使用Kinect深度图像的静态人体动作识别

为解决传统的使用视频彩色图像序列的智能监控容易受光照、颜色等因素影响的问题,提出结合Kinect深度图像和支持向量机的人体动作识别方法.利用Kinect在监控区域获得实时深度图像,并进行背景擦除,滤波处理和提取Haar特征.通过使用支持向量机的分类算法生成分类器,并对一组特定的静态动作识别结果进行分析.研究结果表明:使用深度图像对于静态动作有较好的识别率,并且与传统的基于彩色图像的智能监控相比,该方法不仅对于光照、颜色等因素不敏感,而且在识别的准确率和效率上均有提升.     

基于改进的TF-IDF与隐朴素贝叶斯的情感分类研究

为了提高情感分类准确率,提出了一种基于改进的TF-IDF与隐朴素贝叶斯的情感分类研究。通过改进的TF-IDF算法提取文本特征词,并根据属性之间的依赖关系添加隐藏的父节点,增强了属性之间的依赖关系,提高了情感分类的准确性。实验结果表明,在平均宏查准率、宏查全率和宏F1值在改进之后的算法分别提高了5%、8%和6%。     

基于隐任务学习的动作识别方法

提出一种基于多分类隐任务学习的动作识别方法.将多个动作共享的一组子动作作为隐任务,通过对隐任务的联合学习来建模动作之间的关联,从而训练动作分类器并对视频中人的动作进行识别.利用基于softmax的多分类模型学习多个动作之间的隐任务,能够有效防止动作识别过程中的二义性,同时计算简单,节省了模型训练时间.在UCF sports和Olympic sports数据集上的实验结果表明,本文提出的多分类隐任务学习方法在迭代一次的时间上从130 s缩短至0.5 s,并且能更有效地识别视频中的动作.      

Kinect骨骼数据驱动的人体动作二维特征融合与动作识别

针对在高噪声环境中人体动作识别存在准确度和稳定性不高的问题,本文采用二维空间特征融合的方法,提出一种基于Kinect骨骼数据的人体动作识别算法。从人体三视图的投影来提取运动特征,可以消除人体自遮挡的影响。针对人体复杂动作,算法采用分层策略。利用Kinect获得的骨骼关节点坐标,根据人体三视图投影提取二维空间的人体关节角特征,并运用支持向量机(SVM)方法对动作进行粗分类;进一步提取二维投影平面内的关节位置矢量、角速度和加速度特征,运用隐马尔可夫模型(HMM)的方法对动作进行细分类。利用本文方法对公开数据集MSR Action 3D实验,平均识别率达93.37%,实验结果表明,该方法准确性较高,鲁棒性较强。     

融合形状和运动特征的动作识别计算模型

针对视觉系统在动作识别过程中如何利用形状与运动信息的问题,提出了一种融合形状特征和运动特征的人体动作识别方法.该方法模拟视觉皮层的背侧和腹侧通路,建立了基于双通道理论的人体动作特征计算模型.计算模型分别利用2D Gabor滤波器和3D时空滤波器模拟腹侧和背侧通路中视觉皮层简单细胞,提取动作的时空信息,通过采样、局部遍历、模板学习一系列操作分别提取动作的时空特征,并采用线性融合方法获取描述动作的特征向量,构建了采用支持向量机(SVM)进行动作分类的动作识别系统.实验结果表明:该方法的识别性能优于同类型的识别方法,取得了较好的识别效果.     

连续康复训练动作分割与评估

为提高对康复训练动作反馈的准确性和客观性以及康复患者在康复训练中的积极性和自律性，建立一种能够处理人体连续康复训练动作数据的动作评估方法.首先，提出一种基于高斯混合模型的动作分割方法，从同一动作的连续重复运动序列中提取单次动作数据.其次，根据相关先验知识，提出结合显著运动特征动态时间规整距离评估与高斯混合模型似然评估的多特征融合动作评估方法，从康复训练动作的整体动作与局部关节信息两方面进行动作评估.结果表明：动作分割方法能够很好地分割连续重复动作的运动数据，在数据集上分割动作的正确率达到95%以上；多特征融合动作评估方法有效地提高健康样本与康复患者样本之间动作评估的区分度，使得健康样本动作分数在0～1的评分范围内主要分布在0.93～0.94的得分区间，患者样本则主要分布在0.81～0.89的得分区间.     

