基于角度直方图的步态识别算法

本文提出了一种简单实用的步态识别算法.该算法使用背景减除的方法检测人的运动区域;然后统计运动区域上像素的角度直方图,提取角度直方图向量作为步态特征;以欧氏距离作为度量,使用标准模式分类器用于步态识别.实验结果表明,本文提出的算法识别性能较高,并具有计算代价小等优点.     

一种采用高斯模型的步态轮廓分割算法

步态识别中大多采用步态轮廓作为识别特征,因此提取完整封闭的运动人体轮廓以准确表达步态特征是正确识别的前提。本文提出一种采用高斯模型的步态轮廓分割算法。在人的运动方向与摄像机成像面平行和摄像机静止的条件下,假设序列图像所有帧中对应像素点背景时刻的灰度值在时间轴上是高斯分布,而目标时刻不满足这种分布,采用统计推断的方法分割出运动目标轮廓。实验结果表明,本文算法不仅能够提取出完整的人体轮廓,并且能有效地去除噪声,对阴影抑制也有一定效果,能够提高步态识别率。算法直接在RGB空间或灰度空间进行,无需进行颜色空间转换,也无需建立单独的背景图像,计算量小,处理实时性高。     

基于嵌入式隐马尔可夫模型的步态识别

针对从多帧步态中更有效提取步态特征的问题,提出了一种基于嵌入式隐马尔可夫模型的步态识别算 法．首先采用背景减除方法提取出人体的侧影轮廓,通过分析轮廓宽度向量的自相关性计算出步态的周期,并得到 平均步态能量图．接着利用二维离散余弦变换获得平均步态能量图的空间特征信息,然后把能量图的观测块转化为 观测向量实现了步态识别．最后运用最近邻法在两个不同的数据库上进行算法验证,实验结果表明该算法具有较好 的识别性能．     

支持向量机在步态识别算法中的应用研究

步态识别是图像处理领域的一个新兴热点.人行走姿态准确识别困难因素较多,由于步态数据是一种高维、小样本数据,传统识别方法不能检测前景与背景差异情况,导致识别正确率比较低.为了快速准确地进行步态识别,提出支持向量机的步态识别方法.方法首先根据步态图像中前景点与背景点的差值,自适应计算区分前景点与背景点的阈值,根据阈值对步态图像进行二值化,在特征提取阶段,采用水平、垂直和对角线 3 个方向提取步态信息,并通过小波变换进行特征维数约简,最后将小波变换提取维步态特征采用支持向量机学习得到步态识别结果.在中国科学院自动化所的 CASIA 步态数据库上进行了识别仿真,结果表明,方法的识别正确率有所提高,且识别的速度加快,是步态识别有效的方法,并具有广阔的应用前景.     

基于步态的身份识别

提出了一种简单有效的自动步态识别算法，对于每个序列而言，一种改进的背景减除方法用于检测行人的运动轮廓，然后，这些时变的2D轮廓形状被转换为对应的1D距离信号，同时通过特征空间变换来提取低维步态特征，基于时空相关或归一化欧氏距离度量，标准的模式分类技术用于最终的识别，实验结果表明该算法不仅获得了令人鼓舞的识别性能，而且拥有相对较低的计算代价。     

基于协同表示的步态识别

将基于稀疏表示的分类算法应用于步态识别中,会遇到小样本及计算耗时的问题。针对这一问题,提出一种基于协同表示的步态识别方法。该方法首先通过背景重建、目标提取等处理获得人体侧影轮廓,根据步态轮廓的宽度变化统计步态周期,得到步态能量图GEI;其次,以GEI为基础对测试样本进行协同表示;最后,通过最小重构误差进行识别。实验结果表明,该方法具有较好的识别性能,并且识别时间明显降低。     

正面视角的步态识别

现有的步态识别算法研究几乎全都是基于侧面步态的.提出一种基于正面视角的步态识别方法.首先归一化RGB颜色空间被用来检测和去除阴影,并用背景减除法提取二值化人体轮廓.提出一种专门适用于正面步态的周期检测方法,提取周期关键帧后跟踪轮廓线,并用改进的等角度采样法进行采样以减少计算量.简单高效的傅里叶描述子被用来提取特征向量,进行数据降维后构造步态模板.用最近邻和最近邻标本分类器分别进行分类.在CASIA数据库上的实验表明,该算法不仅具有较低的计算量而且表现出较好的识别性能.     

基于SEF-GHEI及协同表示的步态识别研究

将协同表示方法应用于步态识别中可以解决稀疏表示方法计算耗时的问题,但提取步态特征采用的GEI算法没有考虑步态内部轮廓边界信息,导致识别率不高。针对此问题,本文提出使用融合Hog和GEI算法的方法提取步态特征,在此基础上使用协同表示的方法训练,再通过计算测试样本的最小重构误差进行分类。实验结果表明,该方法在单一视角下步态识别准确率平均提高了1.315%,以及跨视角下步态识别准确率平均提高了6.51%,说明本方法是可行的。     

基于三维步态特征的步态识别方法

研究步态识别问题,针对在当前二维步态识别系统中,识别过程仅仅针对灰度、平面几何距离等二维特征信息,忽略了人体走路时的三维步态特征,步态识别准确度不高的问题.提出了一种加入三维参数的步态识别算法.利用摄像机采集单帧步态图像序列,利用身体结构的知识和摄像机标定的知识提取出人体走步时的人体三维特征数据,利用提取出二维和三维的步态特征,进行步态识别.结果表明相对于以二维步态特征为参数的步态识别,识别率有了明显改进.     

