基于多特征融合的人体运动姿态智能识别算法研究

针对人体运动姿态复杂,而基于单特征的运动姿态识别算法难以对人体姿态进行准确识别且效率较低等问题,文中提出了一种基于多特征融合的相关智能识别算法。该算法利用图像去噪等方法对采集到的原始图像数据进行预处理,以突出图像中的关键信息。同时通过OpenCV提取数据中的Hu不变矩等特征,并利用神经网络算法将提取到的特征加以融合。采用SVM建立分类模型,进而实现对人体运动姿态的智能识别。两项实验结果说明,所提算法能在保证处理效率的前提下实现对人体姿态的精准识别,准确率可达93%以上。     

基于互Wigner-Ville分布的到达角估计

研究了对线性调频信号的到达角估计;提出了基于互Wigner-Ville分布(XWVD)估计信号到达角的方法.通过时频分布,在时频面上进行信号预分选;根据XWVD时频脊点上的相位获得信号时延,从而获得信号到达角.该算法可实现多信号分辨,也可实现对时变频率信号的到达角估计.计算机仿真结果证实了该算法的有效性.     

基于互Wigner-Ville分布的SAR运动目标检测

本文针对机载合成孔径雷达(SAR)运动目标回波信号的特点,提出了基于互Wigner-Ville分布(XWVD)的机载SAR运动目标检测方法,分析了它在单目标和多目标情况下的检测性能.实验证明,该方法可以在较低的信噪比下实现目标的检测,其性能大大优于常用的Wigner-Ville分布方法.为了抑制多个目标之间交叉项的影响,本文还提出了一种基于逐次消去思想的互Wigner-Ville分布检测方法,它可以解决强度相差较大的多目标检测问题.仿真实验的结果证明了算法的有效性.     

基于滤波器组的改进型Wigner-Ville分布

针对时频分析中频谱图和Wigner-Ville分布(WVD)的不足,本文采用了一种滤波器组和WVD相结合的方法,并对这种改进的分布的性质进行了分析.最后举出实际例子说明它与其他几种常用的时频分析方法相比保留了 WVD能量集中的特性,而同时能够减少WVD带来的交叉项和人工产物,并能减少噪声的影响.     

基于多特征融合的运动对象识别算法

为提高视频检索的准确率,提出了一种基于多特征融合的视频运动对象识别算法。该算法首先使用基于背景帧构造及关键帧截取的方法提取视频中的运动对象的区域;然后分别提取运动对象的局部特征SURF描述子和全局特征如颜色直方图、边缘直方图等,并使两者融合为统一的特征向量;最后使用支持向量机对特征进行学习和识别,用以识别视频对象。实验证明该算法有效地提高了视频中运动对象识别的准确率。     

基于多特征融合的弱小运动目标识别

利用单个特征识别强噪声中的弱小运动目标,常因所提取的目标特征与噪声特征易混淆而导致高的虚警率.提出一种新的基于多特征融合的弱小运动目标识别方法.分析了弱小运动目标的连续相关性、面积及质心位置偏移这三个特征的可靠性及提取方法,对获取的特征值进行归一化后采用多特征融合的方法构造更具有鲁棒性的联合特征,确定了以具有最大多特征融合值为真实目标的决策方法.通过与采用单一特征的目标识别方法进行比较,证明了提出的多特征融合方法能更准确地识别弱小运动目标.     

基于多姿态角模型的SAR图像分类方法

针对传统合成孔径雷达(SAR)图像目标识别存在精度低、效率差的问题,提出一种多姿态角模型SAR图像分类方法。根据SAR图像姿态角敏感特性,首先将数据集按照不同方式和间距进行划分,得到不同的数据集组合,其次利用卷积神经网络训练划分后的数据集得到不同组子模型,并将效果最好的一组子模型融合成一种多姿态角模型,最后使用稀疏表示的方法对待测样本进行姿态角的角度估计,获取其姿态角信息后送入多姿态角模型中进行模型匹配,得到图像分类结果。实验结果表明,所提方法的目标识别准确率高于传统算法,在姿态角变化较小的数据集中训练得到的模型能够对目标群体进行更精确的目标类别估计。     

基于通道与空间特征选择融合的人体姿态检测

针对人体姿态检测过程中多尺度特征表达不充分的问题,本文利用选择性卷积核网络(Selective Kernel Networks,SKNet)的思想,提出了一种通道与空间特征选择融合模块,并应用于高分辨率网络,从而在多尺度特征融合过程中进行关键信息选择,不仅提高了多尺度特征表达,同时保留了原有多尺度特征融合交换不同特征信...     

基于序列多尺度特征融合表示的层级舞蹈动作姿态估计方法

人体姿态估计是计算机视觉研究领域的热点研究问题之一,但其在传统民间舞蹈动作姿态估计方面的应用研究尚处于起步阶段.由于舞蹈图像中人体动作复杂多变、舞蹈动作连贯性强、舞蹈者存在严重遮挡不易检测等特点,传统人体姿态估计方法难以准确估计舞蹈者的动作变化,导致舞蹈动作姿态估计准确率较低.针对此问题,本文提出一种基于序列多尺度特征...     

基于多特征融合的红外目标关联算法

利用红外目标同时具有位置、灰度、面积等多特征的特点,提出了一种基于多特征融合的目标关联算法.首先在极坐标系下对目标位置采用概率数据关联算法计算候选目标的关联概率,然后结合目标的灰度、面积特征的预测误差计算关联波门中的候选目标在各种特征条件下的关联概率,进而利用多特征融合方式,计算出综合关联概率,完成目标状态估计的更新.实验仿真结果表明,由于跟踪关联概率由多种特征共同确定,避免了目标位置特征信息不稳定所造成的跟踪精度下降的问题,实现了密集杂波环境下红外目标稳定跟踪,其跟踪精度和稳定性明显高于依靠位置特征信息进行关联的传统概率数据关联算法.     