基于子动作特征矩阵与DTW算法的手臂动作识别方法

为了建立助残手控制与手臂运动之间的联系,结合惯性测量单元,提出了一种基于子动作特征矩阵和动态时间规整(DTW)算法的手臂动作识别方法.首先建立手臂连杆运动模型,使用正向运动学理论解算出手臂末端的空间位置;接着分析了手臂末端角速度、空间位置变化,发现连续的手臂动作可根据动作的活跃程度拆解为若干子动作,并构造子动作特征矩阵;最后采用基于子动作特征矩阵的DTW算法,对6种生活中常见的手臂动作进行分类识别.实验结果表明,与传统基于时间序列的DTW动作识别方法相比,基于子动作特征矩阵的方法识别准确率由96.9％提高至99.4％,识别耗时减少到0.1 s之内,更具实用价值.     

基于深度卷积神经网络的人体动作识别

针对人体动作识别问题,提出一种基于智能手机加速传感器数据并运用深度卷积神经网络进行分类识别的方法,可以有效地分类人体的走、坐、躺、跑、站五类动作.该方法模型由输入层、两层卷积层、两层池化层、一层全连接层和输出层组成,使用滑动窗口折叠法将传感器数据变换为类似于三通道的RGB图像格式,自动提取加速传感器数据的特征,对各个动作进行分类,免去了传统方法繁琐的特征提取工程.该方法在Actitracker开源数据库上达到了0.912 6的识别率,验证了该方法的可行性.     

基于改进ReliefF算法的哑铃动作识别

为了实现哑铃动作分类识别的目标,在哑铃上加装惯性传感器模块,通过采集哑铃锻炼过程中的运动信号,经信号标准化、滤波、基于初始静态量周期分割预处理后,提取侧平举、前平举、反握弯举、锤式弯举、弯举5种哑铃动作的特征向量,使用改进的ReliefF特征选择算法,选择最优特征向量,采用基于平衡决策树的支持向量机对不同的哑铃动作进行分类识别。通过在实验室自主研发的哑铃动作识别系统上进行测试,结果表明：系统能够在单个哑铃动作周期内对哑铃动作进行识别,且识别率可达90%以上,为提供更加个性化的哑铃动作指导奠定基础     

基于虚拟手工装配的动作生成机制研究

就虚拟装配技术及手工动作分析的现状提出基于虚拟手工装配的动作生成机制的研究,给出了动作生成机制研究的总体方案,即根据零件的状态参数及装配要求来确定零件的装配顺序,然后分解每一个装配过程需要的手工动作,直至分解成手指关节的基本运动单元,再根据手臂手指基本动作的标准时间确定一个操作动作的时间,进而确定整个装配过程的时间,同时形成一套标准的操作程序。最后,对于虚拟手工装配动作的自动生成机制在模拟手工装配和机器人动作研究等领域的应用前景作了预测。     

风电系统电压稳定性的Hopf分岔控制仿真

针对风电系统平衡点的Hopf分岔, 计算了含静止无功补偿器风电系统的Hopf分岔点, 并通过解析算法判断Hopf分岔类型, 分析了无功功率及静止无功补偿器对风电系统电压稳定性的影响. 为了消除Hopf分岔, 提出采用线性反馈控制方法控制风电系统的Hopf分岔. 实验结果表明, 风电系统无功功率增加导致系统出现Hopf分岔, 静止无功补偿器通过补偿无功功率延迟Hopf分岔, 提高系统的电压稳定域, 线性反馈控制方法有效地消除了风电系统的Hopf分岔.     

