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提出一种双人交互行为的稀疏表征方法,融合体现全局变化的轨迹特征和突出区域运动的时空特征。首先,采用词袋模型得到轨迹特征的稀疏表示。然后,对提取的时空特征采用三层时空金字塔分解得到多层特征,并对其进行稀疏编码,利用多尺度Maxpooling算法融合得到局部稀疏特征。最后,将2种稀疏特征加权串联得到双人交互行为的稀疏表征。采用基于隐动态条件随机场的识别算法对文中提取的稀疏表征进行验证,通过实验证明其有效性。 相似文献
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人群行为分析研究进展 总被引:2,自引:0,他引:2
人群行为分析是计算机视觉领域一个新兴的研究方向,在智能视频监控、虚拟现实、视频检索等方面有着广泛的应用前景和巨大的经济价值.主要从数据库和分析方法两个方面对人群行为分析的研究进展进行综述.人群行为数据库主要包括行为数据库和监控数据库两种,对这两类数据库中比较典型的库进行了总结,并从人群行为的分解方法和识别方法两方面对人群行为分析方法进行了详细总结.将分解方法分为3种,分别指出了各种方法的优缺点.将人群行为的识别方法分为基于统计的方法和基于描述的方法两种,对它们进行了详细比较,并指出了识别方法的发展趋势.总结了人群行为分析的潜在问题,并展望了其发展前景. 相似文献
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行人重识别是智能视频分析领域的研究热点,得到了学术界的广泛重视。行人重识别旨在非重叠视角域多摄像头网络下进行的行人匹配,即确认不同位置的摄像头在不同的时刻拍摄到的行人目标是否为同一人。本文根据研究对象的不同,将目前的研究分为基于图像的行人重识别和基于视频的行人重识别两类,对这两类分别从特征描述、度量学习和数据库集3个方面将现有文献分类进行了详细地总结和分析。此外,随着近年来深度学习算法的广泛应用,也带来了行人重识别在特征描述和度量学习方面算法的变革,总结了深度学习在行人重识别中的应用,并对未来发展趋势进行了展望。 相似文献
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面对形态万千、变化复杂的海量极光数据,对其进行分类与检索为进一步研究地球磁场物理机制和空间信息具有重要意义。该文基于卷积神经网络(CNN)对图像特征提取方面的良好表现,以及哈希编码可以满足大规模图像检索对检索时间的要求,提出一种端到端的深度哈希算法用于极光图像分类与检索。首先在CNN中嵌入空间金字塔池化(SPP)和幂均值变换(PMT)来提取图像中多种尺度的区域信息;其次在全连接层之间加入哈希层,将全连接层最能表现图像的高维语义信息映射为紧凑的二值哈希码,并在低维空间使用汉明距离对图像对之间的相似性进行度量;最后引入多任务学习机制,充分利用图像标签信息和图像对之间的相似度信息来设计损失函数,联合分类层和哈希层的损失作为优化目标,使哈希码之间可以保持更好的语义相似性,有效提升了检索性能。在极光数据集和 CIFAR-10 数据集上的实验结果表明,所提出方法检索性能优于其他现有检索方法,同时能够有效用于极光图像分类。 相似文献
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在利用因子隐马尔可夫模型(Factorial Hidden Markov Model, FHMM)进行分类识别的过程中,特征选择是影响其性能的主要因素.通过研究特征选择对FHMM性能的影响,提出了一种性能分析的方案,得出了选择FHMM特征的准则.将FHMM引入到步态识别中,提取4种步态特征,得到使用不同特征组合的FHMM的实验结果.使用McNemar检验的方法将其与单个特征的识别性能做比较,结合由正则典型相关分析得到的维数不同的特征间的相关性,分析得到以下结论: 基于FHMM的识别性能与特征间的相关性并没有必然联系,其性能更多地受到特征间的识别性能差异和单个特征的识别性能的影响.为发挥FHMM的优越性,应选择特征间识别性能差异小和单个特征识别性能好的特征组合,在此基础上特征间相关性越小越好. 相似文献
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人体运动分析是计算机视觉领域最活跃的研究课题之一。文中提出2种描述人体运动序列的改进动态纹理模型:二值动态纹理模型和张量子空间动态纹理模型。假设二值图像服从Bernoulli分布,二值动态纹理模型使用二值主成分分析来学习训练模型的参数。张量子空间动态纹理模型将图像看作张量, 引入张量子空间分析的方法分别对其行向量和列向量进行降维,将其转化为低维灰度图像,然后用动态纹理模型描述灰度图像序列。在人体行为和步态数据库上的实验结果验证2种改进动态纹理模型的有效性。 相似文献
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目的 大多数图像内插方法只考虑低分辨率图像的下采样降质过程,忽略编码噪声的影响。提出一种新的自适应对称自回归模型的压缩图像内插方法。方法 假设局部图像相似的图像块具有相同的图像内插模型。方法分为训练和重建两个阶段。在训练阶段,首先对训练图像采用主成分分析提取图像块的局部梯度主方向,根据方向进行一次分类,分别建立各个方向的对称自回归模型和训练集;其次对每个方向的训练集,根据图像基元特征,利用K均值聚类方法进行二次分类;最后对每个二次分类训练子集,选择其所属方向类的模型,使用有约束的最小二乘法估计对应于该子集的模型系数。在重建阶段,首先根据测试图像块的局部梯度主方向,确定方向类别,再计算测试块基元特征和该方向类中所有聚类中心的欧氏距离,选择具有最小欧氏距离的聚类中心的自回归模型用于内插。结果 采用8种不同的测试图像在JPEG的2种量化方式条件下进行测试,与7种典型的图像内插相比,结果表明本文方法能够有效地克服编码噪声的影响,峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)均优于其他方法。结论 本文方法具有较低的复杂度,可以适用于图像通信中增强图像的分辨率。 相似文献
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提出一种基于多通道联合估计的非局部均值彩色图像去噪方法,包括彩色通道联合去噪和彩色通道融合去噪两个步骤:在彩色通道联合去噪步骤,采用经典的彩色图像非局部均值去噪算法对噪声彩色图像去噪,得到预去噪图像作为彩色通道融合去噪步骤的输入;在彩色通道融合去噪步骤,采用广义多通道非局部均值去噪算法对预去噪图像再次去噪,去噪过程应用预去噪图像三通道高频成分的相似性。实验结果表明,与其他经典彩色图像去噪方法相比,本文方法在主观和客观上均具有竞争性。 相似文献
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