基于流形学习的三维步态鲁棒识别方法

针对过去几乎都是在单目视觉的情况下进行步态识别研究的现状,提出一种基于立体视觉的步态识别方法。首先利用立体匹配技术获得人体轮廓的三维信息,并据此构造出三维人体轮廓描述子以获取人体的步态特征。接着通过平滑、去噪等预处理手段抑制噪声的影响,并采用流形学习构建低维流形进行特征降维。最后将最近邻分类器和最近邻模板分类器用于识别过程。采用该方法在PRLABⅡ立体步态数据库和不规则测试数据集ExN上进行实验,获得较高的识别率。实验结果表明,文中所提出的方法具有与行人行走路径到摄像机之间的距离无关的特点,且对于不完整的残缺步态序列、行人行为姿态的变化、携带物品和服饰变化等具有较强的鲁棒性。     

基于多异类传感器信息融合的微型多旋翼无人机实时运动估计

针对无人飞行器视觉定位结果存在较大时延而影响飞行器运动状态估计精度的问题,提出了一种基于多传感器数据融合的实时运动估计方法.首先,利用机载惯性测量元件(IMU)提供的姿态信息优化单目视觉定位算法,使得视觉定位结果的时延减小.然后,在利用卡尔曼滤波器估计飞行器运动状态的过程中,考虑了视觉定位结果的时延,利用加速度信息进行时延补偿.最终得到实时的高精度运动估计结果.在自主研制的四旋翼飞行器系统上对本文提出的方法进行了验证.通过与不考虑时延的方法的结果以及真实数据进行比较,证明了本方法的有效性.     

基于生理舌头模型的语音可视化系统

目的 目前针对舌头的语音同步动画技术还未得到广泛的研究。在此背景下,提出了一种基于生理模型的舌头动画合成方法。方法 首先构建了一个精细的、能够在肌肉激励下产生逼真舌头变形的舌头生理模型;其次利用该舌头模型合成了大量的舌头运动样本,并据此通过学习得到一个从肌肉激励到舌头轮廓的转换模型;然后对采集的动态2维舌头轮廓数据进行运动参数估计以得到与音素对应的体素(肌肉激励序列和刚体位移序列);最后将体素按一定的排列方式输入到舌头生理模型进行仿真以生成相应的舌头动画。结果 该系统可以合成听觉效果逼真的语音和视觉效果逼真且与合成语音同步的舌头动画。结论 本文方法可以根据汉语普通话或其他语言的2维舌头轮廓数据构建音素—体素数据库,并据此合成该语言对应的高真实感的3维舌头动画。     

结合手指检测和HOG特征的分层静态手势识别

目的 基于手势的交互方式在人机交互中发挥着越来越重要的作用,手势识别是大多数手势交互系统的核心技术.当手势种类较多时,目前已有的大多数手势识别方法往往无法获得足够高的识别率.为此,提出了一种结合手指检测和梯度方向直方图(HOG)特征的分层静态手势识别方法.方法 提出一种基于形态学操作的手指检测算法作为手势识别方法的基础.首先由肤色模型从输入图像中提取出手部区域,然后利用手指检测算法识别出手势包含的手指个数,并根据手指个数从事先训练好的支持向量机分类器集合中选取一个,最后提取手部区域的HOG特征,并利用选择好的分类器完成识别任务.结果 对25种常用手势进行了识别实验,将本文方法与单独使用HOG特征的方法进行对比.本文方法可以将传统HOG方法的识别率提高20%左右.结论 基于手指个数的分层识别策略可以有效地解决传统单层识别方法在手势种类较多时识别率不高的问题.在手部区域能被成功检测的情况下,提出的结合手指检测和HOG特征的方法可以取得较理想的手势识别结果,且能达到实时性要求.     

