国家自然科学基金(61273277) 作品数:16 被引量:193 H指数:8 相关作者: 常发亮 刘洪彬 赵永国 史开泉 刘成云 更多>> 相关机构: 山东大学 山东省科学院 龙岩学院 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 山东省自然科学基金 教育部留学回国人员科研启动基金 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 理学 医药卫生 更多>>
基于HSV模型和特征点匹配的行人重识别算法 被引量:15 2015年 提出了一种基于HSV模型和特征点匹配相结合的行人重识别算法。首先根据改进的HSV空间颜色量化策略,比对两幅行人图像的躯干和腿部主颜色是否一致,以快速确定备选目标;然后对备选目标,利用环形Gabor滤波器组生成多尺度图像,再利用改进的FAST算法和BRIEF算法对多尺度图像进行特征点提取与描述,最后利用暴力算法和随机抽样一致性算法进行特征点匹配和提纯,以达到较好的匹配效果。实验结果表明,本文提出的行人重识别算法具有较高的识别准确率,识别速度达到12frames。 彭志勇 常发亮 刘洪彬 别秀德关键词:HSV模型 特征点匹配 梯度特征稀疏表示目标跟踪 被引量:19 2013年 传统的压缩感知目标跟踪算法在光照变化剧烈、目标与背景存在一定相似性的情况下容易产生跟踪偏差,故本文提出了一种基于梯度方向直方图特征进行压缩感知跟踪方法。该方法用梯度方向直方图特征替换原来的广义类Haar特征进行压缩感知跟踪。首先,将梯度方向直方图作为原始特征,并利用压缩感知理论得到稀疏表示的特征子空间;然后,在后续帧中用朴素贝叶斯分类器进行目标位置的搜索;最后,对分类器进行在线更新。由于梯度特征能更稳定地表示目标,所以这种跟踪方法具有更好的鲁棒性;另外在计算时采用了积分直方图技术,有效克服了计算量大的问题。对不同视频的实验结果表明,该方法在实验环境Intel Core2 2.93GHz,matlab R2010a,图像大小320×240下,跟踪速率可达到10frame/s。在目标姿态、环境光照变化剧烈,背景中存在与目标有一定相似性的物体等情况下跟踪准确。 孙晓燕 常发亮关键词:目标跟踪 梯度方向直方图 压缩感知 基于深度学习的微创手术工具检测与跟踪研究综述 2019年 基于深度学习的微创手术工具检测与跟踪技术在微创外科手术中的应用是目前的一个研究热点。本文首先对微创手术工具检测与跟踪的相关技术内容进行系统阐述,主要介绍了基于深度学习算法的优势。然后,本文概述了基于完全监督的深度神经网络手术工具检测与跟踪算法以及新兴的基于弱监督的深度神经网络手术工具检测与跟踪的算法,重点归纳了基于深度卷积神经网络及递归神经网络的几种典型算法框架及其流程图,以便相关领域的科研工作者更系统地了解目前研究进展,同时可为微创外科手术医生选择导航技术时提供参考。最后,本文为基于深度学习的微创手术工具检测与跟踪技术的进一步研究提供了一个大致的方向。 刘玉莹 赵子健关键词:卷积神经网络 基于局部敏感直方图的稀疏表达跟踪算法 被引量:1 2014年 为解决目标跟踪过程中光照变化、姿态变化等问题,提出了一种基于局部敏感直方图特征的稀疏表达跟踪方法。对粒子滤波获取的多个候选目标提取局部敏感直方图特征,并根据模板字典,采用改进的L1范数模型求取每个候选目标的稀疏表示系数;然后计算每个候选目标的权重,选取权重最大的候选目标作为跟踪结果。实验结果表明,本算法能很好实现对目标的跟踪,在解决光照变化、姿态变化等问题方面有较好的效果。 葛凯蓉 常发亮 董文会关键词:目标跟踪 鲁棒性 粒子滤波 分块CS-LBP和加权PCA的低分辨率人脸识别 被引量:12 2016年 针对局部二值模式(LBP)特征在低分辨率的人脸图像上识别率较低的问题,提出了一种基于分块中心对称局部二值模式(CS-LBP,center symmetric local binary pattern)和加权主成分分析(PCA)算法的低分辨率人脸识别算法。