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吉林省科技发展计划基金(20070562)

作品数:2 被引量:1H指数:1
相关作者:姜洪霖徐中宇张忠波更多>>
相关机构:长春工业大学吉林大学更多>>
发文基金:吉林省科技发展计划基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇步态
  • 2篇步态识别
  • 1篇水平集
  • 1篇小波
  • 1篇小波变换
  • 1篇背景减除
  • 1篇V模型
  • 1篇C-V模型
  • 1篇波变换

机构

  • 2篇长春工业大学
  • 2篇吉林大学

作者

  • 2篇张忠波
  • 2篇徐中宇
  • 2篇姜洪霖

传媒

  • 1篇计算机工程
  • 1篇计算机仿真

年份

  • 2篇2010
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
基于新时空融合的步态轮廓分割算法被引量:1
2010年
从人体步态图像视频序列中,提取完整的人体区域是人体运动步态识别的一个重要环节。提出一种新的人体运动目标分割算法,无需小波反变换。结合背景减除法和帧间差分法所得到的二值结果来进行运动估计,对当前帧图像采用一阶小波变换,利用高阶线性插值算法将小波变换的LL分量扩展与当前帧图像同样的大小,采用分水岭分割算法把扩展后的LL分量图像分割成许多封闭而不重叠的小区域(空域分割),进行时空融合。可以在NLPR步态数据库中进行实验,结果表明,算法能够精确地识别完整的人体区域,拥有良好的抗噪性和适应性,进一步提高识别率。
徐中宇姜洪霖张忠波
关键词:步态识别小波变换
基于改进C-V模型的步态轮廓提取方法
2010年
为从步态图像视频序列中提取运动人体轮廓,提出一种新的分割算法。结合背景减除法和对称帧差法初步提取运动人体区域,采用形态学方法消除噪声和阴影,提取较完整的人体轮廓,将此轮廓作为改进C-V模型的初始零水平集,通过少量迭代达到细化人体轮廓的目的。在NLPR步态数据库上的实验表明,该方法能提取完整、精确的运动人体轮廓,消除了大量阴影,具有良好抗噪性且时间复杂度低、识别率高。
徐中宇姜洪霖张忠波
关键词:步态识别背景减除水平集
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