基于人体轮廓中线投影的步态特征提取

提出了一种新颖且简单有效的步态特征提取方法。用背景差方法得到运动人体的轮廓，对提取出来的轮廓沿中线进行投影，将二维的数据压缩为一维的中线向量。用PCA和SVM相结合的方法对其进行了验证，结果证明了该特征提取方法的有效性及良好的识别效果。     

一种能消除阴影的步态轮廓提取新算法

步态轮廓正确提取是步态识别结果的重要前提.给出一种能消除阴影的步态轮廓提取新算法.根据背景减除法粗定位运动目标区域.并对估计背景和待分帧同一位置的某个像素按照模板生成向量并计算角度.最后对角度设定闲值判断背景(阴影)还是目标.实验结果表明,在给定的步态数据库上,分割目标孔洞少、完整、阴影残留很少,明显优于背景减除结合数学形态学的结果.     

基于直线Hough变换的图像配准方法

为了有效解决不同传感器、不同视角和不同时相条件的图像配准问题,提出了一种基于直线极坐标参数在Hough空间求解图像变换参数的图像配准算法。先提取图像中直线极坐标特征参数,形成匹配特征空间;然后在Hough空间逐步求解RST图像变换的旋转、尺度和平移参数;最后利用实际图像对算法的性能进行了分析与验证。实验结果表明,该方法不需进行复杂的匹配空间搜索,具有适应性强、配准精度高的优点。     

Hough变换空间中基于直线的模板匹配

现有算法精度低,且线段被完全遮挡时会出现误匹配甚至无法匹配等情况,为此提出改进的直线匹配算法。该算法在 匹配阶段改进搜索方法,通过删除缺失目标直线对应的模板图像直线,建立新的模板图像轮廓再进行匹配,解决直线段缺失时无法匹配问题;在 匹配阶段引入RANSAC算法剔除误匹配直线对,解决误匹配问题。实验表明,该方法能解决目标直线被遮挡问题,并提高匹配精度。     

使用非均匀量化的Hough空间进行直线段检测

分析图像中最近邻直线间距离和夹角的非均匀性,得到这两个参数与线段方向和长度的相关关系,并由此提出了非均匀量化Hough空间的直线检测算法NUHT (Nonuniform Hough Transform).实验结果表明,NUHT在不降低运算效率的情况下,有2倍于标准Hough变换SHT (Standard Hough Transform)的直线段检测能力,同时误报率低于SHT的1/2.     

Hough Transform for Detecting Space Curves in Digital 3D Models

We present and analyse the Hough transform (HT) to recognise and approximate space curves in digital models, a problem that is not currently addressed by the standard HT. Our method works on meshes and point clouds and applies to models even incomplete or affected by noise, thus being suitable for the analysis of digital models deriving from 3D scans. In our approach we take advantage of a recent HT formulation for algebraic curves to define both parametric and implicit space curve representations. We also provide a comparative analysis of the HT-based method when dealing with both curve representations, discussing the computational performance and the approximation accuracy of both strategies.

     

一种基于Hough变换的步态特征提取方法的研究

步态识别是一种新兴的生物特征识别技术,旨在通过人们走路的姿态进行身份识别。与其他的生物识别技术相比,步态识别具有非接触远距离和不容易伪装的优点。提出了一种基于新的特征提取方法的自动步态识别算法,该算法仅从腿部的运动进行身份识别。对于每个序列,用一种基于图像色度偏差的背景减除算法来检测运动对象,在经过后处理的二值图像序列中利用边界跟踪算法获取对象边界。在对象边界图像上,局部应用Hough变换检测大腿和小腿的直线,从而得到大腿和小腿的倾斜角。用最小二乘法将一个周期内的倾斜角序列拟合成5阶多项式,把Fourier级数展开后得到的相位与振幅的乘积定义为低维步态特征向量。在小样本的数据库上用F isher线性分类器验证所研究算法的性能,正确分类率为79.17%。在步态数据库不很理想的情况下也获得了较好的识别率。     

基于霍夫空间模型匹配的移动机器人全局定位方法

提出了一种基于霍夫（Hough）空间模型匹配的全局定位方法．该方法将经典Hough变换引入移动机器人全局定位,利用摄像机获取外界环境的局部地图特征,与给定环境模型（全局地图）在Hough空间进行匹配,由Hough变换可分解性及环境模型相关性分别获取机器人可能的位姿信息,并用一系列高斯值表示,借助求取的位姿方差及其概率分布以及给定环境模型信息剔除不可能位姿,从而最终实现移动机器人全局定位．该方法尤其适用于室内结构化环境. 实验结果表明该方法具有良好的性能．     

