一种基于属性贝叶斯网络的行为识别模型

针对传统行为识别方法仅利用底层特征识别的不足,提出了一种将动作属性与贝叶斯网络相结合的行为识别方法.首先,提取视频中的时空兴趣点及其3D-SIFT特征描述符,用词袋的方法建立时空词典对视频序列进行表示;然后,利用底层特征训练属性分类器,构造由底层特征到高层特征的映射,将底层特征样本经过属性分类器后得到行为—属性的样本信息,并采用MAP(最大后验概率)准则学习贝叶斯网络结构,从而建立一种基于属性贝叶斯网络的行为识别模型.实验结果表明该模型能有效地进行行为识别.     

基于Contourlet变换的连铸坯表面缺陷识别

根据连铸坯表面图像的特点,提出了一种基于Contourlet变换的连铸坯表面缺陷识别方法.通过Contourlet变换将样本图像分解成不同尺度和方向的子带,提取子带的Contourlet系数特征,并结合样本图像的纹理特征,得到一个高维的特征向量.利用监督核保局投影算法对高维特征向量进行降维,将降维后的低维特征向量输入支持向量机,对连铸坯表面图像进行分类识别.对现场采集到的裂纹、氧化铁皮、光照不均和渣痕四类样本图像进行实验,本文提出的识别方法对样本图像的识别率可达94.35%,优于基于Gabor小波的识别方法.     

基于随机森林的手指静脉识别方法研究

利用手指静脉造影识别人的身份已发展成为自动身份识别领域的一种重要方式,并广泛应用于多种实际场景。为了提升手指静脉图像的识别率,提出了一种基于随机森林的手指静脉识别方法。先将灰度化的手指静脉图像利用圆形等价模式LBP算子计算出编码值,然后通过子窗口直方图降维获取用于识别的特征向量,用随机森林集成分类器完成分类识别。通过实验对比分析,结果表明该方法能达到较理想的识别效果。     

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.     

基于3D骨架和MCRF模型的行为识别

针对目前行为识别方法的不足,提出一种基于人体3D骨架和多CRF模型(MCRF)的行为识别方法.3D骨架数据量少且保留了行为关键信息的优点,并具有融合多特征和上下文信息的优势.为此,首先基于3D骨架将人体动作划分为全局运动、手臂运动和腿部运动,通过对动作序列进行多类特征提取,形成多类特征集;然后利用CRF模型对每一特征集建模,再融合所有的CRF模型,得到MCRF模型;最后利用MCRF模型进行行为识别.实验结果表明,该方法具有较高检测率.     

基于深度卷积神经网络的三维模型识别

为了进一步提高三维模型的识别精度,提出了一种基于深度卷积神经网络的三维模型识别方法。将点云数据通过占用网格规范化计算转化为二值3D体素矩阵,通过附加正则化项的随机梯度下降算法提取体素矩阵的特征,再通过共享权重的旋转增强对训练集进行数据增广并以此对模型标签进行预测。实验结果表明,该算法在公开数据集ModelNet40及悉尼城市模型数据集上的识别精度均达到85%左右。与基于同类机器学习的三维模型识别算法相比,在相同训练数据集上该方法网络训练时间短,在相同测试数据集上模型识别准确率高,检索速度快。提出的体素占用网格模型的深度卷积神经网络,可以实现三维点云模型数据集及规范化体素模型数据集的识别和分类工作。     

基于SVM的车辆识别技术

 车辆识别技术本身存在着识别难度大、识别结果精度低等问题,本文提出一种基于统计模式识别理论的车辆识别方法,利用非线性支持向量机(SVM)对目标车辆进行识别.首先,该算法通过车载CCD摄像头采集自车前后方车辆的图像信息,对所采集到的图像进行小波去噪以及图像二值化处理,剔除噪声干扰.通过坐标变换使图像中车辆跟实车建立一一对应关系,进而对目标车辆进行准确定位;其次,对处理后的图像进行8×8网格划分,将各网格内满足要求的像素点数跟网格内总像素点数的比值作为每个网格输出值(0,1)的唯一判定条件,将每一行网格输出值的总和作为特征向量的元素.以遗传算法为搜索模式,采用交叉验证技术确定SVM的最佳参数组合,最后将自车前后方10—20m内车辆作为训练样本对模型进行训练和测试;并用ROC曲线(受试者工作特征曲线)对模型进行评价.     

