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1.
基于序列蒙特卡罗方法的3D人体运动跟踪   总被引:12,自引:2,他引:10  
针对人体运动跟踪的特点,在退火粒子滤波方法的基础上,提出基于序列蒙特卡罗方法的3D人体跟踪算法.通过状态空间分解提高了退火系数选择的鲁棒性;同时,在每次退火时采用PERM采样方法,而不是标准的重采样,能在一定程度上抑制观测模型与真实分布之间的误差,从而提高算法的稳定性.通过模拟实验表明,该算法适合3D多关节人体跟踪.  相似文献
2.
结合强度和边界信息的非参数前景/背景分割方法   总被引:9,自引:2,他引:7  
提出一种非参数前景背景分割方法.在将图像的强度信息与边界信息进行融合、提高运动目标检测的鲁棒性的同时,针对图像阴影区域的特性,通过阴影模型能够有效地检测阴影区域.实验结果表明该方法具有一定的实用性.  相似文献
3.
在线高斯混合模型和纹理支持的运动分割   总被引:7,自引:2,他引:5  
运动分割是基于视频的运动分析中的基本问题.通过颜色和纹理特征的线性组合,实现了一种新的检测运动目标的算法.在线高斯混合模型不仅用于对背景进行更新,而且也用于计算像素颜色差异和颜色权值;纹理特征用于描述局部区域内的结构信息,提高了运动检测算法的鲁棒性.对不同场景的运动分割结果表明,该算法是高效和实用的.  相似文献
4.
网络钓鱼犯罪分析   总被引:6,自引:0,他引:6  
随着计算机网络的发展不断进步,许多涉计算机犯罪不断出现。"网络钓鱼犯罪"就是其中的一种。本文试就网络钓鱼犯罪的特点、手段、涉及的法律问题及其相应的防范工作等方面作一些探讨。  相似文献
5.
基于视频的三维人体运动跟踪   总被引:5,自引:2,他引:3  
提出一种结合多种图像特征,在多摄像机环境下跟踪人体运动的方法.通过定义人体模型、摄像机投影模型以及相似性度量模型来得到优化框架下的目标函数,并使用牛顿-高斯优化算法对其进行求解.模拟数据和实际数据的实验表明,文中方法比仅仅使用灰度特征,跟踪结果得到了改善,对比实验结果也优于基于概率算法的退火粒子滤波.  相似文献
6.
物理隔离网闸数据交换技术的研究   总被引:4,自引:0,他引:4  
物理隔离技术是一种越来越受到重视的安全技术,它在需要高安全性的部门和公司得到越来越广泛的应用。本文讨论了物理隔离设备中使用的若干种数据交换技术,并在比较分析相关技术的基础上提出了一种更适合于大容量数据交换的场合的快速的数据交换方式。  相似文献
7.
三维扫描网格的合并和优化   总被引:4,自引:0,他引:4  
该文提出了一种新的网格合并方法一网格缝合,该方法可用于合并三维数字化设备(如三维扫描仪)获取的网格。给定两个欲合并的网格,先由它们的边界三角形构造一条缝合线,再以该缝合线为骨架构造连接这两个网格的缝合面。该方法快速而且稳定,可以在普通的PC机上提供实时交互。此外,文章还介绍了一种新的网格优化方法用于平滑合并后的网格,该方法将网格的边视为连接其顶点的弹簧,弹簧的自由长度等于网格的平均边长。网格顶点在弹簧的作用下被推挤移动并最终达到平衡状态。平衡状态下的网格的总弹性势能达到最小,同时也达到了网格的优化。  相似文献
8.
结合粒子滤波和局部优化方法的人体运动跟踪   总被引:3,自引:3,他引:0  
提出一种将粒子滤波和局部优化相结合的算法框架,用于解决多关节人体运动跟踪问题.由于高维空间中无法进行密集采样,因此普通的粒子滤波方法对于人体运动估计存在困难.在粒子滤波过程中引入局部优化方法来减少样本个数:一方面,对每个样本进行局部优化得到更加匹配的状态;另一方面,优化后的结果被用来指导下一时刻采样函数的生成.实验结果表明,该疗法能够以较少的样本完成三维人体运动跟踪任务.  相似文献
9.
基于类型系统的元数据模型   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
陈睿  蔡希尧 《软件学报》1995,6(5):265-275
本研究了程序设计语言的类型系统与数据模型的;认识到类型间关系是表示数据模型的一种。基地这一思想,提出了PCT类型描述语言及其基于PCT的元数据模型,以描述多种数据模型,PCT将C++类型系统与一阶谓词演算相结合,可以形式化描述特写数据模型所规定的多方面规范。  相似文献
10.
控向金字塔颜色传递   总被引:2,自引:0,他引:2  
提出了一个基于控向金字塔的颜色传递算法,其基本思想是在目标图像和源图像对应的子带信息中分别实现统计信息的传递.统计信息包含各子带信息的均值、方差、偏度系数和峰度系数.为了避免通道交叉,目标图像和源图像的RGB像素信息首先被变换至与分量无关的laβ颜色空间.然后对变换后的各分量分别进行控向金字塔分解,并在倒塌金字塔时实现统计信息的传递.作为灵活的图像变换结构,控向金字塔允许对需传递的子带进行选择,从而可以获得多种不同的结果。  相似文献
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