基于光流的人体运动实时检测方法

针对目前广泛使用的光流法计算耗时严重问题,提出了基于差分图像绝对值和(SAD)与光流法相结合的人体运动检测方法. 通过计算SAD检测出运动区域,在已确定的运动区域内进行Horn-Schunck光流场计算,准确地计算出人体的运动信息. 在后续处理中,应用形态学的闭运算和连通性分析,较完整地分割出人体运动目标. 实验结果表明,该方法有效地提高了系统的计算速度,能够实时准确地对人体运动进行检测.     

基于光流法的篮球图像运动块差异自主检测方法

为了解决传统方法在人群密集遮挡情况下无法满足检测要求,以及针对正常运动块的加速度改变,容易误检测为差异运动块的问题,通过光流法研究篮球图像运动块差异自主检测问题。分析光流法方程,通过篮球图像序列中像素强度数据的时域改变与相关性判断运动块像素的变化。通过码本模型对篮球图像前景位置进行提取,避免人群遮挡干扰,在前景位置处找到特征点。获取目标特征点后,通过光流法对运动块进行跟踪,针对全部能够被跟踪的运动块,引入光流运动方向数据;把光流运动方向在相同角度区间中的特征点当成一组数据完成归一化处理,降低对正常运动块的误判断,增强检测精度。对各区间中光流加速度进行高斯滤波处理,把各角度区间加速度累加,将其当成篮球图像加速度,设定累积加速度阈值,在图像块累积加速度高于设定阈值的情况下,认为出现差异情况。结果表明,所提方法能够检测遮挡背景下篮球图像运动块差异,NMI与LODF值均较大。说明所提方法满足遮挡情况下运动块差异检测要求,检测结果准确,不容易出现误检测现象。     

基于光流技术的运动目标检测和跟踪方法研究

光流技术作为一种重要的二维运动估计技术,在运动目标检测和跟踪中有着重要的作用.为了更好地将光流技术运用到实时的运动目标检测和跟踪系统中,针对微分光流信息量丰富但计算量大、特征光流计算量小但信息量不足的现状,提出了一种基于最优估计的点匹配技术和光流均匀采样策略的光流场计算方法,并通过对灰度化后的光流场进行自适应阈值分割、形态学滤波等处理,实现了实时的运动目标检测和跟踪.通过对图像序列取700个样本点的仿真实验表明,该方法帧间处理时间基本小于100ms,同时基本解决了信息量和计算量的矛盾.     

结合光流法与最近邻算法的运动目标检测

运动目标检测具有广泛的理论和现实意义,光流法是检测运动目标的重要方法之一。但是用于运动目标检测的光流算法却有着计算量大、处理复杂的问题。一种聚类分析算法和改进的LK光流法相结合检测方案可以很好地解决此类问题。对基于改进的LK光流法的运动目标检测算法进行了分析和仿真,再加以聚类分析使得检测出的运动目标更加准确。首先对图像序列进行采样与预处理,并利用LK光流法计算得出相邻帧图像的光流场,然后再利用最近邻聚类算法对得到的光流场进行处理,进而检测出图像中的运动目标,最后使用Matlab软件进行算法程序验证。通过实验可知,基于金字塔LK光流法与最近邻算法的运动目标检测方案可以更加有效地检测出运动物体。     

基于光流的运动目标检测与跟踪

采用经典的光流计算方法,对运动目标检测与跟踪。经仿真实验验证算法具有精度高,计算速度快的特点。将算法引入到序列图像的运动目标提取,可以比较完整地从背景中提取出运动目标,并能够稳定跟踪序列图像中的运动目标。     

几种人体运动检测算法的比较研究

为了提高计算机视觉运动人体检测的效果,采用了OGHMs（Orthogonal Gaussian-Hermite Moments）法应用于人体运动检测中,在实现过程中对OGHMs加以简化,对运动图像进行Gaussian平滑处理,并在模块运算后期引入腐蚀运算从而得到更精确的检测效果。分析了时间差分法、背景减除法、光流法等常用的几种运动人体检测算法。通过对现有的实验结果分析比较表明,增加腐蚀作用后的OGHMs法不仅具备常用算法各自具有的一些优点,而且抗干扰能力强,同时还较好解决了计算量大的问题,不需要进行背景重建和更新等步骤,并且检测出的运动信息较多,能较完整、较精确地检测出运动人体。     

基于视频流的运动人体检测方法研究

提出一种基于对称帧间差分与背景减除相结合的运动目标检测和自适应背景更新方法.该方法首先建立背景模型,采用帧间差分法将当前帧图像分别与其相邻两帧图像相比较得到运动目标前景部分,并将三帧中变化率小于某一阈值的像素点以一定的更新率实时更新到背景模型中.同时,采用背景减除法对所建立的背景模型进行前景提取,将两种方法所获得的前景图像进行融合,再通过数学形态学运算去除噪声及小面积非人体运动部分,最终得到完整可靠的运动人体二值图像.实验结果表明该方法准确高效,能很好地克服光线的影响,提高监控系统的稳定性.     

基于肤色和运动检测技术的单目视觉手势分割

在分析肤色的信息特征和手势的运动特性基础上,构建了一种基于单目视觉的手势分割方法,可从视频图像序列中获取有意义的手势区域.针对确定的背景图像,以10帧的采样间隔采集手势图像,通过肤色信息特征来获得手势的肤色区域,同时通过差分法获得手势的运动区域,再将肤色区域与运动区域进行融合处理获得初始的手势区域,在此基础上,进一步研...     

