【摘 要】
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过去常用的对运动角度规范性的判断方式为使用运动链位姿坐标进行变换的特征分解方式,该方法无法对运动中的静态特性与运动特性进行有效的区分,纠正的效果并不理想。本文提出的是在行为视觉下对运动角度的规范性进行智能判断的一种方法,该方法使用的是灰色关联分析的方式,在身体特征运动的状态下,对目前时间点的运动状态进行估计,完成对技术性运动的运动链位姿和技术特点的分析。使用Gamma校正法完成行为视觉下图像运动角
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过去常用的对运动角度规范性的判断方式为使用运动链位姿坐标进行变换的特征分解方式,该方法无法对运动中的静态特性与运动特性进行有效的区分,纠正的效果并不理想。本文提出的是在行为视觉下对运动角度的规范性进行智能判断的一种方法,该方法使用的是灰色关联分析的方式,在身体特征运动的状态下,对目前时间点的运动状态进行估计,完成对技术性运动的运动链位姿和技术特点的分析。使用Gamma校正法完成行为视觉下图像运动角度空间标准化的处理,使用行为视觉分析的方式完成运动角度规范性智能判断方法的优化。仿真的结果表明,该方法可
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分块加权颜色直方图算法应用于服装检索时效果并不理想。针对存在的问题,对传统算法进行改进。首先采用3×3不均匀分块方式,通过大量实验获取了最佳分块大小和加权权重比。其次,结合Grabcut图像分割算法,提出了一种基于Grabcut图像分割的前景色分块加权颜色直方图算法。对纯色、带少量图案和花色这三类服装,分简单和复杂背景两种情况,分别进行实验。实验结果表明,相比两种传统算法,改进算法很好的解决了服装
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