一种自适应关节点权值的姿势相似度计算方法

提出了一种新的关节点权值自适应的姿势相似度计算方法,选用Kinect体感设备采集姿势信息,获取人体骨架关节点数据.为适应不同人体体型,根据骨架长度对关节点数据进行修正.另外,针对不同的人体姿势,提出自适应的关节点权值定义方法.实验结果表明:所提出的姿势相似度计算方法准确度高并且结果稳定.     

基于Kinect 的康复训练系统设计与研究

针对运动功能障碍患者的康复训练需求,在使用Kinect 设备提取人体骨架拓扑结构的基础上,提出了一 种基于关节点角度序列提取人体运动特征的动作模型,并设计了一种基于Kinect 体感相机的康复训练系统。 该系统利用Kinect 设备实时采集人体骨骼数据,计算特征关节点间的角度,形成关节角度变化序列。利用动态 时间规整算法( DTW: Dynamic Time Warping ) 比较被测角度序列与动作库的标准动作序列的相似度,判断动作 是否标准并输出评估结果。该系统具有使用便捷、成本低的特点,提高了训练过程的趣味性。测试结果表明, 该系统通过人机交互实现了对运动障碍患者的康复训练指导,对康复训练过程具有积极影响。     

基于马尔科夫决策过程的多目标跟踪算法

目前,多目标跟踪算法仍面临诸多挑战,例如遮挡、快速运动等所造成的影响难以完全规避.为了解决上述问题,提出一种基于马尔科夫决策过程的多目标跟踪算法.该算法将每个目标建模成一个马尔科夫决策过程,通过最大化奖励函数来驱动状态间的转移,并将强化学习训练用于数据关联相似度函数,有效地解决了目标遮挡问题.同时,为了解决物体快速运动...     

一种新的基于核函数的Vague集间的相似度量

分析了已有Vague集之间相似度度量方法存在的缺陷. 在此基础上,充分挖掘Vague值中的不确定信息,利用两个Vague值核函数取小、取大的比值给出新的相似度量方法,给出基于动态核函数的Vague值的相似度定义,以及相应的Vague集和Vague元素的相似度定义. 并通过例子说明该方法适用于Vague环境的行为分析问题.     

基于骨骼信息的虚拟角色控制方法

针对当前动作捕捉方法中基于旋转矩阵的虚拟角色控制方法,虚拟角色模型运动还原度低、人体动作不能实时展现、抗光照干扰能力弱的问题,提出一种基于骨骼信息的四元向量控制方法。该方法以 Kinect 体感摄像机捕获的人体骨骼关节点数据为基础,计算并记录人体运动过程中关节点空间位移和关节点之间夹角的变化,根据相邻图像序列中的运动数据确定虚拟角色每个骨骼关节点的旋转角度,并将其转化为四元旋转向量。根据正向运动学原理,从根节点对虚拟角色模型进行调整并根据人体动作进行实时反馈。通过理论分析和仿真结果表明,与基于旋转矩阵的的虚拟角色控制方法相比,该方法的人体姿态还原度高,角度误差低,实时预览效果直观,实时性与抗光照干扰能力强。     

学习一致相似度矩阵的图非负矩阵分解

非负矩阵分解(NMF)是一种有效的数据降维方法,广泛应用于图像聚类等领域.然而,NMF不能捕获数据固有的几何结构,所以基于图的非负矩阵分解被提出.基于图的算法大多使用K-近邻来构造相似度图.由于数据中的异常值和错误特征,直接构造图是不准确的.针对上述问题,提出了基于学习一致性相似度矩阵的图非负矩阵分解方法.该方法首先通...     

一种基于改进相似度计算的文本聚类方法

针对文本在聚类或分类时,由于数据高维稀疏导致相似度值低的问题,提出一种基于改进文本相似度计算的聚类方法.首先,利用向量空间模型VSM表示文本,采用余弦函数计算文本之间的相似度;然后,基于网络中节点的相似性传播原理,通过设置阈值找到与各个文本相似度较大的文本集合,进而使用Jaccard系数将两个文本之间相似度计算转化为两个文本集合之间的相似度计算;最后根据得到的文本相似度矩阵,利用谱聚类算法对文本进行聚类.在WebKB上的实验结果表明,与传统的K-means、谱聚类方法相比,该方法提高了聚类的准确度,召回率与F值.     

