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基于时空单词的两人交互行为识别方法 总被引:3,自引:0,他引:3
文中提出一种基于时空单词的两人交互行为识别方法,该方法从行为视频中提取丰富的时空兴趣点,基于人体剪影的连通性分析和时空兴趣点的历史信息,把时空兴趣点划分给不同的人体,并在兴趣点样本空间聚类生成时空码本(spatial-temporal codebook).对于给定的时空兴趣点集,通过投票得到表示单人原子行为的时空单词(spatial-temporal words).采用条件随机场模型建模单人原子行为,在两人交互行为的语义建模过程中,人工建立表示领域知识(domain knowledge)的一阶逻辑知识库,并训练马尔可夫逻辑网用以两人交互行为的推理.两人交互行为库上的实验结果证明了该方法的有效性. 相似文献
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基于特征轮廓的灰度图像定位三维物体方法 总被引:1,自引:0,他引:1
讨论了一种基于特征轮廓的从三维灰度图像确定三维物体位置和姿态的方法,该方法首先建立物体的三维网页模型,检测模型上的特征点,并建立该物体的特征轮廓模型,然后检测输入图像中物体上的特征点,形成特征轮廓,并与特征轮廓模型相匹配,就可得到该物体在三维空间中的姿态;最后使用最小二乘法对物体进行精确定位,实验证明,该方法在物体遮挡情况下不是很严重时,可以快速精确地从灰度图像定位三维物体。 相似文献
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根据边缘点的位置和颜色信息采取逐步松弛的聚类方法将图像分割成像素子集,应用文本区域边缘的分布特征提取初始文本区,并进行边界扩展得到完整的文本区域;同时给出了一种文本区域二值化方法,减少了在文本颜色极性未知时的二值图像个数,可提高字符分割等后续处理的计算效率.实验结果表明,该方法对文本区域提取是有效的,提取完整率达99%. 相似文献
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在计算机视觉领域,三维网面的简化不仅要求保持物体形状和拓扑关系,还要求保持物体表面法线,纹理,颜色和边缘等物体特征,以使计算机视觉系统能有效地表示,描述,识别和理解物体和场景,为此讨论了一种基于边操作(边收缩,边分裂),并具有颜色或灰度纹理特征保持的三维网面的简化算法,该算法将网面不对称最大距离作为形状改变测度,将邻域内颜色或灰度最大改变量作为纹理改变测试,从而在大量简化模型数据的同时,有效地保持了模型的几何形状,拓扑关系,颜色或灰度特征,以及网面顶点均匀分布。 相似文献
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轮廓曲线包含了图像中大量的关键信息,主要用于探讨基于轮廓曲线的图像匹配问题.在假定图像间具有相似关系的前提下,借助于一种完备正交函数系V系统,提出一种新的曲线匹配算法.首先由V描述子评估曲线间的相似度,以此确定匹配曲线段,然后求得曲线间的变换参数,最后进行了图像拼接测试.该算法着眼于轮廓线的整体特征且不需要提取曲线的局部特征,避免了特征选取这一难点.大量的模拟及真实图像实验结果表明,从图像中提取的2条曲线间即使不严格满足相似变换关系,依然可取得比较满意的结果,从而验证了文中算法的可行性. 相似文献
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