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题名基于双谱特征的超宽带雷达人体目标识别
被引量：5
- 1
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作者
蒋留兵
吉雅雯
杨涛
车俐
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机构
桂林电子科技大学信息与通信学院
桂林电子科技大学广西无线宽带通信与信号处理重点实验室
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出处
《电讯技术》
北大核心
2015年第9期953-958,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61162007)
广西自然科学基金资助项目(2013GXNSFAA019323)
+1 种基金
广西科学研究与技术开发计划项目(桂科攻14122006-6)
广西教育厅科研立项项目(KY2015LX096)~~
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文摘
为了在人体微多普勒特征不明显条件下识别静态人体目标及人体姿态,提出了一种结合双谱对角线起伏特性与目标强散射点分布特征进行人体目标识别的方法。首先,通过分析静态人体目标双谱,提取双谱对角线起伏特性作为分类特征,降低了双谱数据的维数,减少了双谱特征冗余。然后,结合目标强散射点分布特征从不同角度描述目标,并构造用于目标识别的特征向量。最后,用支持向量机实现目标识别。仿真和实测结果均表明,双谱对角线起伏特性与目标强散射点分布特征融合的方法可以有效识别出静态人体目标并且实现人体姿态识别。
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关键词
超宽带雷达
人体目标识别
双谱起伏特性
支持向量机
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Keywords
ultra-wideband radar
human target recognition
bispectrum fluctuation characteristic
support vector machine
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分类号
TN957
[电子电信—信号与信息处理]
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题名基于多特征降维和迁移学习的红外人体目标识别方法
被引量：7
- 2
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作者
王鑫
张鑫
宁晨
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机构
河海大学计算机与信息学院
南京师范大学物理科学与技术学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2019年第12期3490-3495,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61603124)
教育部中央高校基本科研业务费专项资金项目(2019B15314)
江苏省“六大人才高峰”高层次人才项目(XYDXX-007)~~
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文摘
针对红外成像条件下人体目标受干扰严重时目标的识别准确性和鲁棒性较差的问题,提出了一种基于多特征降维和迁移学习的红外人体目标识别方法。首先,针对传统的红外人体目标特征提取方法提取某单一特征时存在信息涵盖不全面的问题,提取目标不同种类的异构特征,从而充分挖掘出红外人体目标的特点。其次,为了向后续识别分析提供有效且紧凑的特征描述,采用主成分分析方法对融合后的异构特征进行降维。最后,针对带标签的红外人体目标样本数据匮乏、训练样本和测试样本之间的分布及语义偏差导致的泛化性能差等问题,提出了一种有效的基于迁移学习的红外人体目标分类器,可较大程度地提高泛化性能和目标识别准确度。实验结果表明,所提的方法在红外人体目标数据集上的识别准确率达到了94%以上,与使用方向梯度直方图(HOG)特征、亮度自相似(ISS)特征等单一特征进行特征表示的方法以及使用传统的非迁移分类器如支持向量机(SVM)、K-近邻算法(KNN)等进行学习的方法相比均有所提升,且更加稳定,可以在实际的复杂红外场景中提升人体目标识别的性能。
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关键词
红外
人体目标识别
多特征
降维
迁移学习
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Keywords
infrared
human target recognition
multi-feature
dimensionality reduction
transfer learning
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分类号
TP391.413
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名火灾浓雾中的人体目标识别探测
- 3
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作者
曲明伟
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机构
锦州市消防支队
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出处
《消防科学与技术》
CAS
北大核心
2016年第8期1110-1112,共3页
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文摘
对火灾浓雾现场的采集图像数据进行加权计算,提高采集图像的数据灰度值和人体特征识别系统的检测速度。采用火灾浓雾运动目标检测背景估计算法,排除易燃物体及其他问题带来的误判影响。将灰度化的现场视频图像进行预处理,优化PCNN设定参数,确定系统的迭代次数,计算人体特征识别探测系统的时间。仿真实验表明,改进后人体目标图像识别系统对人体目标识别探测效率高,有效提升了救援速度。
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关键词
火灾浓雾
人体目标识别
火灾探测
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Keywords
fire smoke
human body recognition
fire detection
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分类号
X924.4
[环境科学与工程—安全科学]
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于外观统计特征融合的人体目标再识别
被引量：21
- 4
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作者
曾明勇
吴泽民
田畅
付毅
揭斐然
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机构
解放军理工大学通信工程学院
中国航空工业集团光电控制技术重点实验室
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出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2014年第8期1844-1851,共8页
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基金
光电控制技术重点实验室和航空科学基金(20125186005)联合资助课题
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文摘
人体目标再识别是视频监控等应用的关键问题之一。该文从外观统计特征融合的角度,利用人体的颜色和结构信息,基于空间直方图和区域协方差两种优秀的统计描述方法,研究了再识别问题的特征构建和测度选择等内容。构建特征时从图像多个层次的统计区域中提取了多类互补性较好的统计向量,设计测度时使用了简单的1l距离进行加权组合。两类统计方式融合而成的再识别方法不需要进行预处理和监督性训练过程。该文进行了广泛的实验比较和分析,验证了该文方法优异的识别性能和较强的实用性能。
