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彭淑娟
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- 所属机构:华侨大学计算机科学与技术学院
- 所在地区:福建省 泉州市
- 研究方向:自动化与计算机技术
- 发文基金:国家自然科学基金
相关作者
- 柳欣

- 作品数:35被引量:62H指数:5
- 供职机构:华侨大学计算机科学与技术学院
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- 杜吉祥

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- 钟必能

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- 王靖

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- 2013年
- 运动捕获数据行为分割的目的是将长序列数据划分为单个运动类型短片段的序列集合,使集合中每个片段具有特定的运动语义。针对相邻运动片段的过渡区间存在部分运动帧序列的语义归属歧义,提出了一种结合双特征的运动捕获数据行为分割方法。该方法首先从原始数据中提取角度和距离两组不同类型的运动特征集,并分别基于PPCA方法构建规格化的综合特征函数;然后利用子区间标准差阈值限定方法分别对综合特征函数进行粗分割,从而将运动捕获数据划分为若干具有独立语义特性的可信区域与待定区域;最后采用高斯混合模型方法判别待定区域的具体归属,从而得到最终的分割结果。实验结果表明,该算法能对模糊歧义区域进行细分割,具有较好的分割效果。
- 彭淑娟柳欣
- 结合模糊聚类和投影近似点算法的缺失人体运动捕捉数据重构被引量:3
- 2015年
- 针对人体运动捕捉数据缺失问题,提出一种结合模糊聚类和投影近似点算法的缺失数据重构恢复方法.首先对不完整运动序列矩阵的缺失数据位置进行线性插值预处理,粗略补全矩阵以得到较完整的运动序列;然后利用模糊C-均值算法将粗略恢复后的复杂人体运动数据细分为含有多个不同语义运动片段的时序组合;再根据相同运动语义片段数据矩阵存在低秩特性,对细分后相应的各原始运动子片段采取投影近似点算法进行缺失数据恢复,并按照运动片段的时序特性进行组合;最后将原有未缺失数据与其相应位置重构恢复后的数据进行置换,根据人体运动轨迹的局部线性特性进行线性平滑,以保证运动序列的连贯性,从而达到对整体运动捕捉数据重构恢复目的.实验结果表明,该方法能够有效地对缺失运动数据进行恢复,使得重构后的运动序列能够较好地逼近于真实运动轨迹,准确度较高.
- 赫高峰彭淑娟柳欣钟必能
- 关键词:模糊C-均值线性插值
- 人体运动生成中的深度学习模型综述被引量:6
- 2018年
- 人体运动捕捉中复杂的时空结构信息使其在数据驱动角色动画、序列拼接和风格融合等运动生成研究领域极具挑战性.聚焦于深度学习在计算机图形学中所获得的巨大成功,首先从模型结构和理论优化2个方面对运动捕捉数据中人体骨骼动画生成所使用的4类生成式深度学习模型(受限玻尔兹曼机、循环神经网络、卷积神经网络、深度强化学习)及其混合学习方法进行全面概括和总结;接着探讨这些典型深度学习模型对人体骨骼运动数据时空特征提取的能力,并量化对比其在不同生成任务中的实验效果;最后深入分析各种深度模型的优势及亟待解决的难题,并对新型深度学习模型在运动生成中的发展趋势进行了展望.
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- 一种结合多视角注意力机制的细粒度视觉问答方法
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- 彭淑娟李磊柳欣范文涛钟必能杜吉祥
- 结合HMM隐状态基元和贝叶斯准则的运动捕获片段过渡
- 2015年
