人体动作的超兴趣点特征表述及识别

提出一种基于超兴趣点的动作特征描述方法,用于人体动作的识别。兴趣点特征描述了人体动作时变化显著的局部点信息,但其最大的缺陷在于离散的兴趣点间缺乏时间和空间上的结构关联。提出根据兴趣点间的时空距离,使用广度优先搜索邻居算法,将时空距离相近的兴趣点聚合成超兴趣点,该结构作为一个整体,反映人肢体在一定时空范围内的动作变化特征。与现有的基于局部兴趣点的动作识别算法相比,本文算法增加了兴趣点间的整体时空结构关系,提高了特征的区分度。实验采用两层分类方法对超兴趣点特征分类,实验结果表明该算法具有较好的识别率。     

基于HTML Parsing技术的Android客户端设计

本课题以校园图书信息检索作为突破口,对校园网与无线互联网的融合进行了探索,提出了采用HTML Parsing技术在Android客户端实现信息代理检索,避免了二次开发中直接调用后台数据库的复杂方式。     

计算机辅助颅面复原技术研究

颅面复原技术以头骨与面貌相互关系规律为科学依据,广泛应用于刑侦、考古等领域.本文综述了计算机辅助3D颅面复原技术中数据采集、颅面复原、复原后面部表情修饰等方法的进展情况.重点介绍以特征点及其软组织厚度为基础的颅面皮肤的复原技术,及曲面拟合方法的改进.最后,指出颅面复原后续工作的发展方向.     

粉煤加热炉的余热利用

本文在概述了粉煤加热炉余热利用的方式和重点以后,介绍了它的余热回收系统及其完善。在总结上钢十厂五车间现场使用空气喷流换热器的基础上,指出空气喷流换热器是目前最适用于粉煤加热炉的高效换热装置。     

工序能耗晋等途径的探讨

本文着重指出不失时机地进行技术改造是节能的基础,是工序能耗晋等的必然途径。叙述了燃粉煤加热炉的炉型结构、燃烧器、余热利用、供热分配和炉底水管等的改造。探讨了轧钢车间工序能耗晋等的途径。并说明技术与管理并进、管理与操作的相互依赖关系在节能工作的重要地位。     

测控类课程群综合实验教学模式的研究

针对现有实验课程存在的问题,介绍对自动控制理论和传感器与测试技术等测控类课程群的综合实验教学模式的研究,包括测控类课程群综合实验课程的实验内容、教学模式和改革办法。同时也评述了测控类课程群综合实验的主要特点。     

分层结构的双人交互行为识别方法

针对日常生活中双人交互行为因运动区域难以分割,造成无法准确识别的问题,提出了一种基于分层结构的双人交互行为识别方法。该方法首先按照交互行为双方身体是否接触作为分界点,将整个交互行为分为开始阶段、执行阶段和结束阶段。将开始阶段与结束阶段左右两侧人体所在矩形区域分别提取作为该兴趣区域,将执行阶段双人所在矩形区域整体提取作为感兴趣区域,分别提取HOG特征。使用1NN分类器获得每个阶段的每个对象的识别概率,最终通过加权融合各个阶段各个对象的识别概率实现对该交互行为的识别。利用UT-interaction数据库对该方法进行测试的实验结果表明,该方法实现简单,并具有良好的识别效果。     

基于RGB和关节点数据融合模型的双人交互行为识别

基于RGB视频序列的双人交互行为识别已经取得了重大进展,但因缺乏深度信息,对于复杂的交互动作识别不够准确。深度传感器（如微软Kinect）能够有效提高全身各关节点的跟踪精度,得到准确的人体运动及变化的三维关节点数据。依据RGB视频和关节点数据的各自特性,提出一种基于RGB和关节点数据双流信息融合的卷积神经网络（CNN）结构模型。首先,利用Vibe算法获得RGB视频在时间域的感兴趣区域,之后提取关键帧映射到RGB空间,以得到表示视频信息的时空图,并把图送入CNN提取特征;然后,在每帧关节点序列中构建矢量,以提取余弦距离（CD）和归一化幅值（NM）特征,将单帧中的余弦距离和关节点特征按照关节点序列的时间顺序连接,馈送入CNN学习更高级的时序特征;最后,将两种信息源的softmax识别概率矩阵进行融合,得到最终的识别结果。实验结果表明,将RGB视频信息和关节点信息结合可以有效地提高双人交互行为识别结果,在国际公开的SBU Kinect interaction数据库和NTU RGB+D数据库中分别达到92.55%和80.09%的识别率,证明了提出的模型对双人交互行为识别的有效性。     

察打一体化无人机多传感器自动目标识别系统

以美军捕食者无人机为例,详细介绍了无人机多传感器系统的组成、特性参数及功能,并介绍了察打一体化无人机自动目标识别的关键技术和工作过程。