二维有限元网格图象的识别

提出了二维有限元网格图的识别方法．通过对一帧网格图的扫描和二值 化，从中识别出节点和边两种基元．根据这两种基元的拓朴关系生成对称邻接矩阵Ａ，以线度作为限定条件在Ａ的上三角进行单元匹配操作，最后生成 可供应用程序读取的节点坐标和单元表示数据．     

可解释时空卷积网络的微表情识别应用

面部微表情具有持续时间短、强度低等特点,因此微表情识别的准确率较低,且当前提出的基于深度学习的微表情识别方法难以理解网络模型的决策原因,以至于难以应用于实际.针对该问题提出一种基于残差单元的可解释时空卷积网络用于微表情识别的方法,该方法通过使用时空卷积网络,将微表情视频帧序列作为输入,并解释网络模型参数与特征,在实现模型可解释性的同时,提高了微表情识别的准确率.在CASME2、SMIC和SAMM数据集上对提出方法进行验证,实验结果表明,本文方法优于目前大部分基于深度学习的微表情识别方法.     

面向武器装备领域的复杂实体识别

针对武器装备领域复杂实体的特点, 提出一种融合多特征后挂载武器装备领域知识的复杂命名实体识别方法。首先, 使用BERT 模型对武器装备领域数据进行预训练, 得到数据向量, 使用Word2Vec模型学习郑码、五笔、拼音和笔画的上下位特征, 获取特征向量。然后, 将数据向量与特征向量融合, 利用Bi-LSTM模型进行编码, 使用CRF解码得到标签序列。最后, 基于武器装备领域知识, 对标签序列进行复杂实体的触发检测, 完成复杂命名实体识别。使用环球军事网数据作为语料进行实验, 分析不同的特征组合、不同神经网络模型下的识别效果, 并提出适用于评价复杂命名实体识别结果的计算方法。实验结果表明, 提出的挂载领域知识且融合多特征的武器装备复杂命名实体识别方法的F1值达到95.37%, 优于现有方法。     

基于三维视觉的运动易损动作识别方法研究

在对运动易损动作进行识别时,一直由于无法克服外界条件带来的影响,存在识别精度低、误差大的问题。提出基于三维视觉的运动易损动作识别方法,对运动动作的三维视觉空间进行三维梯度值求解,获取三维视觉梯度直方图特征;并进行降维出来,得到低维隐空间下的运动模型,在此基础上,对其进行序列映射,求出测试序列与训练序列的吻合度。通过匹配计算,获取匹配度,实现运动易损动作的识别。实验结果表明,所提方法具有很高的识别精度,所需时间较短,识别性能高。     

基于ORB-SLAM2的三维占据网格地图的实时构建

针对ORB-SLAM2系统只能输出相机的运动轨迹图,而不能生成用于路径规划和导航地图的问题,提出了一种基于ORB-SLAM2的跳表地图(Skip List Map)构建算法,可用于三维占据网格地图实时构建。首先搭建了一个用于三维占据网格地图实时构建的Skip List Map模型,其时间复杂度仅为O(lgn);其次对Skip List Map三维占据网格地图的生成与更新做了详细推导;最后设计了ORB-SLAM2与Skip List Map算法相结合的方案。通过效率对比实验,表明本文算法具有较高的时间效率与灵活性;搭建实验所需平台并进行了真实场景实时实验,实验表明本文算法能实现三维网格地图的实时构建;且能清晰标识出环境中障碍物的位置,验证了本文算法的有效性。     

对流扩散反应方程基于坐标变换的高阶紧致差分格式

基于非均匀网格,提出了一种求解一维定常对流扩散反应方程的高精度紧致差分格式。首先采用坐标变换方法将原方程由物理空间的非均匀网格转换为计算空间的均匀网格,然后给出一阶导数和二阶导数在均匀网格上的中心差分逼近式,并结合变换后的方程,得到了定常对流扩散反应方程具有四阶精度的紧致差分格式。最后,通过数值算例验证了该方法的精确性和高分辨率的特点。数值实验结果表明,对于所研究问题,该方法较不进行坐标变换而直接在物理域上建立的非均匀网格上的高阶紧致格式具有更高精度。     

基于光照子空间的人脸识别研究

利用球面谐波模型建立的9D光照子空间进行人脸识别.用SFS方法获得人脸表面特征点深度,以特征点深度为基础,用NURBS方法重构三维人脸,并用该三维人脸的法向量计算球面谐波基图像,进行人脸识别.结果表明,以所求的球面谐波基图像为基础进行人脸识别,不仅提高了人脸表面法向量的精度,减少了运算量,而且使得人脸的识别率明显提高....     

