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采用PHOG融合特征和多类别Adaboost分类器的行为识别 被引量:11
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作者 马世伟 刘丽娜 +1 位作者 傅琪 温加睿 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第11期2827-2837,共11页
为了解决类能量图易受人体运动时间和位置移动等因素影响而难以有效描述动作细节特征的问题,本文提出了一种基于类能量图金字塔梯度直方图(PHOG)融合特征和多类别Adaboost分类器的人体行为识别方法。该方法首先对经过躯体配准的运动人... 为了解决类能量图易受人体运动时间和位置移动等因素影响而难以有效描述动作细节特征的问题,本文提出了一种基于类能量图金字塔梯度直方图(PHOG)融合特征和多类别Adaboost分类器的人体行为识别方法。该方法首先对经过躯体配准的运动人体目标轮廓图像构造平均运动能量图(AMEI)和增强的运动能量图(EMEI),分别提取其分层梯度方向直方图(PHOG)特征并进行串联融合,作为一种多层次的行为特征描述;然后使用基于查找表的LUT-Real Adaboost算法设计多类别分类器,实现图像中人体行为动作的识别。实验结果显示其在典型的人体动作数据集DHA上的正确识别率达97.6%,高于其它采用单一特征描述和SVM等分类器的方法。表明该方法将整体与局部特征相结合,可以有效描述不同尺度下的动作细节特征,增强了人体行为特征的描述能力,提高了识别性能。 展开更多
关键词 人体行为识别 平均运动能量图 增强运动能量图 分层梯度方向直方图特征 查找表型RealAdaboost
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基于LBP和PHOG特征监督相关融合的军事目标分类方法
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作者 张善文 齐国红 邵彧 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2021年第4期11-15,共5页
军事目标分类是一个重要的研究方向。在复杂背景下不同的军事目标的相似度较高,使得基于传统视觉特征的军事目标的分类精度不高。提出一种基于改进典型相关分析的局部二值模式(LBP)和分层梯度方向直方图相结合的军事目标分类方法。首先... 军事目标分类是一个重要的研究方向。在复杂背景下不同的军事目标的相似度较高,使得基于传统视觉特征的军事目标的分类精度不高。提出一种基于改进典型相关分析的局部二值模式(LBP)和分层梯度方向直方图相结合的军事目标分类方法。首先提取军事目标的LBP和PHOG特征;然后利用改进的典型相关分析将LBP与PHOG特征相融合;最后利用K-最近邻分类器对图像进行分类。该方法的优点在于LBP与PHOG相融合的特征有比较好的分类能力和鲁棒性。在军事目标数据集上的分类结果表明,该方法是有效可行的。该方法为军事目标识别系统提供了技术参考。 展开更多
关键词 军事目标分类 局部二值模式 分层梯度方向直方图 局部判别典型相关分析
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方向梯度直方图及其扩展 被引量:13
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作者 傅红普 邹北骥 《计算机工程》 CAS CSCD 2013年第5期212-217,共6页
介绍方向梯度直方图(HOG)及其扩展。结合HOG的计算步骤阐述其内在理念和捕获的主要图像特征,指出其局限性,论述对HOG的重要扩展,包括多尺寸HOG、梯度方向直方图金字塔、分析降维HOG,给出对各扩展使用积分图加速计算的方法以及其他改善方... 介绍方向梯度直方图(HOG)及其扩展。结合HOG的计算步骤阐述其内在理念和捕获的主要图像特征,指出其局限性,论述对HOG的重要扩展,包括多尺寸HOG、梯度方向直方图金字塔、分析降维HOG,给出对各扩展使用积分图加速计算的方法以及其他改善方法,从措施、复杂度、维数、思想等方面对各HOG改善方法进行比较,给出HOG未来的研究方向。 展开更多
关键词 局部特征描述符 方向梯度直方图 积分图 梯度方向直方图金字塔 降维分析
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基于生物启发特征的真实环境笑脸分类方法 被引量:2
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作者 陈俊 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第18期198-200,共3页
为解决生物启发模型(BIM)存在的3个问题,即高计算复杂度、有争议的视觉皮层关系建模,以及类前向反馈机制带来的盲目特征选择,提出一种基于生物启发特征(BIF)的真实环境笑脸分类方法。构建基于BIF的笑脸分类系统,提取人脸表情图像嘴部区... 为解决生物启发模型(BIM)存在的3个问题,即高计算复杂度、有争议的视觉皮层关系建模,以及类前向反馈机制带来的盲目特征选择,提出一种基于生物启发特征(BIF)的真实环境笑脸分类方法。构建基于BIF的笑脸分类系统,提取人脸表情图像嘴部区域的金字塔梯度方向直方图特征,使用局部保持投影进行BIM特征降维,采用Adaboost算法进行BIM特征选择。实验结果验证,该系统的最佳识别率达96.5%。 展开更多
关键词 笑脸表情分类 生物启发特征 金字塔梯度方向直方图特征 局部保持投影 支持向量机
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在线生物文献磁共振图像识别方法
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作者 唐凤仙 钱沄涛 赵鹏飞 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第15期1-5,共5页
为实现在线生物文献磁共振成像(MRI)图像库的构建,利用图像特征的塔式梯度方向直方图(PHOG)和塔式关键词直方图(PHOW)进行互补特征表示,使用支持向量机对MRI图像与非MRI图像以及脑部MRI与非脑部MRI图像进行自动分类。实验结果表明,空间... 为实现在线生物文献磁共振成像(MRI)图像库的构建,利用图像特征的塔式梯度方向直方图(PHOG)和塔式关键词直方图(PHOW)进行互补特征表示,使用支持向量机对MRI图像与非MRI图像以及脑部MRI与非脑部MRI图像进行自动分类。实验结果表明,空间形状信息与局部分布信息融合的特征能提高图像分类的准确率,为构建在线文献中MRI图像库的知识系统提供技术支持。 展开更多
关键词 在线文献 磁共振成像 塔式梯度方向直方图 塔式关键词直方图 图像分类
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干旱区植物叶片识别研究 被引量:2
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作者 王丹 郑江华 努尔巴依 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第13期129-133,共5页
现有植物叶片识别方法都是基于扁平状叶片,而干旱区植物叶片多呈针叶,因此不适合干旱区植物叶片的识别,使得对于干旱区植物研究主要依靠专家识别,不利于对干旱区植物叶片的进一步研究。提出使用差异性值监督局部线性嵌入算法D-LLE,充分... 现有植物叶片识别方法都是基于扁平状叶片,而干旱区植物叶片多呈针叶,因此不适合干旱区植物叶片的识别,使得对于干旱区植物研究主要依靠专家识别,不利于对干旱区植物叶片的进一步研究。提出使用差异性值监督局部线性嵌入算法D-LLE,充分挖掘样本之间的类别信息,提高干旱区植物叶片的识别效率。首先利用金字塔梯度方向直方图(PHOG)的方法提取叶片图像特征,再使用PCA、LLE、WLLE、D-LLE等主流的降维算法,对提取的PHOG特征进行降维,最后建立支持向量机(SVM)的分类模型对植物叶片图像分类。经过这四种降维算法后的平均识别率分别为76.3%、85.3%、89.1%、95.5%;骆驼刺、苦豆子和沙枣的叶片正确识别率,相对其他植物叶片较低。通过实验证明了PHOG特征在植物叶片特征提取的可行性,使用D-LLE算法相比传统特征降维的算法具有更高的效率,且较适合于干旱区植物叶片的自动识别分类。 展开更多
关键词 金字塔梯度方向直方图 差异性值 支持向量机 干旱区植物叶片
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