河北省自然科学基金(F2011203117)
- 作品数：13 被引量：30H指数：3
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- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信金属学及工艺更多>>
- 基于特征融合的步态识别被引量：2
- 2012年
- 基于人行走时下肢关节角度变化包含丰富的个体识别信息的观点,提出了一种利用下肢关节角度进行识别的方法。利用下肢关节角度来表征步态运动的动态特征,并用主分量分析进行特征提取来表征步态的静态特征,其次融合步态运动中的静态特征和动态特征,采用对小样本具有很好分类效果的支持向量机进行分类识别。对算法进行MATLAB仿真,结果表明所用方法具有较高的识别性能。
- 陈华史思思胡春海
- 关键词：步态识别
- 压缩感知重构的传感器目标定位研究被引量：4
- 2016年
- 位置信息直接影响无线传感器的实际应用价值,传感器节点采集的信息量相当大,目标定位工作效率低,为了提高多目标的定位精度,加快目标定位的速度,提出压缩感知重构的传感器目标定位方法。首先对待定位的目标区域进行网格划分,然后根据区域中的锚节点数目和通信半径得到目标定位的测量矩阵,并采用压缩感知重构算法通过测量矩阵确定目标的位置,最后利用Matlab 2012进行仿真分析。结果表明,与其它传感器目标定位方法相比,压缩感知重构算法减少了定位的时间,提高了定位有效率,而且定位精度满足实际要求。
- 张海锋胡春海
- 关键词：无线传感器
- 视差生长与张量相结合的多基线稠密匹配被引量：1
- 2013年
- 针对特征点的稠密匹配问题,提出了一种视差生长与张量相结合的多基线稠密匹配算法。利用SIFT特征提取方法在三视图中提取特征点,并用欧氏距离的方法进行粗匹配,使用所提取特征点的梯度方向特征计算梯度主方向角度差直方图,来去除误匹配,用得到的三视图匹配对计算三焦点张量和视差初值,用来引导稠密匹配。选取得到的两视图匹配点对作为根点进行视差生长,同时利用三焦点张量的点对应,得到三视图稠密匹配,并用视差初值引导匹配,以提高稠密匹配的精度。实验结果表明,本文方法计算出了稠密匹配,最后得到了精确的稠密视差图。
- 胡春海张立兴孟春婵范鹏发平兆娜
- 关键词：机器视觉三焦点张量
- 一种改进的TLD目标跟踪算法被引量：4
- 2019年
- 针对TLD目标跟踪算法在实际应用环境中其适应性和实时性较差的问题,提出一种基于ORB算法对TLD特征点跟踪模块改进算法。引入ORB特征点检测算法,使目标窗口中的特征点离散化,并在此基础上结合图像金字塔L-K光流法,减少光照对运动目标的影响,以此提高检测精度;在TLD的检测器中引入Kalman滤波器,对丢失或被遮挡的目标位置预测搜索,提高检测精度及速度。实验结果表明,改进算法在正确检测帧数小幅提高的情况下,检测帧率达到了每秒13帧左右,是原始算法跟踪速度的1.5倍左右,该方法可减少匹配特征点的数量,缩小检测区域,提高处理速度。
- 胡春海查琳琳陈华
- 关键词：目标跟踪
- 水下相机标定算法研究被引量：5
- 2014年
- 光线在水下成像过程中经过水、玻璃和空气3种折射率不同的介质而发生折射现象。在这种情况下,利用简单针孔成像模型表征水下成像将产生非线性误差。针对这一问题,本文在分析多介质环境中光线的折射效应的基础上建立水下相机模型,并基于该成像模型提出一种水下相机标定算法。在实验室条件下完成水下双目相机的标定工作并与同类标定算法进行比较。实验对比结果显示,基于水下成像模型提出的相机标定算法能够有效的修正折射效应对水下图像产生的畸变影响,更加准确的表征水下成像过程。
- 高新浩黄茹楠杨育林
- 关键词：机器视觉
- 一种基于MI-Simba算法的香烟烟雾识别方法被引量：2
- 2015年
- 香烟烟雾对环境条件敏感以及多特征间存在冗余,都导致无法在视频监控中准确进行烟雾识别,因此提出一种高维互信息与Simba特征加权相结合的算法(MI-Simba).首先采用视频特征提取方法获取烟雾统计度量特征、颜色布局特征和动态特征,构建初始特征向量;然后利用MI-Simba算法进行自动更新,构建该环境下最优特征组合;最后采用直推式支持向量机进行分类识别.针对室内和楼宇内场景,自建封闭空间吸烟视频数据集,采用5倍交叉策略进行比较验证,实验结果验证该算法在识别率和灵敏度两方面的有效性和优越性.