基于二维图像矩阵的稀疏表示分类方法

利用稀疏表示对图像分类时,需要将二维图像转换为一维特征向量,这大大增加了计算复杂度和忽略了图像矩阵中固有的局部结构信息.为了解决上述问题,设计了完全基于二维特征矩阵的稀疏表示人脸分类方法.首先将二维图像转为2D Fisherface矩阵,然后直接利用二维矩阵求解稀疏表示和进行分类.整个识别过程中,不需要将二维图像转换为一维向量.实验结果表明,二维特征矩阵在稀疏表示分类中是十分有效的,设计的方法可以更快的运算速度达到更高的识别率.在ORL人脸数据库和Extended Yale B人脸数据库上的识别率分别达到97.5%和99.3%.     

基于MSVR和Arousal Valence情感模型的表情识别研究

通常的表情识别方法是对基本情绪进行表情分类,然而基本情绪对情感的表达能力有限。为了丰富情感的表达,研究采用Arousal-Valence情感模型,从心理学的角度对Arousal-Valence模型中Arousal维度和Valence维度之间的相关性进行了分析,并用统计学方法对AVEC2013,NVIE和Recola 3个数据集进行研究,实验结果表明它们之间具有正相关关系。为了利用Arousal-Valence 之间的相关性,采用多输出支持向量回归（multiple dimensional output support vector regression,MSVR）算法作为表情的训练和预测算法,并结合特征融合和决策融合提出了一种基于MSVR的两层融合表情识别方法。实验结果表明提出的表情识别方法比传统的方法能取得更好的识别效果。     

一种结合深度信息的人体行为识别方法

针对现有的人体行为识别方法中易受到噪声、光照以及复杂背景等因素的影响,同时,未充分考虑到人体交互区域的作用。提出一种结合普通彩色视频和深度信息的人体行为识别方法。首先,对于识别中提取人体运动目标时,利用深度图中物体表面法向量提取运动目标的边缘;同时结合加权累计帧差法获取运动模板。其次,结合深度连续性提取非人体区域(人体与动作的交互区域)并进行描述,作为人体行为表示的一部分。最后利用支持向量机(support vector machine)进行训练和识别。实验部分在CAD-120数据集中测试,通过与一些现有的人体行为识别方法相比较,动作识别准确率提高了5%左右。     

一种基于两步降维和并行特征融合的表情识别方法

在采用特征融合方法进行人脸表情识别时,通常会产生高维特征问题.针对这一问题,提出一种基于两步降维和并行特征融合的表情识别新方法.利用主成分分析法(principal component analysis,PCA)分别对待融合的两类特征在实数域进行第一次降维,将降维后的特征进行并行特征融合;为了解决在并行融合过程中产生的高维复特征问题,提出一种基于酉空间的混合判别分析方法(unitary-space hybrid discriminant analysis,unitary-space HDA)作为酉空间的特征降维方法.该方法是实数域混合判别分析法在酉空间内的扩展,并兼顾了复特征数据的类间判别信息及全局描述信息.对局部二值模式(local binary pattern,LBP)和Gabor小波特征进行融合,并在JAFFE和CK+表情数据集上开展对比实验.实验结果表明,该方法具有较好的高维复特征数据降维能力,并且有效提高了表情识别率.     

Standard映射及其三维扩展在多媒体加密中的应用

混沌映射因为初值敏感性、参数敏感性、遍历性和类随机性的特点,很适合用于信息加密.离散化后的混沌映射与扩散机构相结合,与传统的密码算法相比,加解密速度更快,能够满足实时性要求.与Baker和Cat映射相比,Standard映射具有更大的密钥空间,更适合于信息加密.因此将其扩展到三维空间,构造了基于离散Standard映射的多媒体加密方案,分析了Standard映射的参数敏感性,给出了置乱循环次数和扩散函数的选择方法.实验结果表明,算法具有较高的安全性和较快的加解密速度,适合于多媒体数据,如图像、视频、多波段图像等的加密.     

基于RGB-D的室内场景实时三维重建算法

针对基于视觉的室内场景三维重建过程中存在三维点云匹配不准确、过程耗时和深度信息部分缺失的问题,提出一种带有深度约束和局部近邻约束的基于RGB-D的室内场景实时三维重建算法.该算法首先利用RGB-D相机采集到的RGB图像做哈里斯角点检测,再用SURF特征点描述方法对检测到的特征点生成64维特征描述子.接着利用特征点集合的深度信息和局部近邻特征点信息作为约束,初步筛选出相邻帧间正确的匹配点对,再结合随机抽样一致性(RANSAC)算法去除外点,以此得到相机的姿态估计.最后利用RGB-D的深度图像,在图优化方法(g2o)的基础上生成三维点云,实现室内场景的三维重建.实验中,RGB-D摄像头装载在自主移动导航的小车上,实时重构的三维场景验证了所提算法的可行性和准确性.