基于腿部三角特征的贝叶斯步态识别方法

提出了一种基于步态序列中腿部三角特征的步态表示方法,在这种特征上用改进的朴素贝叶斯分类方法进行步态识别。选取步幅最大、最小两种情况下的姿态作为关键帧,用三角型模拟其腿部特征,提取三角型模型参数作为步态特征,识别时先分别用KNN和一种改进的N-best取得属性值在训练数据中的对应数值,然后用贝叶斯分类方法识别。在NLPR数据库上使用留一校验方法进行算法验证,实验证明该方法简单快速,而且取得了比较理想的识别效果。     

基于JSP分页技术的研究

电子商务应用中的数据量往往非常大,甚至会达到几十万到几千万条记录的规模,将如此大量的数据显示在一个页面里困难大、效率低。在这种情况下就需要采用分页显示技术将数据库中符合条件的数据逐页显示给用户。对JSP分页技术进行比较,在分析JSP分页技术特点的基础上,提出一种有效的分页解决方案,同时对分页技术的优化进行阐述。     

系统集成芯片综述

集成电路芯片工艺的发展已可使一个系统或一个子系统集成在一个芯片上 ,称为系统集成芯片。本文综述了系统集成芯片的硬件构造、超长指令 (VLIW )结构、芯片嵌入软件及软硬件协同设计方法。     

基于VRML的网上虚拟教室漫游研究

以一个虚拟教室为例进行3D虚拟漫游的初步设计．这种方式不同于目前网上的虚拟教室。介绍在WWW上采用VKML实现虚拟教室漫游系统的特点、VRML的工作模式和造型机制,采用了基于几何图形的建模方法,探讨场景中交互设计实现的方法,提出碰撞检测技术的应用．实现网上发布和优化。     

Hibernate技术在基于GIS数据库中的应用研究

空间信息的存储和处理问题是地理信息系统(GIS)的核心问题.对空间数据和属性数据的统一存储管理已成为必然趋势.本文通过对GIS中海量数据的存储方式进行研究,指出对象-关系型的数据库存储方式是空间数据库的发展方向.在此基础上讨论了Hibernate技术与GIS数据库的结合,使用Hibernate技术将关系数据库中空间数据和属性数据进行封装,屏蔽了数据库底层操作,使得程序员可以用面向对象的思想随意操纵数据库,在利用了关系数据库的快速检索、查询能力的同时也增强了数据的一致性和可移植性.     

基于移动agent的分布式视频点播系统的研究

该文通过对移动agent技术和传统的视频点播系统的研究,提出了一种基于移动agent的分布式视频点播系统的设计和构造,具体地阐述了系统的工作流程,并着重讨论了实现该系统所要考虑的关键问题。移动agent的引入有效地减少了网络传输负载,实现了高速响应点播请求、高质量的影音效果,从而更好地满足更多用户的需求。     

基于FPGA的立方星可重构星载处理系统研究

为了以最小代价提高立方星可重构星载计算机的可靠性,提出了一种基于FPGA的立方星可重构星载处理系统架构。首先,在对国内外微纳卫星星载计算机设计特点进行分析的基础上,分别采用基于SRAM架构和基于Flash架构的FPGA作为核心处理模块与外部表决接口模块,兼顾了系统的运算速度与可靠性。其次,针对可重构星载处理系统中所涉及的可重构策略、在线重构技术以及系统同步技术进行了详细设计。最终,基于所设计硬件系统上进行的测试以及在轨的实测数据验证了该架构的可靠性和有效性。     

基于服务总线（ESB）的应用集成（EAI）探索和研究

科研院所设计研究中各类异构软件应用系统并存,数据和信息在各个应用系统中同步和共享成为现代企业信息化的瓶颈。针对这种现状,文中采用Java技术,通过建立异构系统底层的消息通讯机制,构建连接异构系统的ESB,实现各个异构系统通过ESB进行通讯,最终达到EAI的目的。实际中,基于该ESB构建了船舶设计行业应用软件系统集成平台,在数据集成、应用集成和业务流程集成中取得了较好的效果,肯定了文中成果的可行性。文中重点叙述了所构建的ESB结构图、ESB内部通讯原理及实现中所使用的数据结构,并给出了以该ESB为核心纽带设计的相关EAI平台架构。     

基于SVG的WEBGIS的研究

为了更加适合网上地理信息系统的发布 ,介绍了 SVG作为发布 WEBGIS的一种方法 ,研究了如何用SVG进行地理空间数据的表示、存储和客户端的实现。研究表明 :SVG具有可扩展、可交互、基于 XML和开放标准等特点     

面向Web的文本挖掘技术研究

简要介绍了文本挖掘技术,并描绘了该技术在Web应用特别是信息检索技术中的重要性.再对整个文本知识挖掘过程所涉及的各个方面进行了进一步地研究探讨,包括了文本特征的建立、特征提取、特征匹配、特征集缩减和模型评价等几个方面.其间运用数据挖掘技术对各个过程进行处理,并引进基于评估函数的特征筛选算法、词频矩阵、余弦计算法和潜在语义标引等方法来处理文本挖掘过程所产生的问题.在此基础上得出了一个完整的Web文本挖掘过程.最后展望了文本挖掘技术在Web应用中的前景.     

基于CUDA的引导源目标定位快速算法研究

研究引导源的目标定位问题,为实现水下目标定位提供了一种新的途径。实际海洋环境中存在噪声,对定位精度的影响非常大,为了实现低信噪比条件下对目标的准确定位,提出了一种改进的邻域平均法对条纹图像进行降噪处理。同时,由于声场计算和图像处理需要非常大的计算量,实现会耗费较长的时间,提出了利用CUDA技术对GTL算法进行加速处理。处理结果表明,经降噪方法处理后,目标距离估计结果准确,误差较小;与传统CPU方法相比,CUDA技术能不改变精度,且使算法时间减少,为目标定位提供了依据。