- 针对运动捕获序列拼接时常常忽略其运动语义自然过渡问题,提出了一种结合隐马尔可夫模型隐状态基元和贝叶斯准则的运动捕获数据片段过渡方法.首先,提取两种代表性的人体骨架特征并归一化,得到组合特征数据矩阵来表示原始运动数据;其次,采用HMM方法对组合特征矩阵进行运动隐状态基元预测,发现其运动隐状态变化规律;紧接着,依据连接处不同运动序列隐状态预测结果,结合贝叶斯规则搜索运动片段作为连接片段;最后,对序列连接处进行四元数插值平滑处理,达到运动片段自然过渡的目的.实验结果表明,本文提出的方法能够较好地保持运动状态的自然过渡,且过渡区域无明显地拼接痕迹,有助于不同语义运动片段自动拼接时运动姿态的自然衔接.
- 彭淑娟洪小娇柳欣
- 关键词:贝叶斯规则
- 批处理混合对比学习的跨模态情绪异常检测方法和装置
- 本发明提供批处理混合对比学习的跨模态情绪异常检测方法和装置,涉及情绪检测技术领域。包含:S1、获取待检测情绪对象的语音数据和面部视频数据。S2、采用标准的Facet方法从面部视频数据中提取对话过程中的初始面部情绪特征。S...
- 柳欣陈琦妍彭淑娟王靖
- 基于随机森林的中医数据可视化研究被引量:4
- 2014年
- 中医诊疗研究引入机器学习方法存在交互性差和特征值离散性两大缺陷。引入基于随机森林(Random Forest,RF)的可视化技术,对原始数据进行基于RF的特征变换,使样本在新特征空间的类可分性增强;采用主坐标分析法对变换后的数据进行降维,将高维数据的关系信息变换到适合人类视觉认知的低维空间里;在低维空间里采用散点图和平行坐标图对数据进行可视化。在中医慢性胃炎数据集上的实验结果表明,通过RF处理后,各类数据聚集在不同的区域空间中,呈现良好的可分性。这些图形图像视觉信息能帮助用户准确理解数据集的分布规律以及隐含的发展趋势,进而深入探讨这些信息蕴含的中医学意义。
- 王华珍彭淑娟缑锦陈锻生
- 关键词:可视化中医慢性胃炎
- 一种交互式人脸语音标注方法、装置、设备及存储介质
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- 柳欣陈冠程彭淑娟王成杜吉祥
- 融合生成模型和判别模型的双层RBM运动捕获数据语义识别算法被引量:2
- 2017年
- 对人体运动捕获数据底层特征和高层语义之间常常存在语义鸿沟的问题,结合深度学习思想,提出一种融合受限玻尔兹曼机生成模型和判别模型的运动捕获数据语义识别算法.该算法采用双层受限玻尔兹曼机,分别对运动捕获数据进行判别性特征提取(特征提取层)和风格识别(语义判别层),首先考虑到自回归模型对时序信息具有出色的表达能力,构建一种基于单通道三元因子交互的条件限制玻尔兹曼机生成模型,用于提取运动捕捉数据的时空特征信息;然后将提取出的特征与对应的风格标签相耦合,作为语义判别层中受限玻尔兹曼机判别模型的当前帧数据层输入,进行单帧风格识别的训练;最后在获得各帧参数的基础上,在模型顶部加入投票空间实现对运动捕捉序列的风格语义的有效识别.实验结果表明,文中算法具有良好的鲁棒性和可扩展性,能够满足多样化运动序列识别的需求,便于数据的有效重用.
- 周兵彭淑娟柳欣
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- 2015年
- 针对人体运动的复杂性和噪声干扰的无序性,提出一种基于运动分割和稀疏低秩分解的失真人体运动捕捉数据恢复方法.首先利用双边滤波对失真运动数据进行预修正,降低干扰数据的奇异信息并保证运动序列的连贯性;其次采用概率主元分析方法将修正后的运动数据进行语义行为自动分割,得到不同姿态的运动语义子区间;再利用加速近端梯度优化算法对每个失真运动子片段数据矩阵根据其更优低秩特性进行稀疏低秩分解,实现运动子片段数据的局部恢复;最后将局部恢复后的各子运动片段根据人体运动序列的时序特性组合,达到整体失真运动捕捉数据恢复的目的.实验结果表明,该方法能够有效地对失真人体运动数据进行恢复,效果显著,有助于重构逼近真实人体姿态的运动捕捉数据.
- 彭淑娟赫高峰柳欣王华珍钟必能
- 关键词:双边滤波