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为了消除语音信号分离中仍存在的部分混叠声音,提出一种基于小波消噪和独立分量分析(ICA)结合的信号分离方法。该方法将小波变换和独立分量分析结合,利用小波变换的去噪作用,滤除原始语音信号中的噪声后作为ICA的输入信号,采用FastICA算法在小波域进行独立分量分析,对输入信号实施分离。实验结果表明,该方法大大调高了传统独立分量分析对语音信号的分离效果。 相似文献
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针对现有动态背景下目标分割算法存在的局限性,提出了一种融合运动线索和颜色信息的视频序列目标分割算法。首先,设计了一种新的运动轨迹分类方法,利用背景运动的低秩特性,结合累积确认的策略,可以获得准确的运动轨迹分类结果;然后,通过过分割算法获取视频序列的超像素集合,并计算超像素之间颜色信息的相似度;最后,以超像素为节点建立马尔可夫随机场模型,将运动轨迹分类信息以及超像素之间颜色信息统一建模在马尔可夫随机场的能量函数中,并通过能量函数最小化获得每个超像素的最优分类。在多组公开发布的视频序列中进行测试与对比,结果表明,本文方法可以准确分割出动态背景下的运动目标,并且较传统方法具有更高的分割准确率。 相似文献
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PTZ(pan-tilt-zoom)相机由于其具有可变视角和可变分辨率能力,在视频监控领域得到了广泛的应用。该文针对智能监控的需求,提出了一种基于双目PTZ相机的多分辨率主动跟踪方法。该方法分为离线标定和在线协同跟踪两部分。离线标定部分,提出了一种基于图像特征匹配的单目自标定和基于目标运动信息的双目自标定方法,该方法操作简单,无需标定物,在最大程度上减小了对人工干预的依赖,在此基础上推导了系统所具有的两个重要性质;在线协同跟踪部分,设计了一种分段静止的协同跟踪策略。通过实际监控场景下的视频实验,验证方法的有效性和可行性。实验结果表明,该方法可以在复杂环境下有效的主动跟踪目标,在智能监控领域具有较广泛的应用前景。 相似文献
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CUDA架构下的高清视频实时校正及显示系统 总被引:1,自引:1,他引:0
为了解决高清视频的畸变校正及显示的实时性问题 ,提出了一种CUDA架构下的并行加速方案。系统利用张正友标定方法获得摄像机的内部 参数和 畸变参数,并利用GPU的大规模并行计算能力加速校正过程。校正后,位于显存的图像数据 直接利用OPENGL驱动进行显示。针对不同架构GPU片上资源限制不同,设计了一种并行划分 参数自整定算法,保证了程序移植到不同GPU后能充分利用硬件资源, 实现最佳性能。实验结果表明,本文设计的系统对传统串行处理系统的综合加速比最高可达 39倍以上,对2596×1920分辨率视频下的处理帧率可达100F/s以上。 相似文献
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