国家自然科学基金(60873020)
- 作品数：7 被引量：19H指数：3
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- 相关领域：自动化与计算机技术轻工技术与工程更多>>
- 基于图像序列的非刚体三维运动恢复被引量：3
- 2011年
- 研究图像序列中非刚体的三维运动重建问题。介绍非刚体运动重建的两种重要算法:奇异值分解法和线性迭代法。对迭代算法所用的重构方法进行修改,在迭代过程中应用结果更为精确的重构方法来求解非刚体的模型和旋转矩阵。对真实图像序列的实验结果验证了该算法的有效性和精确性。
- 石信增汪亚明郑俊褒许然
- 关键词：非刚体图像序列奇异值分解
- 基于NBS颜色距离及半监督聚类的织物图像分割
- 2009年
- 为提高纺织CAD技术,对织物图像的分割进行了研究。依据半监督聚类理论,提出了一种基于HLC颜色空间的以NBS颜色距离为优化准则的半监督聚类的织物图像分割算法。算法利用有限的人工信息,即在织物图像上点击有限的几个点以标识相应区域之间的关系,从而得到满足用户给定限制的织物图像分割结果。算法首先对织物图像进行量化转换处理,而后在HLC色彩空间中集成先验的分割信息进行色彩聚类。实验结果表明,该算法在织物图像分割中是一种可行的方法。
- 彭霄包晓敏汪亚明曹作宝
- 关键词：半监督聚类
- 自适应粒子滤波在人体跟踪过程中的应用被引量：1
- 2010年
- 人体运动跟踪技术近年来在图像处理与计算机视觉领域引起很多关注,在当前一些重要研究和应用领域有着广泛的需求。在以往跟踪方法的基础上提出了基于决策规则的自适应粒子滤波的无标记运动目标跟踪方法。利用一个带外观模板的人体关节模型,通过学习得到运动模型及基于关节模型的相似性计算,巧妙地利用自适应粒子滤波对运动目标进行实时跟踪,使得在粒子滤波过程中,可以根据实际滤波情况在线调节粒子数。实验表明,提出的算法鲁棒性好,跟踪速度比基于传统粒子滤波的快。
- 丁婕汪亚明郑俊褒
- 关键词：人体运动跟踪自适应粒子滤波
- 基于嗅觉神经网络的织物组织识别被引量：1
- 2011年
- 针对织物组织的多样性及其组织图像处理易受噪声干扰的问题,提出一种基于嗅觉神经网络的织物组织识别方法。在生物嗅觉神经网络建模技术的基础上,根据激励响应关系调节KⅢ模型输入电压,将采集的织物图像在X和Y方向投影,计算其组织点大小,然后重排组织点,将重排结果运用上述KⅢ模型识别。样本数据验证表明:所建模型对平纹、缎纹组织识别率都高于BP神经网络模型;对斜纹组织,采用新的组织点提取模型后,识别率也有明显的提高。
- 包晓敏曹作宝汪亚明周砚江朱寒宇
- 关键词：织物组织
- 基于单片机的石英晶体微天平气体检测系统设计被引量：4
- 2009年
- 在对石英晶体微天平(QCM)的工作原理和检测方法进行了研究之后,本文提出采用参比QCM补偿的方法来克服温湿度等非质量因素对测量结果的影响,并研制了以M SP 430F 112单片机为核心的低成本的QCM气体检测系统.详细阐述了该系统的硬件结构和软件设计.为验证系统设计的合理性,用聚苯胺作为敏感材料制备了QCM氨传感器,通过并使用该系统对它性能进行检测.结果表明,与QCM传感器一起配合,该系统可以用来检测环境中气体的浓度.
- 郑俊褒汪亚明王玉平孙显水石信增
- 关键词：气体检测石英晶体微天平气敏传感器单片机
- 基于图像序列的非刚性物体运动形变程度估计方法
- 2011年
- 形变程度的定量分析是非刚性物体运动研究中一个重要问题。现有的形变程度估计方法一般都假设特征点位置误差是各向同性,并且不考虑特征点数据丢失的问题。通常事实并非如此,所以本文提出一种同时考虑图像的方向性误差和特征点数据丢失问题的形变程度估计方法。理论研究和人活动图像序列的实验表明,本文提出方法十分有效。
- 汪亚明郑俊褒王玉平石信增王芳
- 关键词：图像序列
- 基于贝叶斯决策及半监督聚类的织物图像分割被引量：10
- 2010年
- 为提高纺织CAD技术,依据半监督聚类理论,提出一种以最小错误率贝叶斯决策为准则的半监督聚类的织物图像分割算法。这种算法利用有限的人工信息,即在织物图像上点击有限的几个点以标识相应区域之间的关系,从而得到满足用户给定限制的织物图像分割结果。用该算法首先对织物图像进行量化转换处理,而后在贝叶斯模式识别中集成先验的分割信息进行色彩聚类。实验结果表明,该算法用于织物图像分割是可行的。
- 包晓敏彭霄汪亚明曹作宝
- 关键词：贝叶斯决策半监督聚类最小错误率
- Overview of 3D Textile Dynamic Simulation Research
- ＜正＞3D textile dynamic simulation aims to realize the simulation on fabric in the real environment,which has gr...
- Bao Xiaomin~1,Ni Xiaoqing~1,Wang Yaming~1,Zhu Hanyu~2 1.College of Informatics & Electronics
- 文献传递