- 胡春海王晓婧刘斌苏翔宇郭士亮
- 关键词：多特征融合互信息
- 基于多尺度分析的归一化割图像分割算法被引量：1
- 2012年
- 不同尺度的图像拥有不同的特性,针对单一尺度图像进行分割容易出现过分割或欠分割的问题,本文提出一种基于多尺度分析的归一化割的图像分割方法,首先利用方向能量模型得到不同尺度子图像的边缘方向能量,然后根据干涉轮廓的思想建立各个子图像像素之间的相似度,形成多个不同尺度的权值矩阵,并归一化为一个权值矩阵,最后运用归一化割算法对图像进行分割。实验表明,本文方法在融合了多个尺度图像不同特性的同时,能很好地处理含有纹理区域和弱边缘的图像,在一定程度上避免了过分割或欠分割的问题。
- 胡春海张伟涛周倩程淑红
- 关键词：多尺度分析
- 基于Curvelet稀疏和共轭梯度法的压缩传感图像重构
- 2012年
- 压缩传感以低采样率、抗干扰性强等特点备受关注。在图像能够稀疏表示的先验条件下,可以通过较少的随机投影,就能对原始图像进行精确重构。本文将Curvelet阈值收缩和共轭梯度相结合进行压缩传感重构,克服了正交小波方向选择性差,传统重构算法需要内存大、收敛速度慢、重构图像的细节与平滑不能兼备的缺点。实验结果表明,该算法提高了重构图像的峰值信噪比,加快了收敛速度,平衡了图像的细节与平滑成分。
- 胡春海赵爱罡张海峰张湃
- 关键词：压缩传感CURVELET共轭梯度
- 改进非参数变换测度下的立体匹配被引量：3
- 2014年
- 针对传统非参数变换测度的局限性,提出了一种基于局部纹理加权项的非参数Census变换测度,并使用半全局匹配法聚合代价的立体匹配算法。根据图像纹理度量的方向性,通过增加局部纹理反差值计算匹配窗口内所有像素的灰度均值,将其与反差值的加权和作为现匹配基元。使用半全局匹配法计算8邻域方向的匹配代价,以最小代价为匹配条件选取初始视差值。最后,利用图像分割法统计各分割区域的视差直方图,以直方图主峰所对应的视差值作为最终视差值。实验结果表明,该算法获得的视差精度优于当前多数局部算法,处理立体匹配中幅度失真的问题效果明显,能够很好地适应于真实场景测量。
- 胡春海平兆娜郭士亮苏翔宇
- 关键词：机器视觉
- 动静态特征融合的正面视角步态识别被引量：3
- 2013年
- 针对正面步态识别中遇到背景颜色与人的穿着相接近或者人体下肢有阴影等情况,提出一种改进的背景减差法,利用髋关节将人体分为上下两个部分,采用分部阈值进行背景减差,提取人体二值化轮廓。对于周期检测,首先利用髋关节思想找到P点,然后利用P点找到人体左右脚最低点,并根据两脚间高低距离差所产生的角度计算步态周期并将其用于描述步态序列的动态特征;获得关键帧,并且进行归一化,分别提取它们的统一Hu矩和步态周期,用于描述步态序列的静态特征;将这两种特征进行融合,弥补了单一特征带来的识别率低的问题。最后,采用支持向量机(SVM)进行分类识别。本文的识别实验均在中科院步态数据库(CASIA)上进行训练,识别率达到97%以上。结果证明,该算法具有较好的识别速度和识别率。
- 陈华曹真胡春海
- 关键词：步态识别支持向量机