无线传感网络覆盖中概率Voronoi模型及算法研究

覆盖是无线传感网络中最重要的问题之一,随机覆盖是目前研究的主流。基于Voronoi图的随机覆盖算法是无线传感网络领域的研究热点。目前研究中采用的Voronoi图,主要采用基于距离的Voronoi边赋权值模型,存在两个主要问题,即模型粗糙和监测节点不全。以实测的分段概率传感模型为基础,从多传感协同监测的角度构造一种概率Voronoi模型,试图解决以上问题。并且用基于概率Voronoi模型的最大突破路径算法验证了模型有效性。就掌握的文献来看,该模型是首次提出,具有较好的实用推广价值。     

一种基于时频分析的语音卷积信号盲分离算法

本文根据语音信号在实际环境下传播存在多径效应而造成反射信号之间产生时延差异的特点,提出了一种新的基于卷积混合矩阵模型的盲分离算法.该算法利用语音信号频谱中普遍存在的稀疏特性,通过对两路接收信号语谱图的对比分析估计出模型中时延参数和幅度系数的待定值;更进一步,从极大似然估计的思想出发,构造了一种基于时延参数和幅度系数的可信度函数,提出了通过寻找上述可信度函数的峰值以准确确定混合矩阵参数的方法.与现有的基于独立性假设的盲分离算法不同,本算法利用了语音信号频谱中普遍存在的稀疏特性,适用于求解大多数场合下的盲源分离问题.由于本算法本质上是一种非迭代的算法,且不存在发散的问题,故具有快速、稳定的特点.仿真实验和实际环境下所得到的实验结果表明,该算法能在各种信噪比的条件下准确地估计出由环境所确定的时延和幅度参数,并据此成功地分离出源语音信号,是一种面向真实环境下语音盲分离应用的有效算法.     

一种扩展式CRFs的短语情感倾向性分析方法研究

短语情感倾向性分析是文本情感分析的重要研究内容。该文将短语情感倾向性分析问题视作序列标注问题,利用条件随机场模型实现短语的情感倾向性判断。条件随机场模型是利用序列特征处理序列标注问题的经典方法,然而现有条件随机场模型无法将词语的情感倾向性分析与短语的情感倾向性分析相结合,从而造成准确率不高。因此,该文提出一种扩展式条件随机场模型YACRFs。该模型在链式条件随机场模型的基础上进行扩充,将词语情感倾向性分析与短语情感倾向性分析有效地结合起来,引入了情感词汇、短语规则模板以及词性等特征。与传统的规则方法和统计分类方法进行对比实验,该文提出方法取得了最高准确率81.07%。进一步地,在应用于句子情感倾向性分析的实验中得到了94.30%的准确率。实验结果表明,该文所提出的YACRFs模型能够显著提高短语情感倾向性判断结果的准确率。     

基于径向基概率神经网络的植物叶片自动识别方法

提出一种将Gabor小波和神经网络相结合应用于植物叶片自动识别的方法.该方法对活体植物图像进行多尺度Gabor纹理特征提取,再使用一种径向基概率神经网络模型进行分类识别.实验结果验证该方法的有效性.     

最小邻域均值投影函数及其在眼睛定位中的应用

提出一种投影函数:最小邻域均值投影函数.该函数通过计算每条投影线上各像素点邻域均值的最小值来跟踪图像中的低灰度特征.与传统的积分投影函数和方差投影函数相比,它以求最小值的局部选择性代替传统投影函数的全局累加性,因此具有对片状噪声不敏感的特点.此外,在计算过程中,它还能记录最小值点的二维位置信息,是一个二维的搜索算子.最小邻域均值投影函数的这些特点使其非常适合于眼睛定位.它对眼睛,特别是瞳孔,总能够产生精确、鲁棒的响应.通过在CAS-PEAL数据库和BioID数据库上的实验表明,其定位正确率与精确度均高于传统的投影函数.     

基于Haar小波域自学习的图像超分辨率方法

图像超分辨率重构是指由低分辨率图像来获得高分辨率图像的过程.为了能够有效的重构出高分辨率图像,提出一种基于Haar小波域自学习的图像超分辨率重构算法.该算法将高分辨率图像通过Haar小波变换后得到的近似子块L与已知的低分辨率图像联系起来,然后通过Bp神经网络来自学习Haar小波变换细节子块之间相近的自相似性,从而预测出高分辨率图像通过Haar小波变换后的三个细节子块H,V和D.最后由逆Haar小波变换重构高分辨率图像.实验表明由该算法重构的高分辨图像有很好的视觉效果和峰值信噪比.