山东省自然科学基金(ZR2010FL007)
- 作品数：3 被引量：15H指数：2
- 相关作者：王传旭刘云董晨晨王彬更多>>
- 相关机构：青岛科技大学更多>>
- 发文基金：山东省自然科学基金山东省高等学校科技计划项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于时空特征点的非监督姿态建模和行为识别的算法研究被引量：8
- 2011年
- 姿态建模是行为描述和识别的关键环节,提出了基于时空特征点的姿态建模方法.提取样本库中姿态的时空特征点作为底层特征,一个姿态对应一个时空特征点集合;采用非监督分类方法对姿态样本归类,获得典型姿态的聚类结果,每个典型姿态类别采用基于EM的高斯混合模型进行建模.计算各典型姿态间的转移概率,建立状态已知的描述人类多种行为的VMM模型,实现对行为的描述.针对行为识别问题,提出将汉字分词的二元语法模型应用于行为识别.实验证明该算法具有计算复杂度低、鲁棒性强等优点.
- 王传旭刘云厉万庆
- 基于时空特征点的群体异常行为检测算法被引量：6
- 2012年
- 提出了用时空特征点描述群体行为的新方法。首先对比分析时空Harris角点、Gabor小波、Hessian矩阵三种特征点提取方法,选择了基于Hessian矩阵的尺度不变方法提取特征点;分别采用梯度直方图、光流直方图以及时空Haar特征三种方法对特征点构建描述符。采用Bag-of-words策略对正常行为建模,使用基于EM估计的高斯混合模型建模产生关键词,根据关键词为每一视频片段建立一个带有概率分布的编码向量,形成编码表。异常行为的检测是将测试样本的编码向量与训练样本编码表进行比较,计算相似度距离,当最小距离大于阈值时,判该群体行为异常。在UCF和UMN两种群体行为数据集下的实验结果表明,该方法能够对群体异常行为进行有效识别,对尺度变化以及背景光照变化等具有较好的适应性。
- 王传旭董晨晨
- 关键词：高斯混合模型
- 基于小波模极大值的边缘检测被引量：1
- 2011年
- 图像的边缘检测技术对于图像处理、模式识别等都具有重要研究意义。如何提高边缘检测的准确性,使边缘提取算法具有更高的信噪比是图像处理的经典难题,所以好的边缘提取算法一直是众多学者研究的重点。本文首先介绍了小波变换对于边缘检测技术的应用,然后针对图像边缘检测中噪声抑制和提取边缘细节的矛盾,详细阐述了小波模极大值法的原理以及选取不同阈值对于处理结果的影响。最后通过实验对本文选用的方法和经典算法进行了比较,对比评价了它们各自的优缺点以及对噪声的抑制。
- 王彬
- 关键词：边缘检测模极大值小波变换