基于N-Gram和动态滑动窗口的改进余弦相似度算法研究

为了解决余弦相似度算法进行数据清洗时重复与相似的数据会使计算量呈几何级增长的问题,提出了基于N-Gram和动态滑动窗口的改进余弦相似度算法.首先通过计算每条数据的N-Gram值,并对数据进行相似度排序,然后定义初始滑动窗口,其窗口值根据N-Gram值的方差动态调整,最后在每个窗口中根据相似度与阀值判断相似数据.实验结果表明,改进的余弦相似度算法在运行速度上有大幅度提高,数据清洗准确率也得到提升,且该算法适用于海量数据的情形.     

一种基于函数依赖的属性相似度调整算法

属性相似度的准确性是影响实体分辨准确程度的重要因素之一.为提高属性相似度的准确性,分析了属性相似度与函数依赖的关系,给出了属性相似度调整原则,提出了依据函数依赖进行相似度划分、相似度传递调整和计算相似度调整代价的方法,提出了通过属性相似度调整提高属性相似度准确性的属性相似度传递调整算法.实验结果表明,该算法能够更好地区分匹配记录对和不匹配记录对,获得更高的查全率、查准率和F1值.     

基于连续肯德尔相关系数学习相似度函数的图像检索方法

提出了一种基于连续肯德尔相关系数学习图像间相似度函数和运用学习的相似度函数进行图像检索的方法.通过对500幅图像所组成的图像数据库以及和其他传统相似度函数学习方法在图像检索中检索效果的比较实验可以得出:该方法的图像检索效果要优于其他相比较的传统方法.     

人体上肢运动的雅克比矩阵与灵活性分析

为了解人体上肢的运动学属性和操作能力,结合上肢解剖结构分析和国际生物力学学会提出的上肢运动描述方法,建立了人体右侧上肢的运动学模型.该模型包含了胸锁关节、盂肱关节和肘关节的运动,并将肩锁关节与肩胛胸壁关节的运动等效为上肢带骨运动.根据人体上肢关节的运动耦合关系推导了上肢关节与腕点间的速度雅克比矩阵,并对人体右上肢在冠状面、矢状面和水平面内的运动灵活性进行了分析.结果表明:影响腕点运动的独立关节参数少于上肢自然运动轴的数目,对应于上肢抬升角取值域的变化,雅克比矩阵有3种不同的结构形式;上肢在冠状面、矢状面和水平面内运动时,伸展位形区域的指标值小于屈曲位形区域的指标值,在屈曲位形区域人体上肢具有更好的运动灵活性.     

一种改进的自适应阈值分块曲面滤波方法

针对传统的分块曲面滤波算法使用固定阈值进行滤波时造成的误分现象,提出了一种改进的自适应阈值分块曲面滤波算法.首先采用高斯滤波以及K-D树(K-dimensional树)滤波对异常点云进行剔除;然后利用网格法对点云进行逐级分块,并以曲面拟合的方式自动获取块域种子点,降低种子区域过大造成的滤波影响,从而建立了顾及块域面积及块域内最大高差两个因素的滤波阈值自适应模型.利用3组不同的数据对传统算法与改进算法进行滤波对比试验,结果表明改进方法不仅解决了人工选取种子点带来的问题,还能有效降低两类误差,充分验证了改进算法的可靠性.     

点云格网化滤波方法及其在隧道变形监测中的应用

将三维激光扫描技术应用于地铁隧道变形监测,针对点云数据的预处理问题,研究基于小波分析的点云格网化滤波方法。结合南京地铁隧道扫描点云数据及其特性,分析和选择合理的插值方法对隧道点云进行格网化处理,采用小波变换对格网点数据进行异常值探测,采用小波阈值去噪对格网点数据进行整体去噪,获得滤波后的点云并进行封装对比,获得了很好的滤波效果。     

利用Kalman滤波的视频运动目标跟踪

提出一种基于kalman滤波的视频运动目标跟踪算法,首先对视频运动目标进行分割,求出运动目标的形心,再利用视频运动目标的形心所在宏块的运动矢量信息,用kalman滤波对运动目标的形心在下一帧的位置进行预测,从而快速、有效地自动跟踪多个目标对象.实验结果表明,该算法对运动目标的出现和消失,以及非刚性物体的尺度变化和变形,具有较强的鲁棒性.     

