【摘 要】
：
姿态识别中如何可靠有效地检测人体运动姿态是一个比较困难的问题.本文提出了一种基于边缘势匹配的人体姿态检测方法.该方法首先检测背景差图像的边缘,利用帧间差和背景差边缘进行综合,得到目标的备选轮廓.借鉴物理学中势场的概念定义了边缘势,将边缘信息转化为区域信息.利用互信息对标准姿态和与被选轮廓的边缘势进行匹配,选择具有最大互信息的标准姿态作为检测的目标运动姿态.实验结果表明该方法可以有效地提取目标的运动
【机 构】
：
深圳大学信息工程学院,深圳,518060;深圳大学ATR国防科技重点实验室智能信息处理分室,深圳,518060
【出 处】
：
2005年中国模糊逻辑与计算智能联合学术会议
论文部分内容阅读
姿态识别中如何可靠有效地检测人体运动姿态是一个比较困难的问题.本文提出了一种基于边缘势匹配的人体姿态检测方法.该方法首先检测背景差图像的边缘,利用帧间差和背景差边缘进行综合,得到目标的备选轮廓.借鉴物理学中势场的概念定义了边缘势,将边缘信息转化为区域信息.利用互信息对标准姿态和与被选轮廓的边缘势进行匹配,选择具有最大互信息的标准姿态作为检测的目标运动姿态.实验结果表明该方法可以有效地提取目标的运动姿态,其检测结果对噪声具有较强的鲁棒性,是一种可靠的人体姿态检测方法.
其他文献
随着许多多媒体在高速网络中的应用,组播路由问题成为越来越重要的课题.采用基于路径的编码方式,使用侯选机制创建具有相同特征的多个染色体,即构建了两种染色体(保留染色体和开采染色体),将这两种染色体按优劣顺序排列来一一配对进行交叉,同时采用双变异率的遗传算子进行变异.该算法在满足带宽和时延约束条件下寻找代价最小的组播树.仿真实验证明,该算法不易陷入早熟收敛,且全局搜索能力和局部搜索能力平衡较好,能快速
以Boltzmann-Gibbs统计理论为基础,采用依赖于温度的似Cauchy分布产生新的扰动模型,选用改进的接收概率公式,并在实际计算中设置记忆器,记忆搜索到的最好结果,得到适合时移地震反演的模拟退火算法.研究了模拟退火算法的适合时移地震反演的并行策略,给出了基于Agent的区域分解并行方法.采用的算法有较好的抗噪能力,反演结果稳定性好,精度高,较好地实现了时移地震中较小波阻抗变化的反演.
由于存在相干斑噪声和强目标光斑,SAR图像的分割是SAR图像处理中的一大难点.文中先利用免疫算法的快速的全局搜索能力,将免疫算法应用于模糊C-均值算法(FCM),基于灰度信息计算出聚类中心,解决了FCM算法用于图像分割速度慢且易陷入局部极小的问题,然后考虑图像的纹理信息,基于熵值动态调整分类门限,从而进一步求出分割阈值.实验表明提出的方法能得到令人满意的分割结果.
空间视界覆盖问题是指在给定空间区域的条件下,如何部署最优的观察点网来达到完全覆盖.这是一个全局多约束优化问题.考虑从整体上来部署观察点网,首先需要对问题进行简化,建立问题的数学描述,然后再结合最优搜索方法寻求全局最优解.根据这种思路提出了一种基于PSO优化搜索方法的观察点网络整体优化算法,并进行了验证.
遗传规划是一种随机性很强的全局搜索优化算法,所以其收敛性依赖于很多相关的参数.本文从适应值的测试方式入手,探讨提高遗传规划收敛性的可能途径,提出基于自适应的适应值函数的遗传规划算法,并用符号回归问题加以验证算法的可行性.
光突发交换技术相对于光波长交换技术而言,具有信道资源利用率高、更适于传输分组业务等优点.在光突发交换网络的边缘节点,如何为各待发数据包分配信道资源,是光突发交换网络中的关键问题.该文给出一种较容易实现的波长调度方案,介绍了该方案中各部分的功能及相关的信息处理流程,并对几个关键问题进行了探讨.
学习机器的推广能力是机器学习理论研究的重要方面.在逐点假设稳定条件下,应用马尔可夫不等式导出了分类学习机器推广误差的界.把这个界与已有的界进行了比较,并得出了逐点假设稳定条件下分类学习机器具有好的推广能力的结论.
针对计算机辅助语言学习,介绍了一种适合微机处理的、基于C-AMDF的语音基音周期快速计算方法,并给出了提取一个连续语音段声调分布的处理流程和完整过程,包括端点检测、AMDF运算、基音周期估算、中值滤波等关键过程.实际设计中,依据语音信号的声学特征,采取了低通滤波、高低电平削波、区域搜索等提高基音周期计算速度和准确性的实用方法.最后,介绍了系统的实现方式和运行环境,并给出了典型的实验结果.
基于互信息扭曲医学影像配准方法中往往由于采样点过少,导致以互信息作为配准准则产生配准误差.本文通过将图像的互信息和梯度信息结合作为配准准则,自动确定配准控制点,并采用薄板样条插值实现图像的扭曲配准.实验证明,本方法可以较好地解决小采样情况下互信息的局部极值问题,提高配准精度.
针对图像放大后出现边缘模糊的现象,本文考察了典型边缘的特征,利用整体变分思想,提出了一种基于变分模型的有噪图像放大算法.利用导出的偏微分方程和图像边缘的局部梯度信息,本文算法实施一种自适应非线性滤波处理,能够较好地保持图像边缘锐度,同时有效地去除图像噪声.理论分析和实验结果皆表明本文算法的有效性.