基于中心矩特征的空间目标识别方法

目标的雷达散射截面（RCS）包含了丰富的目标类别信息,有效地利用目标RCS特征对空间目标的雷达识别具有重要的意义。该文利用空间目标回波的距离维信号来进行识别。中心矩特征具有平移不变性,是一种简单有效的波形特征提取算法。文中首先提取中心矩作为特征向量,再采用Fisher判据进一步进行特征压缩,最后利。用支撑矢量机（SVM）分类算法实现识别。基于实测数据的仿真实验结果表明,该方法具有较好的识别性能和推广能力。     

基于特征融合的步态识别

基于人行走时下肢关节角度变化包含丰富的个体识别信息的观点,提出了一种利用下肢关节角度进行识别的方法。利用下肢关节角度来表征步态运动的动态特征,并用主分量分析进行特征提取来表征步态的静态特征,其次融合步态运动中的静态特征和动态特征,采用对小样本具有很好分类效果的支持向量机进行分类识别。对算法进行MATLAB仿真,结果表明所用方法具有较高的识别性能。     

基于深度学习与特征融合的人脸识别算法

卷积神经网络在人脸识别研究上有较好的效果,但是其提取的人脸特征忽略了人脸的局部结构特征。针对此问题,文中提出一种基于深度学习与特征融合的人脸识别方法。该算法将局部二值模式信息与原图信息相结合作为SDFVGG网络的输入,使得提取的人脸特征更加丰富且更具表征能力。其中,SDFVGG网络是将VGG网络进行深浅特征相融合后的网络。在CAS-PEAL-R1人脸数据库上的实验表明,将网络深浅特征相融合与在卷积神经网络中加入LBP图像信息与原图信息相融合的特征信息对于提高人脸识别准确率非常有效,可得到优于传统算法和一般卷积神经网络的最高98.58%人脸识别率。     

基于特征融合的海洋哺乳动物声音识别

为了提高海洋哺乳动物声音识别算法的识别率和鲁棒性,提出了一种将梅尔倒谱系数MFCC、线性倒谱系数LFCC和时域特征融合作为特征参数进行声音识别的方法。该方法通过融合不同倒谱系数以增强对不同频段的表征能力,通过融合时域特征来更全面地描述声音信息。声音样本通过基于海洋环境下的预处理、特征提取与融合后,用支持向量机进行分类识别。相对于传统算法只针对一种或几种哺乳动物进行识别,该方法在包含61种海洋哺乳动物声音的样本库中进行测试。测试结果显示该算法较传统的梅尔倒谱系数在识别率上提升了5.5%,且在海洋低信噪比环境下有更好的识别表现。     

一种用于目标识别的图像融合算法

随着越来越多的装甲车辆装备了红外图像传感设备,使得将可增强战车侦察力的多传感器图像融合技术运用到火控系统的改进中成为一种趋势.针对这一情况,提出了一种基于IHS空间的红外与可见光图像的像素级融合算法.该算法基于IHS空间建立源图像灰度级与色调、饱和度和亮度等与人的感知颜色特征之间的函数关系,通过矩阵转换,得到融合图像的RGB值,可输出显示.实验结果显示:采用该融合算法得到的融合图像目标突出、色彩自然,具有较好的视觉效果,有助于伪装目标的识别.     

基于结构特征的空间目标识别算法

提出了基于结构特征的空间目标识别算法。卫星结构的对称性使得卫星的一维距离像具有对称性，碎片结构的不对称性使得碎片的一维距离像不具有对称性，文中首先应用RELAX算法提取出目标的强散射中心的位置和幅度，然后根据模式匹配和对称性测度两种方法来检测强散射中心是否具有对称性，进而对卫星和碎片进行识别。经过计算机仿真实验，该算法取得了比较好的识别效果。     

基于多波段特征融合模板匹配的目标识别方法

为了满足天基系统对红外探测目标的高精度识别需求,提出了一种基于多波段特征融合模板匹配的目标识别方法。首先阐述分析了目标多维特征要素以及分类手段。结合目标运动特征、多波段下目标光谱特征以及红外辐射变化等特征实现了特征融合处理,并基于区域特征变化,采用动态规整模板匹配算法完成了目标识别。最后结合合作目标的红外辐射强度序列数据对参数进行了训练调整。分析结果表明,本文建立的识别方法能够较好地实现目标型号识别,性能优于传统的动态规整匹配算法。     

红外弱小目标特征分析及融合检测

研究了复杂背景下的红外弱小目标的典型特征,分析了各个特征的特点和适用环境,从中挑选出可靠性较强的特征,依据文中提出的自适应融合算法,实现了对低信噪比弱小目标的融合检测。实验结果证明,该算法具有较好的有效性和鲁棒性。     

基于小波的多传感器空间目标数据融合算法

在多传感器系统中,本文提出一种基于小波变换的数据融合算法,用于对空间目标的轨道参数进行精确预测。仿真实验表明,该算法适用于空间目标轨道参数等快时变数据,估计得到的轨道参数均方差,优于各个传感器的理论均方差,同时也小于LMS算法获得的均方差。     

水下目标识别的特征融合分类器设计

本文对水下目标识别中的特征融合技术进行了研究,讨论了特征融合技术中的问题和解决途径,并给出了特征融合分类器的特性;设计了模糊融合分类器,给出了具体的算法.该分类器对样本在模式空间中的分布不做任何假定,注重类别间的相互约束,强调各个模式的独立作用,用类似于模糊并运算的方式综合这些作用.在实际应用中,通过与已有的分类器比较,表明模糊融合分类器能够综合多种信号特征,有效地提高了分类性能.