基于关节自由度约束的上臂轴旋转跟踪误差补偿

针对外敷跟踪器下皮肤组织滑移(Soft Tissue Artifact,STA)引起的人体运动跟踪中上臂轴旋转角位移跟踪误差问题,基于关节自由度约束,提出一种利用相连肢体相对位姿矩阵分解的在线STA误差补偿角度计算方法.首先,利用一组不包含上臂轴旋转的上肢运动轨迹跟踪信息,基于关节点位置连续和旋转自由度约束,通过优化方法计算各肢体分段坐标系到相应跟踪器坐标系的位姿变换矩阵;然后,上肢实时运动跟踪时,对上臂和小臂相对姿态矩阵引入上臂轴旋转STA误差补偿运动,在肘关节两旋转自由度的基础上进行3自由度的旋转矩阵分解,得到STA误差补偿角度.4人上肢运动跟踪实验表明:在不同肘关节内曲角度条件下,均能有效在线修正上臂轴旋转STA跟踪误差,且在旋转角度较大时,补偿精度优于线性STA误差补偿方法.     

基于标记点测量方法的上肢日常活动测量研究

使用基于普通摄像机的多维摄像系统，实现了基于体表标记点测量方法的上肢关节运动分析。在建立上肢运动模型基础上利用重构得到的标记点的空间数据，获得空间运动参数，建立了关节坐标系，并提出关节转角的计算方法。对上肢的日常活动进行了分析与测量。     

一种改进的协同过滤推荐算法

协同过滤推荐算法是目前个性化推荐系统中应用比较广泛的一种算法,但也同样面临着数据稀疏性、冷启动、可扩展性等问题.本文主要针对数据稀疏性问题和冷启动问题导致的推荐效果不精确,提出了一种改进的数据填充方式和相似度计算方法.首先根据用户评分习惯对用户进行层次聚类,其次利用用户基本信息如年龄初步计算用户之间的相似度,并将共同评分项所占比值作为权重得到用户相似度,最后利用Slope-one算法计算前K个相似用户的填充值,加入相似度的权重以获得最终填充值.计算相似度寻找近邻集时,将用户基本属性作为相似度权重,并且引入Sigmoid函数来添加时间戳对相似度的影响,并得到最终的相似度计算方法. 实验结果表明,推荐精度得到了显著提高,数据稀疏性问题和冷启动问题得到了改善.     

灰度文本图像自适应二值化滤波算法设计及应用

将自适应滤波与局部阈值二值化有机结合起来,提出自适应二值化滤波算法,旨在将淹没在噪声和失真中的灰度文本图像的二值图像信息通过滤波的方式恢复出来。采用改进的大津法计算局部阈值,对滤波结果进行二值化。依据二值化的结果估计滤波的误差,并调整滤波器参数。实验结果表明该算法克服了光照不均和噪声对灰度文本图像二值化的影响,得到了较理想的二值图像。     

一种快速实时的低信噪比红外点、斑点目标检测方法

针对红外弱小目标检测的重要性和困难性,首先采用一次门限进行比较预处理,然后根据目标的特点选取合适的高通模板进行图像空域滤波,滤波后进行自适应门限分割,将低信噪比的红外点目标从罱的背景中分割出来,最后点目标检测方法进行点合并,对同时存在的斑点和面目标进行检测,该算法可有效地减少运算量,可对同时存在的点,班,点,面目标进行实时快速检测。     

A collaborative filtering recommendation algorithm based on item and cloud model

Recommender system is an important content in the research of E-commerce technology. Collaborative filtering recom-mendation algorithm has already been used successfully at recom-mender system. However,with the development of E-commerce,the difficulties of the extreme sparsity of user rating data have become more and more severe. Based on the traditional similarity measuring methods,we introduce the cloud model and combine it with the item-based collaborative filtering recommendation algorithms. The new collaborative filtering recommendation algorithm based on item and cloud model (IC-Based CF) computes the similarity de-gree between items by comparing the statistical characteristic of items. The experimental results show that this method can improve the performance of the present item-based collaborative filtering algorithm with extreme sparsity of data.