一种改进的基于光流的运动目标检测方法

针对传统的基于梯度的光流方法一般不能检测出帧间位移小于1个像素的运动目标,提出一种改进的基于梯度的光流计算方法．该方法使用了一种新的3D-Sobel算子计算像素的时空梯度,并增加置信判断算子来确定每个像素对应的光流场,改进的梯度计算过程需要5帧图像．实验结果表明：在静止背景的图像序列中,该方法比传统方法能更好地检测出以不同速度运动的目标．     

二次加权距离判别

定义了各因子的判别权重和加权距离, 并结合二次判别和两类判别, 构造了二次加权距离判别. 该方法既保留了所有因子又体现了不同因子的判别能力. 经实际数据的计算验证, 其判别效果优于马氏距离判别.     

二次加权距离判别

定义了各因子的判别权重和加权距离,并结合二次判别和两类判别,构造了二次加权距离判别.该方法既保留了所有因子又体现了不同因子的判别能力.经实际数据的计算验证,其判别效果优于马氏距离判别.     

基于差值图像及肤色特征的人脸定位方法

该文提出一种用于安保监控系统中提取人脸的实用有效方法。该方法利用运动序列图像之间的差分图像,检测出运动目标区域,得到运动目标子图像,剔除大部分静止背景的干扰。随后对于图像进行肤色映射,得到二值图像,对二值图像进行水平和垂直投影,确定人脸的左右边界和上下边界,从而得到人脸的准确定位。该方法在工程上有效且计算量较少,可以达到实时需要。     

基于显式运动建模的视频伪装目标检测

目前的视频伪装目标检测方法通常采用隐式运动建模或直接输入存在噪声的离线光流图来获取运动线索,这会影响模型性能。为了解决这一问题,提出一种新的基于显式运动建模的视频伪装目标检测框架,称为SMHNet。首先,该框架将显式运动建模与伪装目标检测联合在同一个框架中进行学习。然后利用特征双向更新模块实现两个分支的双向交互更新,相互补充、优化和纠错,输出光流估计结果和目标检测图。此外,为了解决缺少光流真值图这一问题,采用自监督策略对显式运动建模分支进行监督。在两个数据集上的对比实验结果表明,SMHNet有效地提高了视频场景中伪装目标检测的性能。     

一种基于特征光流的角点匹配算法

提出了一种基于特征光流的角点匹配算法.首先,获取经过均匀化处理的特征角点;然后,考虑角点处的局部光流,求解角点处的光流场,从而得到角点处的粗略光流失量,实现了图像角点间的近似匹配;最后,把特征光流作为约束条件,根据两帧图像角点集之间的坐标关系,排除非正常角点,从而完成对特征角点的精确匹配.仿真实验表明:算法在减少计算量的同时可以提高匹配精度,进而实现高精度运动目标跟踪.     

PCA结合马氏距离法剔除近红外异常样品

采用PCA(principal component analysis)结合马氏距离法对近红外校正样品集中的异常样品进行剔除,从校正集的60个食醋样品中剔除了12个异常样,用剩下的48个样品建立了总酸、挥发酸的校正模型,并对预测集的15个食醋样品进行预测分析,以相关系数(R)、预测均方差(RMSEP)、平均相对误差(Er)为预测模型的评价指标.预测集R分别为0.9759,0.9383;RMSEP分别为0.0938,0.1635;Er分别为1.34%,2.80%.与原始校正集所建模型相比,校正模型的预测精度和稳定性得到显著提高.     

基于马氏椭球学习机的多类文本分类算法

提出一种基于马氏超椭球学习机的多类文本分类算法。对每一类训练样本,训练马氏超椭球学习机,使其包含该类尽可能多的样本,同时将噪音点排除在外。对于待分类样本,通过待分类样本的映射到每个超椭球球心的马氏距离确定其类别。实验结果表明,该算法提高了分类精度和分类速度。     

Method of Monitoring Wearing and Breakage States of Cutting Tools Based on Mahalanobis Distance Features

The Mahalanobis distance features proposed by P.C.Mahalanobis, an Indian statistician, can be used in an automatic on-line cutting tool condition monitoring process based on digital image processing. In this paper, a new method of obtaining Mahalanobis distance features from a tool image is proposed. The key of calculating Mahalanobis distance is appropriately dividing the object into several component sets. Firstly, a technique is proposed that can automatically divide the component groups for calculati...     

基于偶对约束和马氏距离的半监督模糊聚类算法

研究了基于偶对约束的半监督模糊聚类,将马氏距离引入到半监督模糊聚类SCAPC(semi-supervised fuzzy clustering algorithm with pairwise constraints)中,获得了一种新的半监督模糊聚类目标函数,通过求解优化问题,提出了一种基于偶对约束和马氏距离的半监督模糊聚类算法M-SCAPC(Modified-SCAPC).针对选择的标准数据集和人工数据集,对提出的算法M-SCAPC进行了实验研究,并与FCM(fuzzy C-means)、AFCC(active fuzzy constrained clustering)和SCAPC算法的聚类性能进行了比较,表明了提出的算法M-SCAPC在收敛速度和正确率方面的有效性.