湖南省自然科学基金(02jjy2091)
- 作品数：10 被引量：55H指数：4
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- 相关机构：湘潭大学中南大学多伦多大学更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 结合信息论和运动信息的镜头检测算法
- 2007年
- 在分析已有基于信息论的镜头检测算法的基础上,针对其在镜头渐变尤其是在镜头融合的检测上的不足,提出了一种新的镜头算法。该算法以信息论为基础,结合运动信息对镜头变换进行检测。试验结果表明,该算法有着良好的镜头变换检测能力。
- 易璨石跃祥成洁
- 关键词：镜头检测运动信息
- 基于图像语义模型识别的道路汽车跟踪
- 2005年
- 在道路汽车跟踪算法研究中,论文提出了基于场景和运动主体模型的目标跟踪法,通过提取道路与汽车的高层信息属性,建立基于主体运行知识结构与操作方法的语义模型,实施对汽车的运动跟踪。这种目标跟踪算法体现了主体运行意图和操作的知识表达,丰富了目标跟踪算法的研究。
- 石跃祥蔡自兴B.Benhabib
- 关键词：目标跟踪
- 基于结构模型的人运动图像语义描述被引量：2
- 2004年
- 人运动图像语义的研究是对人运动图像中人体运动行为的一种描述方法,通过其语义来实现图像的识别与检索。该文希望通过对人体运动的几种较为简单的动作语义的研究,来开启对人运动图像语义的全面研究。为了实现该目标,提出了基于模型的人运动图像的语义描述,即模型语义,模型语义具有直观性、推导性和可行性。通过定义基本模型和语义操作规则,建立一个语义的形式描述理论,此模型语义是人运动图像语义全面研究的基础。
- 石跃祥肖虎程蔡自兴
- 关键词：图像语义语义模型图像描述
- 基于语义模型的人运动图像跟踪被引量：1
- 2006年
- 计算机视觉研究中,为了实施对人运动图像的跟踪,本文提出了基于变化区域的对象刚体标注法和语义模型跟踪法,通过对标注的刚体特征点在空间位移的估算,结合特征点在水平面上投影所形成的特征码来构成刚体的运动语义数学模型,从语义模型来计算特征点的运动位置,从而实现对人运动的跟踪,对于人的复杂运动描述也具有参考价值.
- 石跃祥蔡自兴B.Benhabib
- 关键词：语义模型
- 图像语义的模型结构描述被引量：9
- 2004年
- 图像语义是研究图像模式识别与图像检索的一个新理论。如何有效地建立起图像语义的描述,图像的语义模型能够给出一个直观的、形象的描述,为研究图像语义奠定快速的、可靠的基础。文章从图像固有属性、图像对象和人为意识三方面就图像语义的模型作了一些探讨性研究,为进一步研究图像语义的描述奠定了基础。
- 石跃祥蔡自兴
- 关键词：图像语义语义模型图像描述
- 基于改进的PCA算法和Fisher线性判别的人脸识别技术被引量：23
- 2006年
- 通过对主成分分析法(PCA)的数学公式进行改进,使其具有灰度归一化操作能力,从而克服光照对目标的影响,再将改进后的主成分分析法和F isher线性判别分析方法组合起来用于人脸识别,在ORL人脸数据库上进行了实验,取得了满意的识别效果.
- 石跃祥蔡自兴王学武B.Benhabib
- 关键词：人脸识别主成分分析FISHER线性判别分析
- 监视图像的采集与特征值的存储检索策略
- 2006年
- 针对示例图像的监视对象,就CCD采集图像数字化后,如何快速地在示例人面图像库中检索目标的问题,提出了一种基于非等长特征值的图像描述方法,并采用类聚的邻接有序链表存储结构来存储图像特征值。实验给出了具有控制匹配算法效率的阈值M和查准率的关系表,探讨了图像匹配检索中特征值存储的一种新方法,为示例监视的快速检索研究提供了一种新的思路。
- 石跃祥蔡自兴屠添翼
- 关键词：存储策略图像检索图像描述
- 基于眼睛梯度对特征的人脸检测方法被引量：5
- 2005年
- 该文提出了一种利用眼睛灰度变化梯度对特征来检测人脸的方法。在分析人脸图像中发现,眼球的灰度级较低,而眼球周围白色区域的灰度级较高,两个区域在其交界处灰度级产生强烈突变。该文利用图像灰度变化梯度值构造梯度和特性值,通过寻找相等的梯度和特性值来实现从图像中找出对应眼睛的位置,定位可能的人脸区域,再计算其对称性后确定人脸特征的存在,更进一步验证检测的人脸区域。实验证明,此方法能迅速准确地从复杂背景图像中检测出人脸,而且对多人脸图像同样有效。
- 石跃祥蔡自兴B.Benhabib王学武
- 关键词：梯度特征人脸检测多人脸
- 基于阈值场景变化监视的数据存储策略被引量：1
- 2005年
- 讨论了在视频系统中如何记录有效数据与存储空间的问题,提出了基于投影差分图像阈值的图像分割与图像存储的方法,这对于场景中变化对象的有效分割与存储,提供了有益的参考。
- 石跃祥蔡自兴屠添翼
- 关键词：监视系统阈值
- 基于SVM的图像低层特征与高层语义的关联被引量：14
- 2006年
- 在基于内容的图像检索中,针对图像的低层可视特征与高层语义特征之间的鸿沟,提出了一种基于支持向量机(SVM)的语义关联方法。通过对图像低层特征的分析,提取了颜色和形状特征向量(221维),将它们作为支持向量机的输入向量,对图像类进行学习,建立图像低层特征与高层语义的关联,并应用于鸟类、花卉、海洋以及建筑物等几个典型的语义类别检索。实验结果表明,该方法可适应于不同用户的图像检索,并提高了检索性能。
- 成洁石跃祥
- 关键词：低层特征高层语义
