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一种新的车辆图像识别分类算法研究
被引量：
2
1
作者
邓天民
于勇
邵毅明
《重庆交通大学学报（自然科学版）》
CAS
2008年第6期1142-1145,共4页
提出了一种在静止背景交通图像序列中运动车辆的检测和分类方法,即基于GVF-Snake模型和惯量椭圆的车辆分类算法。利用混和高斯模型(GMM)、期望最大化(EM)估计算法、改进GVF-Snake模型,从序列交通视频图像中检测出运动车辆;然后,借用刚...
提出了一种在静止背景交通图像序列中运动车辆的检测和分类方法,即基于GVF-Snake模型和惯量椭圆的车辆分类算法。利用混和高斯模型(GMM)、期望最大化(EM)估计算法、改进GVF-Snake模型,从序列交通视频图像中检测出运动车辆;然后,借用刚体惯量椭圆原理,计算运动车辆等效椭圆偏心率,从而建立车长-车投影面积-车的等效椭圆偏心率三参数建立了车辆分类器。该方法的车辆检测与分类都是基于数理统计原理,算法复杂度小,可用数字逻辑编程实现,适合在嵌入式系统中应用。
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关键词
混和高斯模型(GMM)
GVF—Snake模型
偏心率
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职称材料
基于粒子滤波与改进GVF Snake的人手跟踪算法
被引量：
1
2
作者
孙一奇
吴爱国
+1 位作者
董娜
邵一哲
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第7期801-807,共7页
为实现在复杂背景下对人手进行准确、快速的位置跟踪与轮廓跟踪,并针对粒子滤波无法获取人手目标的准确信息与人手深凹区域获取难的问题,提出一种基于肤色自适应梯度矢量流主动轮廓(Gradient Vector Flow Snake,GVF Snake)模型的粒子滤...
为实现在复杂背景下对人手进行准确、快速的位置跟踪与轮廓跟踪,并针对粒子滤波无法获取人手目标的准确信息与人手深凹区域获取难的问题,提出一种基于肤色自适应梯度矢量流主动轮廓(Gradient Vector Flow Snake,GVF Snake)模型的粒子滤波算法实现人手跟踪.该算法首先对粒子滤波得到的人手区域进行肤色灰度增强,弱化背景梯度信息,然后对该区域利用引入自适应梯度矢量流场和肤色自适应外部引导力的GVF Snake模型,获取人手的真实轮廓以及准确的系统观测和系统状态,减少了粒子退化的可能,完成了更加准确的位置跟踪.实验表明:在复杂、运动背景甚至大范围遮挡的情况下,该改进算法获得了更加准确的人手轮廓,同时对人手跟踪的实时性提升了13%,均方根误差降低了48%.
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关键词
人手跟踪
人手轮廓
梯度矢量流主动轮廓模型
自适应
粒子滤波
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职称材料
题名
一种新的车辆图像识别分类算法研究
被引量：
2
1
作者
邓天民
于勇
邵毅明
机构
重庆交通大学交通运输学院
重庆大学自动化学院
出处
《重庆交通大学学报（自然科学版）》
CAS
2008年第6期1142-1145,共4页
基金
重庆市科技攻关资助项目(CSTC2007AC6036)
重庆市自然科学基金资助项目(CSTC2007BB6425)
文摘
提出了一种在静止背景交通图像序列中运动车辆的检测和分类方法,即基于GVF-Snake模型和惯量椭圆的车辆分类算法。利用混和高斯模型(GMM)、期望最大化(EM)估计算法、改进GVF-Snake模型,从序列交通视频图像中检测出运动车辆;然后,借用刚体惯量椭圆原理,计算运动车辆等效椭圆偏心率,从而建立车长-车投影面积-车的等效椭圆偏心率三参数建立了车辆分类器。该方法的车辆检测与分类都是基于数理统计原理,算法复杂度小,可用数字逻辑编程实现,适合在嵌入式系统中应用。
关键词
混和高斯模型(GMM)
GVF—Snake模型
偏心率
Keywords
GMM （Gaussian Mixture
model
）
gvf-snake （gradient vector flow-snake） model
eccentricity
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于粒子滤波与改进GVF Snake的人手跟踪算法
被引量：
1
2
作者
孙一奇
吴爱国
董娜
邵一哲
机构
天津大学电气自动化与信息工程学院
出处
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第7期801-807,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61403274)
天津市科技计划项目(15ZXZNGX00160)
文摘
为实现在复杂背景下对人手进行准确、快速的位置跟踪与轮廓跟踪,并针对粒子滤波无法获取人手目标的准确信息与人手深凹区域获取难的问题,提出一种基于肤色自适应梯度矢量流主动轮廓(Gradient Vector Flow Snake,GVF Snake)模型的粒子滤波算法实现人手跟踪.该算法首先对粒子滤波得到的人手区域进行肤色灰度增强,弱化背景梯度信息,然后对该区域利用引入自适应梯度矢量流场和肤色自适应外部引导力的GVF Snake模型,获取人手的真实轮廓以及准确的系统观测和系统状态,减少了粒子退化的可能,完成了更加准确的位置跟踪.实验表明:在复杂、运动背景甚至大范围遮挡的情况下,该改进算法获得了更加准确的人手轮廓,同时对人手跟踪的实时性提升了13%,均方根误差降低了48%.
关键词
人手跟踪
人手轮廓
梯度矢量流主动轮廓模型
自适应
粒子滤波
Keywords
hand tracking
hand contour
gradient
vector
flow snake(GVF snake)
model
adaptiveness
particle filter
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种新的车辆图像识别分类算法研究
邓天民
于勇
邵毅明
《重庆交通大学学报（自然科学版）》
CAS
2008
2
在线阅读
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职称材料
2
基于粒子滤波与改进GVF Snake的人手跟踪算法
孙一奇
吴爱国
董娜
邵一哲
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
1
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职称材料
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