三维动画的视觉分析

文章从投影学的角度对三维动画的视觉进行了分析，阐述了透视投影的定义、原理及分类：即一点透视、二点透视和三点透视，探讨了透视原理在三维动画中的应用，概括了三维动画的制作过程：即建模型—设视点—选路径—做动画。     

浅谈视觉思维在体操教学中的应用

试图引用“视觉思维”这一新概念来解决体操教学中一些不利因素的影响问题 ,帮助学生形成清晰的动作形象 ,保持身体平衡 ,更好地完成动作 ,不断提高课堂教学效果     

AGV视觉导航模糊控制研究

本文提出了一种AGV视觉导航模糊控制方法。首先对AGV建立其运动学模型,分析其可能的位姿,其次建立模糊控制器进行控制。仿真结果表明,车体能够在很短的时间内实现纠偏,达到期望位姿。     

偏振光视觉——昆虫的全球定位系统

全球定位导航系统就是利用定位卫星,在全球范围内实时提供全天候、全球性的定位和导航服务。目前,在行业内最著名的就是美国的GPS系统。毫无疑问,昆虫是无法连接到人类GPS系统的,那么昆虫是如伺找到回家之路的呢?昆虫总有一些令人惊奇的本领,让自诩为"万物之灵"的人类望尘莫及。每年八月,成群的蜉蝣在多瑙河畔聚集,开始为期两天的交配和产卵活动。弥漫的飞虫数量众多,如同织     

基于显著性区域的红外行为识别

视频特征的提取是行为识别方法中一个关键步骤,当视频场景中存在无关行人或者背景干扰时,提取的特征往往会包含较多的干扰信息,这将严重影响分类器的分类效果,进而影响行为识别准确率。针对这类问题,提出了一种基于显著性区域的红外行为识别方法。该方法对视频序列提取光流运动历史图(optical flow motion history image, OF-MHI)特征,获取视频序列的运动信息,此步骤旨在消除图像背景及静止目标干扰。利用类别激活映射(class activation map, CAM)方法进一步消除运动目标干扰,获得兴趣目标显著性区域,进而获得显著性区域特征图。输入卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)提取最终特征,并采用支持向量机(support vector machine, SVM)获得识别结果。与传统方法相比,实验结果表明,该方法有效地提升了识别准确率。     

基于视觉显著性的彩色图像分割

为了提高图像显著性检测的准确性,从数学模型上探索显著性的多特征空间.利用多尺度特征提取算法获得低层视觉特征,对特征矩阵用低秩矩阵恢复理论提取显著图,并在自底向上模型基础上融合了高层视觉特征,由高层视觉特征构成一幅权重的显著图.提高了显著度和显著目标的检测性能.通过自适应阈值算法对视觉显著目标进行分割.实验结果表明,该模型比传统的模型提取的显著目标更完整、更准确.     

基于多尺度的增强ViBe背景建模

提出一种基于多尺度的增强ViBe背景建模方法 mViBe.通过多尺度模型,将像素点的颜色信息与其空间位置信息相结合并通过多尺度判别,有效地降低对背景像素的误判.利用基于多重先验概率对多尺度模型进行层次化更新,提高了在多模态背景、摄像头抖动及光照变化等复杂场景条件下背景模型的鲁棒性.实验结果表明:提出的mViBe算法相比ViBe算法及其他代表性算法具有更优的检测性能,同时保持很好的实时性.     

基于视觉显著性信息的自然图像抠图算法

为了解决目前抠图算法的采样不充分问题,提出了一种在视觉显著信息指导下的采样,并通过可信度计算确定样本可用性的自然图像抠图算法SIGM.该算法将视觉显著模型引入采样过程,以显著图为指导重点采集区域内的颜色显著样本点.综合分析候选样本对的可信度,将是否符合线性假设、颜色空间内的距离、局部显著性等作为评判依据,选择具有高可信度的样本对来估计透明度值.使用抠图拉普拉斯矩阵作为代价函数的平滑项,优化估计透明度值,得到最终的图像掩膜.实验结果验证了该算法的有效性和准确性.     

基于单目视觉的传送带上产品定位技术

提出了一种基于单目视觉的传送带上产品定位技术.该技术利用相机的针孔模型,基于张正友的平面标定方法,通过数字图像处理技术实现了对传送带上产品的准确定位.在定位过程中引入了图片加框技术,显著降低了复杂场景带来的误差.实验结果表明:该方法可以有效地实现传送带上单个或多个物体的定位;其中单物体定位的平均误差为1.8‰,多物体定位的平均误差小于1.1‰.