基于骨骼关键点检测的多人行为识别

人体行为识别(Human Activity Recognition,HAR)技术是计算机视觉领域的研究热点,目前多人HAR的研究仍存在很多技术难点。针对多人HAR中人数判断不准确、特征提取难度大导致行为识别准确率低的问题,提出了一种基于骨骼关键点检测的多人行为识别系统。该系统将骨骼点提取与动作识别相结合,首先对原始视频进行图像帧提取,然后通过OpenPose算法得到人体骨骼关键点数据来对人体进行检测并标注,最后根据骨骼点的特点提取人体姿态特征。同时,为准确描述特征之间的关系,提出了一种基于帧窗口矩阵的特征描述方法,该方法将支持向量机(Support Vector Machine,SVM)作为分类器以完成多人行为识别。选择UT-Interaction和HMDB51这两个公开的数据集中的10类日常典型行为作为测试对象,实验结果表明,所提方法可以有效提取图像中的多人骨骼关键点信息,且其对10类日常典型行为的平均识别准确率达86.25%,优于对比的其他已有方法。     

一种改进的降尺寸视频转码算法

在Diversity &; Importance架构的基础上提出一种改进的空间降尺度视频转码算法,利用方差作为转码目标宏块的运动矢量测度因子,并通过自适应阈值的分类方法对不同视频序列选择合适的重编码模式。该算法比传统的运动矢量合成方法提高了约1dB的PSNR,在保持较高转码图像质量的同时有效地控制了编码长度,其转码后码流长度只相当于AMVR-DIM方法产生码流的40%~95%。     

一种主动感知的纹理图像检索方法(英文)

基于Contourlet变换和支持向量机提出了一种新的纹理图像检索方法。在这种方法中,能量和广义高斯分布参数被用做Contourlet子带图像的特征。通过这种表示,提出了由一类和二类支持向量机组成的两阶段检索算法来完成感知相似性测度。通过具有640个纹理图像的VisTex库和具有1760个纹理图像的Brodatz库证明了所提方法的有效性。实验结果表明,对于这两个纹理库,新的纹理图像检索方法的平均检索率分别达99.38%和98.07%。     

基于VC~(++)社区视频监控系统的设计与实现

社区视频监控系统是以计算机为核心,结合多媒体技术、计算机网络技术的一种监控主机系统,本系统采用了软压缩的方法,在单机和对接线连成的两台电脑的情况下可以获得高清晰的图像,对其主机软件部分多路监视、动态监测和视频压缩、传输等模块的编程实现进行设计。     

小波预处理与语音识别

利用小波的带通性质 ,给出了一种新的小波预处理方法 .实验表明 ,经过小波预处理后提取的特征 ,提高了语音的识别率     

一种AVS亚像素运动估计快速算法

为提高图像的质量和压缩率,AVS视频标准中的运动补偿精确到了1/4像素,但采用亚像素全搜索算法的计算量太大,导致整个编码器的编码速率很低。针对该问题,提出一种新的亚像素运动估计快速算法,在保证图像质量的同时,使亚像素搜索点数减少53.0%~ 76.5%,视频序列总编码时间节省了23%~33%。     

汽车防撞雷达系统滤波器的设计

针对调频连续波 (FMCW)汽车防撞雷达实际信号的特点 ,设计了一种用于该汽车防撞雷达有用信号提取的系统滤波器 ,分析了其前级宽带模拟带通滤波器和后级数字信号处理器 (DSP)程控自适应滤波器的设计原理与具体实现 .试验数据表明 ,该系统滤波器可以有效的去除干扰并实现有用信号的精确提取     

一种新的信号去噪方法及在激光信号中的应用

小波去噪是信号去噪的主要方法之一,目前的研究主要集中于如何选取阈值使去噪达到较好的效果,其中Donoho的阈值方法应用广泛.与传统双通道小波变换相比,三通道小波变换具有很多优势.基于这一理论,结合非参数自适应估计,推导出了一种适用于三通道小波域的自适应的信号去噪方法.实验证明,与三通道小波域中基于Donoho方法的去噪相比,该方法可以更好地保护细节以及提高重建信号的信噪比,在激光超声信号处理中也表现出良好的性能.     

基于平稳小波变换的掌纹特征提取与识别

掌纹识别作为一种重要的生物特征识别方法,其中的一个重要环节就是掌纹特征的提取。论文基于图像的多尺度分析的思想,提出了一种利用平稳小波的局部极值点来提取掌纹特征的方法。文中利用平稳小波变换,对图像进行不同方向的滤波,然后提取各方向的极值点并融合作为特征点。并以此为基础进行不同掌纹的匹配识别。     

一种基于角度的正交FRIT变换及其在图像去噪中的应用

M.N.Do和M.Vetterli提出的Finite Ridgelet Transform(FRIT)因其对线奇异特征的高效表示能力而被广泛应用,但其在图像压缩、去噪的处理中却受到"环绕"现象的严重影响.本文在揭示"环绕"现象和FRAT域系数关系的基础上,提出一种基于角度的正交FRIT变换方案(Angle-based FRIT,AFRIT).该方案具有更好的能量集中特性,并有效地降低了"环绕"现象.进一步,对正交FRIT去噪问题建模,并提出了一种基于AFRIT的改进阈值.不同噪声水平下各种图像的去噪实验结果表明,采用改进阈值的AFRIT同现在常用的FRIT去噪方法相比,具有明显的优越性.