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视频的有效表达是识别行为关键与难点。本文提出了一种改进的特征图串的视频表达方法,在动态规划框架下,利用子模优化方法和图匹配技术实现了行为的识别。首先,利用近年来被广泛应用的时空特征点探测器获取视频序列中的关键点;接着引入子模优化方法完成视频在时域上的划分;然后在每个时域区间内以关键点为节点形成图结构,使得行为视频的特征表示转化为有序的特征图串;最后基于重加权随机游走的图匹配方法和动态时间规整实现成对视频的匹配与对齐。通过两组公开数据集(KTH和UT-interaction)上的实验及与其他方法的比较,验证了本文方法是有效的、可行的。 相似文献
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近年来,利用步态触觉特征进行身份识别的方法获得了广泛关注,取得了一定进展,但这些方法构造的触觉特征向量维度较高,增加了分类识别的难度。针对这一问题,提出了一种基于步态触觉压力极值点,运用空间金字塔(SP)算法构造简单特征向量进行身份识别的方法。这种方法首先对初始数据进行旋转处理,然后运用SP算法提取不同空间分辨率下的极值点,形成简单特征向量,输入到分类器实现身份识别。最后,针对多人单足和双足数据,运用支持向量机(SVM)作为多分类器开展了识别实验,并与当前常用特征进行了实验比对,结果表明本方法是可行的、有效的,在识别精度上优于其他特征。 相似文献
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分析四轮驱动电动汽车采用无刷直流电机时产生转矩脉动的原因,设计双滑模变结构控制系统来抑
制转矩脉动。在设计双滑模变结构控制系统时,选择电流误差为滑模面,使系统按照该滑模面运动。滑模观
测器检测换相过程中产生的电流并反馈给滑模变结构控制系统,来提高系统的稳定性。通过仿真结果表明,
双滑模变结构控制系统对无刷直流电机的转矩脉动抑制效果更好,系统抗干扰能力更强。因此采用双滑模变
结构控制系统的无刷直流电机具有更好的转矩脉动抑制效果。 相似文献
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基于最大化子模和RRWM的视频协同分割 总被引:1,自引:1,他引:0
成对视频共同运动模式的协同分割指的是同时检测出两个相关视频中共有的行为模式,是计算机视觉研究的一个热点.本文提出了一种新的成对视频协同分割方法.首先,利用稠密轨迹方法对视频运动部分进行检测,并对运动轨迹进行特征表示;然后,引入子模优化方法对单视频内的运动轨迹进行聚类分析;接着采用基于重加权随机游走的图匹配方法对成对视频运动轨迹进行匹配,该方法对出格点、变形和噪声都具有很强的鲁棒性;同时根据图匹配结果实现运动轨迹的共显著性度量;最后,将所有轨迹分类成共同运动轨迹和异常运动轨迹的问题转化为基于图割的马尔科夫随机场的二值化标签问题.通过典型运动视频数据集的比较实验,其结果验证了本文方法的有效性. 相似文献
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受粉尘、低照度或点光源等因素影响,城市道路下穿立交监控图像存在对比度低、背景噪声强和整体视觉效果不理想等问题。针对这类问题,本文提出了一种改进的带色彩恢复的多尺度视网膜增强(MSRCR)算法,并且详细分析了改进的MSRCR 算法的原理和实现方法。为验证本文算法的有效性,以实际采集的4 幅彩色图像为实验样本,分别利用SSR(单尺度Retinex)算法、MSRCR 算法和本文算法对其进行了增强处理。实验结果表明,与对比算法相比,本文算法具有更大的优势。 相似文献
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图像伪造检测是目前数字图像处理领域中的一个研究热点,其中复制-粘贴是最常用的伪造手段。由于伪造区域在粘贴前会被进行一定的尺度、旋转、JPEG压缩、添加噪声等操作,这使得检测伪造区域具有一定的挑战性。针对图像复制-粘贴伪造技术,提出一种基于多支持区域局部亮度序模式(LIOP)的图像伪造检测算法。首先,利用最大稳定极值区域(MSER)算法提取具有仿射不变性的区域作为支持区域;其次,利用非抽样Contourlet变换得到不同尺度、不同分辨率和不同方向的多个支持区域;然后,在每个支持区域上提取同时具有旋转不变性和单调亮度不变性的LIOP描述子,并利用双向距离比值法实现特征初匹配;接着,采用空间聚类将匹配的特征进行归类,进而用随机抽样一致性(RANSAC)算法对每个归类进行几何变换参数估计;最后,使用必要的后处理等操作来检测出伪造区域。实验表明,提出的算法具有较高的伪造检测精度与可信度。 相似文献
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草图-图像检索属于计算机视觉领域的跨域检索问题,由于草图的简单性和抽象性,导致其与自然图像的域间差异过大,至今其检索精度仍无法满足现实需求。本文提出了一种基于多特征非线性融合的草图-图像检索方法,非线性融合草图的形状特征和具有语义特性的深度特征,形成新的图像特征表示。该融合策略结合了两类特征的优点,既能有效刻画草图的边缘轮廓信息,又能兼顾语义信息。最后在两个公开数据集(Flickr15k和TU-Berlin)上进行实验,其结果显示本文提出的特征融合方法得到的检索效果优于其他融合方法和基于单一特征的方法。另外,本文提出的融合策略易于扩展到其他多特征融合情况。 相似文献
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冲压件在生产过程中容易出现裂纹、划痕、起皱、凹凸点等缺陷。目前,生产线上的冲压件缺陷检测以人工检测为主,效率低,且容易造成漏检。为此,提出了一种基于改进YOLOv5模型的缺陷检测算法。为了提高缺陷部分的关注度,更好地聚焦缺陷,本文在YOLOv5模型的主干网络中引入CA注意力模块。为了进一步提升模型的精度,本文通过对比实验,将目标框损失函数改为 GIoU,提升了定位精度。实验表明,相较于原模型,改进后的YOLOv5模型精准度、召回率、mAP值均得到提升。 相似文献