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基于例子的三维运动检索 总被引:3,自引:0,他引:3
首先,运用动态聚类算法建立基于层次化运动描述的运动检索树;然后,根据得到的运动检索树,采用女近邻法则对例子运动进行分类,确定检索子集;最后,采用弹性匹配算法计算例子运动和被检索运动子集间的相似度,得到检索结果.为了提高检索效率,采用聚类算法提取运动关键帧序列表征运动,实验结果表明了文中算法的有效性。 相似文献
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基于高斯混合模型的海面运动目标检测 总被引:5,自引:1,他引:5
提出了一种基于变化检测的高斯混合模型参数估计方法,建立了象素点背景模型并用于海面运动目标的检测。在实验部分,将该方法估计的高斯混合背景模型的参数与基于迭代的EM算法估计的模型参数做比较,模拟实验的结果表明两者估计的参数值相差不大,而在对视频流中的象素点灰度值分布的逼近中,该文的方法比EM算法更接近真实的分布,并且在一定程度上减少了建立背景模型的所需的内存和计算时间。运动目标检测的结果表明,使用该方法建立的背景模型可以比较准确地检测到海面上的运动船只。 相似文献
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运动视频中特定运动帧的获取是运动智能化教学实现的重要环节,为了得到视频中的特定运动
帧以便进一步地对视频进行分析,并利用姿态估计和聚类的相关知识,提出了一种对运动视频提取特定运动帧
的方法。首先选用 HRNet 姿态估计模型作为基础,该模型精度高但模型规模过大,为了实际运用的需求,对
该模型进行轻量化处理并与 DARK 数据编码相结合,提出了 Small-HRNet 网络模型,在基本保持精度不变的情
况下参数量减少了 82.0%。然后利用 Small-HRNet 模型从视频中提取人体关节点,将每一视频帧中的人体骨架特
征作为聚类的样本点,最终以标准运动帧的骨架特征为聚类中心,对整个视频进行聚类得到视频的特定运动帧,
在武术运动数据集上进行实验。该方法对武术动作帧的提取准确率为 87.5%,能够有效地提取武术动作帧。 相似文献
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提出了一种新的压缩视频中对主要运动进行定性分析算法,该算法主要应用于视频信息检索。依据运动矢量的方向分布特性和运动矢量之间的相对关系来判断主要运动类型,可以直接用于有运动矢量信息的压缩视频流检索上。 相似文献
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传统基于计算机视觉特征的人体运动分析和动作评分技术对局部人体运动特征判别性不强,导致对相似人体动作的类内差异不敏感,自动评分准确率低。提出一种局部时空保持的单目运动视频人体动作特征Fisher矢量(FV)编码方法和自动评分技术。首先提取梯度方向直方图(HOG)和光流直方图(HOF)描述运动视频中人体动作姿态和运动特征,实施?2归一化和基于主成分分析的数据降维后获得具有判别性的人体动作特征矢量;然后利用时空金字塔方法在FV编码中嵌入时空特征,提高对动作正确性和协调性的判别能力;最后通过建立不同动作分类的线性模型确定动作评分。在健美操动作自动评分数据集上的实验表明,文中算法的敏感性和特异性约为94.4%和71.4%,与专家评分的中位数平均误差为7.0%,适用于在线体育教学和普通运动训练中基于单目运动视频的动作完成质量评价。 相似文献
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一种高效的三维运动检索方法 总被引:1,自引:0,他引:1
随着运动捕获设备的普及,大量的运动数据可以直接得到,从而使得大规模的运动数据库的建立成为可能.在此背景下,研究以检索为核心的运动捕获数据处理技术就显得十分重要了.本文提出了一种对运动捕获数据中的人体的各个关节点提取一种基于三维空间变换规律的3D时空特征的方法,并基于时空运动连续性引入了关键空间的概念.针对各关节点时空特征相对保持独立的特性,本文用每个关节点作为索引,并通过数据驱动决策树的学习方法去分析关节点对运动相似的不同影响,最终实现了一个高效的运动检索系统. 相似文献
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随着大量3维人体运动捕获数据库的出现,使得如何对人体运动数据进行高效分析和处理,从而有效利用运动捕获数据库成为一个新的挑战。为了高效地进行3维人体运动检索,首先通过从人体运动中提取一种基于3维空间变换特征规律的空间变换特征和运动的一些关键的时间特性来得到人体运动的3维时序特征;然后针对不同的训练需求,通过改进的数据驱动决策树的学习方法来分析关节点对运动相似的不同影响,并在检索过程中按照不同影响程度依次对关键点进行相似度计算;最终实现了一个高效的运动检索仿真系统。 相似文献