首先利用分块CS-LBP算子提取低分辨率人脸图像的特征;然后利用加权PCA算子对特征进行降维,从而得到更强的分类特征;最后利用最近邻分类器选出人脸最优分类类别并计算识别率。在ORL人脸库上的实验表明,在人脸图像分辨率下降到(12×10)时,本文算法的识别率仍能达到85.00%,基本满足了实际运用中对识别率的要求,并且降低了运算时间。 李嘉頔 陈振学 刘成云关键词:低分辨率 人脸识别 基于高斯颜色模型和SVM的交通标志检测 被引量:31 2014年 针对我国交通标志的特点,提出一种基于高斯颜色模型和机器学习的快速交通标志检测算法,解决了单纯采用颜色模型或单纯采用分类器检测误差较大的问题。先对直方图修正后的标志图像使用高斯颜色模型分割,并对分割后的图像进行形态学处理,初步提取出候选交通标志,最后将标志的HOG描述子和SVM结合训练出分类器,使用该分类器进行标志的精确检测。实验结果表明,该算法能有效地提高检测精度,降低误检率,对光照、旋转、部分遮挡等不良条件下的交通标志检测具有较优的稳定性和准确性,且满足实时性要求。 常发亮 黄翠 刘成云 赵永国 马传峰关键词:交通标志检测 支持向量机 基于视觉传感器的障碍物检测 被引量:13 2015年 针对移动机器人双目视觉障碍物检测的实时性和准确性两大难题,提出了一种适用于室内复杂背景的障碍物检测方法。通过Retinex图像增强操作消除环境光照不均匀的影响;运用扫描线种子填充算法分割图像中的路面、背景和障碍物;通过二值化处理、边缘检测提取障碍物的轮廓信息和位置信息。在AS-RE轮式机器人平台上进行实验,实验结果表明,机器人能够在室内环境中稳定地实现自主避障功能,验证了提出的双目视觉障碍物检测算法的可行性。 王天涛 赵永国 常发亮关键词:双目视觉 自主避障 图像处理 权重系数自适应光流法运动目标检测 被引量:39 2016年 为了实现Horn-Schunck光流法权重系数的自适应设定与更新,研究了权重系数对Horn-Schunck光流法的影响规律,提出一种融合模糊C均值(FCM)聚类的权重系数自适应Horn-Schunck光流法。首先,统计不同权重系数下运动目标检测的光流总值变化曲线。然后,以光流总值的最优化为依据,结合两层模糊C均值(FCM)聚类寻找最优权重和基于固定迭代次数Horn-Schunck光流法的收敛点,从而自适应地获取最优权重系数,并将收敛阈值的人工设定转化为光流值的自动寻优。最后,通过标准视频序列进行测试以验证算法的有效性。实验结果表明:相比于其他权重系数值,最优权重估计的光流图像不但运动目标明显而且噪声较少。对运动目标检测的运行时间为0.106 0s,有用比为0.596 9,幅度误差为0.801 1,满足光流法运动目标检测的最优或次优性能。 刘洪彬 常发亮关键词:运动目标检测 模糊C均值聚类 伸-缩数据动态生成与数据淹没-隐藏 2015年 利用P-集合的动态结构,给出伸-离散数据,缩-离散数据与伸-缩离散数据概念、动态生成与存在定理。给出伸-离散数据的属性收缩,缩-离散数据的属性扩展与伸-缩离散数据的属性定理。利用这些概念与结果,给出伸-缩离散数据在数据淹没-隐藏中的应用。 卢盛荣 汤积华关键词:P-集合 存在定理 基于改进EMD算法的信号滤波 被引量:9 2015年 为解决经典经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)滤波算法在低信噪比环境下滤波效果不佳的问题,提出了一种改进的EMD滤波算法。利用FFT对信号进行简单的频谱分析,若其中含有高频噪声,则对信号经EMD分解后得到的一阶本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量做剔除处理;若信号中含有白噪声及毛刺干扰,则向经典EMD滤波算法中添加变尺度因子,然后对信号进行EMD滤波,在算法最后一次迭代时再将一阶IMF剔除。仿真试验结果表明,改进的EMD滤波算法在低信噪比环境下有较小的均方误差值,滤波效果较好。 穆峰 常发亮 蒋沁宇关键词:经验模态分解 去噪 变尺度 低信噪比