基于改进Hough变换的城市道路网络提取算法

Hough变换常常用来提取直线,但是Hough变换无法区别直线和直线段,且时间复杂度和空间复杂度都较大,通过增加一个二维计数器使Hough变换能查找直线段,并利用Canny算法先提取图像边缘,对Canny算子检测到的边缘点的方向角进行变换,减少了Hough变换的计算量和提高提取精度。根据城市道路网络的卫星特征,对图像做先期处理,然后将改进的Hough变换用于城市道路网络的提取,经实验验证了算法的有效性。     

基于Hough变换和路径形态学的城区道路提取

针对高分辨率遥感影像上城区道路的特点,提出一种基于Hough变换和路径形态学的高分辨率遥感影像城区道路提取方法。用Hough变换检测主要道路的方向及长度,建立邻接图,根据邻接图确定路径的方向和长度,将这些确定的路径看作狭长但并非完全笔直的结构元素。实验结果表明,该方法不仅能够检测出直线道路信息,还能检测出宽的弯曲的道路及细长的曲率比较小的道路信息。     

Effective Feature Extraction in High-Dimensional Space

This correspondence first kernalizes the region covariance matrix and formalizes the similarity metric using four block matrices. The effectiveness of the proposed methods is proven with experiments on face recognition.      

基于数学形态学和Hough变换的复杂形态线状地物提取方法

为改善以Hough变换提取遥感影像中弯弧线状地物的准确性,提出了一种新算法M&H (Morphology and Hough),它将Hough变换、数学形态学、非线性拟合等方法串行递进使用,以实现复杂形态线状地物自动提取和直接生成道路矢量图的目标。经适量实例的Matlab仿真测试,证明了M&H的递进噪声去除法优于单次数学形态学降噪法,对含弯弧道路的提取性能也优于标准Hough变换。精度检验结果表明:M&H方法比常规Hough变换提取道路的欠提取率下降了约18.9%。     

Shape from Silhouette Consensus

This paper proposes a shape-from-silhouette algorithm that is robust to inconsistent silhouettes, often common in real applications due to occlusions, errors in the background subtraction, noise or even calibration errors. The recovery of the shape that best fits the available data (silhouettes) is formulated as a continuous energy minimization problem. The energy is based on the error between the silhouettes and the shape plus a regularization term. Thanks to the characterization of the visible surface in each view as a function of the shape, we consider the error in the volume space. As a result, we obtain an iterative volume-based algorithm that evolves the initial shape to the shape that is in general agreement with the silhouettes, thus being robust to errors in the silhouettes. We have implemented the proposed algorithm in a graphics card processor with parallel computing allowing reduced computational times. The obtained results compare favorably to those of the state of the art.     

Embedding-based Silhouette community detection

Machine Learning - Mining complex data in the form of networks is of increasing interest in many scientific disciplines. Network communities correspond to densely connected subnetworks, and often...     

基于一种改进的Hough变换的输电线提取与识别

在野外拍摄得到的输电线图像中,输电导线具有明显的线性特征,因此可以直线为基础来研究导线提取与识别的算法。Hough变换是经典的变换域直线提取算法,针对输电线图像的特点以及从Hough变换改进的思路出发,运用形态学分析和搜索聚类的方法先去除输电导线二值边缘图像中的背景噪声,提取出导线上的像素点。经过预处理后,再运用阈值区间的自适应估算方法来计算Hough变换的参数阈值,从而识别出图像中的输电线。实验结果表明,该方法具有较好的提取效果,并且能准确的识别出输电线,计算简单速度较快。     

基于Hough变换和HSV彩色空间的电气盘柜状态识别

电气盘柜的状态由安装在盘柜上的指示灯的颜色和亮灭状态表征;文章提出了一种基于Hough变换和HSV彩色空间的电气盘柜状态智能识别方法;该方法首先对实时采集的盘柜图像进行预处理,得到二值化的边缘轮廓图像;再利用霍夫梯度法检测出二值化边缘轮廓图像中包含指示灯的圆,并通过RGB阈值筛选、连通域标记法和圆轮廓阈值筛选条件对无效圆进行剔除处理;然后根据这些圆圆心处图像的HSV特征值的V值判断指示灯的亮灭状态;最后根据圆边缘处图像的H、S、V值建立点亮状态的指示灯颜色判别模型,智能判断点亮指示灯的颜色类别(红、绿、黄);实验表明,该方法能较快速、准确地识别出处于点亮状态的指示灯及其颜色,准确度达到98%以上。     

基于Hough变换的高分辨率遥感影像城市直线道路提取

根据高分辨率遥感影像城市直线道路特性,提出在图像分割获得道路网轮廓的基础上,使用Hough变换检测道路所在直线,对直线进行道路判断,再将所得道路段进行修剪、连接形成道路网,实现道路提取。实验结果表明,该方法能有效的从高分辨遥感影像中提取城市直线道路。     

Silhouette Vectorization by Affine Scale-Space

Journal of Mathematical Imaging and Vision - Silhouettes are building elements of logos, graphic symbols and fonts. These shapes can be designed and exchanged in vector form, but more often they...