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近年来,深度学习在人工智能领域表现出优异的性能。基于深度学习的人脸生成和操纵技术已经能够合成逼真的伪造人脸视频,也被称作深度伪造,让人眼难辨真假。然而,这些伪造人脸视频可能会给社会带来巨大的潜在威胁,比如被用来制作政治虚假新闻,从而引发政治暴力或干扰正常选举等。因此,亟需研发对应的检测方法来主动发现伪造人脸视频。现有的方法在制作伪造人脸视频时,容易在空间上和时序上留下一些细微的伪造痕迹,比如纹理和颜色上的扭曲或脸部的闪烁等。主流的检测方法同样采用深度学习,可以被划分为两类,即基于视频帧的方法和基于视频片段的方法。前者采用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)发现单个视频帧中的空间伪造痕迹,后者则结合循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)捕捉视频帧之间的时序伪造痕迹。这些方法都是基于图像的全局信息进行决策,然而伪造痕迹一般存在于五官的局部区域。因而本文提出了一个统一的伪造人脸视频检测框架,利用全局时序特征和局部空间特征发现伪造人脸视频。该框架由图像特征提取模块、全局时序特征分类模块和局部空间特征分类模块组成。在FaceForensics++数据集上的实验结果表明,本文所提出的方法比之前的方法具有更好的检测效果。 相似文献
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随着各种视频压缩标准的制定、计算机软硬件与网络技术的发展,基于内容的视频信息检索从20世纪90年代开始,逐步成为研究热点,其中基于运动特征的视频信息检索则是一个重要的研究分支。本文从运动信息的提取、运动特征的表示和基于运动特征的检索算法这三个方面回顾基于运动特征的视频信息检索技术的研究进展。 相似文献
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目前的视频行人重识别方法不能有效提取视频帧之间的时空信息,且需要解决人工标签的问题,提出一种时间特征互补的无监督视频行人重识别方法。利用时间特征擦除网络模块对视频帧与帧之间的时间信息特征及空间信息特征进行擦除提取,挖掘行人不同的特征以减少每帧特征的冗余,进而得到目标行人不同视觉的完整特征。通过约束性无监督层次聚类模块计算每个样本之间的距离得到高质量的不同身份集群,根据集群之间距离进行聚类生成高质量的伪标签,提高不同身份极度相似的样本识别性,并根据PK抽样困难样本三元组损失模块从已经聚类好的结果中抽取样本生成一个新的数据集,以便在每次聚类迭代后进行训练,减少困难样例对模型的影响。在MARS数据集和DukeMTMC-VideoReID数据集上的实验结果表明,该方法的平均精度均值分别达到了46.4%和72.5%,Rank-1分别达到了69.3%和80.5%,性能指标优于传统的RACM和DAL等方法。 相似文献
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在视频图像降噪中,时域滤波比空域滤波在保护边缘和细节,提高PSNR方面更具有优势。根据此原理,提出了一种基于运动估计的3D降噪算法。该3D降噪算法结合了时域滤波和空域滤波。在时域上,基于运动估计在当前帧的前一帧和后一帧中同时搜索匹配块。对搜索到的匹配块进行运动强度检测,如果运动强度较小,就进行时域滤波,如果运动强度过大,就为对当前块进行空域滤波。另外,设计了噪声标准差估计单元,能够根据噪声标准差自动调整运动强度检测阈值,准确判断块的运动强度。同时,估计出的噪声标准差也用作空域滤波器的参数。 相似文献
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基于纹理-空间关系的图像检索技术 总被引:5,自引:0,他引:5
图像数据库应用日益广泛,如何高效、准确地进行图像的检索成为一项重要的研究领域。传统的图像检索主要依赖颜色、纹理、形状、空间关系等单一视觉特征,检索效果往往不够理想。针对这一实际问题,提出一种新的图像检索方法,通过对图像进行小波变换,获得纹理和空间关系的综合特征,对综合特征进行归一化处理,并将其作为图像相似性的衡量依据。实验证明基于纹理和空间关系综合特征的图像检索具有很好的效果。 相似文献
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由于灰度共生矩阵及其改进算法存在计算复杂、且对于纹理分布信息缺乏计算以及忽略了图像相关特性等缺点,导致对于图像纹理的有效信息缺乏很好的描述,为此提出了一种新的纹理特征用于图像检索.该算法首先结合图像中像素的统计信息,针对不同的邻域范围提取图像的邻域相关矩阵,然后在此基础上构造多邻域空间分布特征用于图像检索.分析表明,该算法所提取的纹理特征计算量小,复杂度低,并且由于将纹理的结构特征和统计特征有效地结合起来,所以对图像的空间纹理分布特征可以较好地描述.为了证明新算法所提取纹理特征的有效性,将其用于图像检索实验.实验结果表明,新算法在检索精度上相比其他算法具有较大的提高. 相似文献