人运动分析的发展水平和常用的处理方法，并对研究难点及未来的发展趋势作了较为详细的分析。     

干扰环境下运动目标跟踪的背景滤波

基于Mean Shift的目标跟踪算法,在目标发生明显尺度变化或存在背景干扰的情况下,跟踪就会失败。为此,针对跟踪过程中的背景干扰问题,提出根据目标运动状态进行背景滤波的目标跟踪算法。根据目标跟踪过程中产生的运动轨迹估计目标位移和速度,沿着目标可能的运动方向的反方向对候选区域进行背景滤波,滤波区域宽度根据目标位移大小确定。实验结果表明,改进后的算法对背景信息具有较好的鲁棒性,提高目标跟踪的可靠性。     

Motion Competition: A Variational Approach to Piecewise Parametric Motion Segmentation

We present a novel variational approach for segmenting the image plane into a set of regions of parametric motion on the basis of two consecutive frames from an image sequence. Our model is based on a conditional probability for the spatio-temporal image gradient, given a particular velocity model, and on a geometric prior on the estimated motion field favoring motion boundaries of minimal length.Exploiting the Bayesian framework, we derive a cost functional which depends on parametric motion models for each of a set of regions and on the boundary separating these regions. The resulting functional can be interpreted as an extension of the Mumford-Shah functional from intensity segmentation to motion segmentation. In contrast to most alternative approaches, the problems of segmentation and motion estimation are jointly solved by continuous minimization of a single functional. Minimizing this functional with respect to its dynamic variables results in an eigenvalue problem for the motion parameters and in a gradient descent evolution for the motion discontinuity set.We propose two different representations of this motion boundary: an explicit spline-based implementation which can be applied to the motion-based tracking of a single moving object, and an implicit multiphase level set implementation which allows for the segmentation of an arbitrary number of multiply connected moving objects.Numerical results both for simulated ground truth experiments and for real-world sequences demonstrate the capacity of our approach to segment objects based exclusively on their relative motion.     

背景估计与运动目标检测跟踪

基于视频的自动目标检测和跟踪是计算机视觉中一个重要的研究领域,特别是基于视频的智能车辆监控系统中的运动车辆的检测和跟踪。提出一种自适应的背景估计方法来实时获得当前背景图像,从而分割出运动物体。为了准确地定位运动车辆的区域,采用差分图像投影和边缘投影相结合的方法来定位车体,同时利用双向加权联合图匹配方法对运动车辆区域进行跟踪,即将对运动车辆区域跟踪问题转化为搜索具有最大权的联合图的问题。该算法不仅能实时地定位和跟踪直道上运动的车辆,同时也能实时地定位和跟踪弯道上运动的车辆,从实验结果看,提出的背景更新算法简单,并且运动车辆区域的定位具有很好的鲁棒性,从统计的检测率和运行时间来看,该算法具有很好的检测效果,同时也能满足基于视频的智能交通监控系统的需要。     

视频中运动目标的实时检测和跟踪

基于视频的自动目标检测和跟踪是计算机视觉中一个重要的研究领域，特别是基于视频的智能车辆监控系统中的运动车辆的检测和跟踪。提出了一种自适应的背景相减法来分割运动物体，为了准确地定位运动车辆的区域，采用差分图像投影和边缘投影相结合的方法来定位车体，同时利用双向加权联合图匹配方法对运动车辆区域进行跟踪，即将对运动车辆区域跟踪问题转化为搜索具有最大权的联合图的问题。该算法不仅能实时地定位和跟踪直道上运动的车辆，同时也能实时地定位和跟踪弯道上运动的车辆，从实验结果看，提出的背景更新算法简单，并且运动车辆区域的定位具有很好的鲁棒性，从统计的检测率和运行时间来看，该算法具有很好的检测效果，同时也能满足基于视频的智能交通监控系统的需要。     

短程线主动轮廓跟踪算法的研究--在复杂背景和非刚性运动目标跟踪中的应用

在复杂背景下对多个非刚性目标进行跟踪是计算机视觉中的一个难点。在短程线主动轮廓模型的基础上，利用力场正则化方法，并加入运动边缘信息，提出了一种在复杂背景下多个非刚性目标进行跟踪的方法。该方法由运动检测和跟踪两部分组成：运动检测利用运动边缘信息对运动目标的运动做出检测，让轮廓曲线运动到目标轮廓附近；跟踪利用当前帧中的静态边缘信息对运动检测的结果加以修正，而跟踪这一步引入的偏差将在下一帧的运动检测中得到修正。实验表明该方法能够有效地在复杂背景中对多个非刚性运动目标进行跟踪。     

六足机器人动态目标检测与跟踪系统研究

动态目标检测与目标跟踪是图像领域的热点研究问题,为研究其在移动机器人领域的应用价值,设计了六足机器人动态目标检测与跟踪系统。针对非刚体运动目标容易被检测为多个分散区域的问题提出区域合并算法,并通过对称匹配、自适应外点滤除对运动背景进行精确补偿,最终基于背景补偿法实现对运动目标的精确检测。研究了基于KCF（Kernel Correlation Filter）的目标跟踪算法在六足机器人平台上的应用,设计了自适应跟踪算法实现六足机器人对运动目标的角度跟踪。将运动目标检测及跟踪算法应用于六足机器人系统。实验表明,在六足机器人移动过程中,系统可对运动目标进行精确检测与跟踪。     

基于运动检测的多车辆跟踪方法研究

针对交通监控场景中多目标粘连造成跟踪上的困难和前后两帧车辆关联困难,提出了区域运动相似性分割方法和相似度关联矩阵的解决方案;在运动目标检测过程中, 首先使用背景差分法提取运动区域,经过消除缺口、空洞和分离等处理,在运动区域所在范围内进行块匹配搜索和局部光流计算区域运动矢量,然后使用模糊聚类方法对运动矢量区域融合,完整的分割出粘连运动目标;在目标跟踪部分,目标跟踪建立在目标关联的基础上,提出建立连续两帧目标间距离和局部二元模式相似度关联矩阵的方法进行运动目标标定,从而实现多目标关联;使用公共视频库的图像序列进行测试,所提算法都能实现连续的跟踪和准确的运动目标分割,且处理速度快,表明了算法具有鲁棒性和适用性。     

彩色图像的实时人脸跟踪方法

本文提出一种彩色图像序列中的人脸跟踪方法。本文所提出的跟踪模式包括失脸肤色模型及运动模型。在人脸肤色模型中，首先将图像的ＲＧＢ空间变换到色度空间，然后利用最大能量坐标和矩表征色度空间的直方图分布。运动模型由运动检测与运动预测构成，以减少搜索区域，提高检测速度。最后，介绍根据上述技术实现的在线人脸跟踪系统。实验结果表明，本文提出的跟踪方法可以在复杂背景中实时地跟踪人脸的自由运动。