复杂表面问题的有限元计算与分析

碰撞、弹塑变形问题等交通运输器的安全试验通常采用实验室实物模型与计算机模型相结合进行模拟.对三维复杂区域的接触,国际标准方法采用接触变形算法模拟滑动控制.本课题采用流固耦合非牛顿流体方程初边值问题求解三维层结构特性,通过基于变分原理的摄动问题有限元方法,在高性能软件平台上实现数据的挖掘处理.由Sobolev空间嵌入原理,可将模型按接触区域进行分层单元剖分,将复杂区域剖分为若干相互连接、不重叠的六面体与空间平面四边形单元.同时,建立微观与宏观有限元双尺度计算模型进行模拟仿真对比,得到模型的能量与速度等一系列参数的变化曲线.此外,接触表面问题又可采用渐近摄动方法中的边界层理论进行研究,由此得到的微分方程特征函数空间,既可作为优化有限元基函数的解,又可用于建立一种新型的非线性特征值的渐近方法,也是估计材料特定参数的方法之一.最后,使用人工边界条件随机处理方法对求解结果的数据进行分析.     

Dirichlet空间直交补上对偶Toeplitz算子的交换性

在单位球Sobolev空间中, 研究Dirichlet空间直交补上多重调和符号的对偶Toeplitz算子, 刻画了它的交换性, 并且给出了两个多重调和符号对偶Toeplitz算子乘积为对偶Toeplitz算子的充分必要条件.     

Relative Hom-Rota-Baxter算子和Hom-Tridendriform代数

通过给出Relative Hom-Rota-Baxter算子的定义,利用Relative Hom-Rota-Baxter算子构造Hom-Dendriform代数和Hom-Tridendriform代数.     

用IAA求解约束模型多解问题

针对蚁群优化算法易于陷入早熟收敛和局部求精能力不足的缺点,提出一种用免疫蚁群算法(IAA)寻找最优解的方法.算法基于人工免疫系统原理,设计了具有免疫能力的蚂蚁抗体保持蚁群的多样性,在迭代后期蚁群依然保持进化能力,提高了算法的局部求精能力,使蚁群优化算法在局部开采与全局探索间都取得了更好的平衡.实验结果表明,算法具有良好的优化性能和时间性能.     

离散求和法应用于空气弹簧ANSYS多步分析

列举了空气弹簧ANSYS仿真过程中存在的一些问题和难点。介绍了EQ6111空气弹簧的结构和材料特点,并针对性地建立了空气弹簧的有限元模型。针对空气弹簧分析过程中所存在的气压载荷问题,采取了多步分析的思路。在此思路的基础之上,采用离散求和法编写胶囊容积计算宏,应用于空气弹簧的垂向和横向静态力学性能分析,并将分析结果与试验结果和前人分析结果进行了比较,取得了较高的模拟分析精度,并且大大提高了仿真过程的连续性和可控制性。     

顺 从 算 子 的 稳 定 性

利用算子逼近思想研究各种广义顺从算子构成的集合在B(H )中的闭包和内点(即在B(H )中的百分比), 并进一步研究算子的各种顺从性在各种等价关系下的稳定性.     

基于静态和动态的社会网络挖掘算法

基于社会网络的静态和动态特征, 研究社会网络中的社区发现问题. 针对静态社会网络, 提出了边的Ξ系数及紧密度阈值等概念和Detstructure算法; 针对社会网络的动态特性, 提出了基于衰减策略的融合挖掘算法. 所提出的两种算法在应用中都取得了较好的效果.     

一类二阶边值问题无穷多解的存在性

考虑一类二阶三点边值问题无穷多解的存在性. 利用分析上下解的方法分别证明了共振与非共振两种情形下该类问题解的个数可以是可数无穷多个, 并针对实际问题利用打靶法和Newton迭代法给出了该类问题的数值解法及相应的图像分析.     

一类二阶电路的快速算法

提出了微一阶电路和宏一阶电路等概念;基于上述新概念,建立了一类二阶电路的快速算法,从而使二阶电路与一阶电路一样,其动态分析实际上也成为一种静态分析.通过实例验证,并根据网络理论证明了所提出的快速算法。