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关键词
人体目标再识别
特征融合
空间直方图
区域协方差
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Keywords
Person re-identification
Feature fusing
Spatiogram
Region covariance
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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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题名颜色特征和超像素特征融合的人体目标再识别
被引量：2
- 5
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作者
宋亚玲
张良
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机构
中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室
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出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2015年第10期1378-1382,共5页
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基金
国家自然科学基金资助课题(61179045)
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文摘
在非重叠视域的多摄像机监控系统中,人体目标再识别有着重要的应用。针对再识别过程中面临的光照变化、视角变化、姿态变化、遮挡等问题,提出了融合全局颜色特征和超像素特征的方法,对颜色特征和超像素特征分配不同的权重,进行人体目标间的相似性度量。超像素特征是将前景图像分割成多个超像素,采用密集采样SIFT特征结合单词包(Bag-of-Words)框架对每个超像素进行描述。将得到的超像素特征和全局颜色特征结合建立人体目标模型,分别使用EMD(Earth Mover’s Distance)距离和巴氏距离度量目标间的相似性。对多个数据库进行实验,结果证明,该算法具有较高的识别率。
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关键词
非重叠多摄像机
人体目标再识别
颜色特征
超像素特征
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Keywords
non-overlapping multi-camera
person re-identification
color features
superpixels features
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于隐马尔可夫模型的多摄像头人体对象的目标识别
- 6
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作者
高鹏
郭立君
朱一卫
张荣
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机构
宁波大学信息科学与工程学院
国家电网浙江省电力公司宁波供电公司
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2014年第6期1746-1752,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61175026)
浙江省新一代移动互联网用户端软件科技创新团队项目(2010R50009)
+1 种基金
宁波大学胡岚博士基金资助项目(ZX2013000319)
宁波大学人才工程项目(20111537)
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文摘
在非重叠多摄像机系统的人体对象目标识别中,针对基于单幅图片的识别算法不能较好处理对象表观和视角变化的问题,提出基于人体图像序列的算法。该算法用隐马尔可夫模型(HMM)融合多幅图片的特征,先考虑人体结构的约束,将人体图像在垂直方向上划分为多个相等的图像区域;然后采用多层阈值分割算法提取区域代表性颜色特征(SRC)和标准差特征(SSV);再用每个人体对象的多幅图片提取的特征数据集训练该对象的连续密度HMM;最后利用训练的模型实现人体对象的目标识别。该方法在两个公开数据集上进行的实验都获得了较高的识别率,提高了对摄像头视角变化、低分辨率的鲁棒性,且简单易实现。
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关键词
人体对象目标识别
隐马尔可夫模型
多阈值分割
图像序列
峰值信噪比
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Keywords
person identification
Hidden Markov Model （HMM）
multi-threshold segmentation
multi-shot
Peak Signal-to-Noise Ratio （PSNR）
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP37
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名视频图像中人体运动目标检测算法研究
被引量：1
- 7
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作者
李伟
熊建设
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机构
中国海洋大学信息科学与工程学院
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出处
《现代电子技术》
2013年第3期74-77,共4页
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文摘
视频图像中人体运动目标的检测是人体运动视觉分析的主要研究方向之一,在许多方面有着广泛的应用。主要针对摄像头固定即静态背景下的情况,提出一种基于高斯建模的背景减除法来实现运动目标的检测,并对运动目标实现人体分类判别,不仅可以较为精确地从背景中提取出前景区域,获得人体目标信息,又对环境有一定的自适应性,算法具有比较良好的鲁棒性。
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关键词
视频图像
运动目标检测
人体目标分类识别
鲁棒性
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Keywords
video images
moving target detection
human target classification and recognition
robustness
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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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题名基于毫米波雷达的目标识别应用研究综述
- 8
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作者
胡星辰
汤俊杰
赵泓懿
朱卫纲
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机构
航天工程大学航天信息学院
航天工程大学电子与光学工程系
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出处
《兵器装备工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第S01期432-438,共7页
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文摘
毫米波雷达在交通安防、智能家居、医疗养老等民用领域发挥着重要的作用,由于其全天时、全天候、高分辨率、抗干扰性等优势,在目标识别中取得较多突破与成果。本文围绕车载目标识别、人体体征目标识别和空间目标识别3个方面,对国内外公开发表的相关文献进行归纳总结,梳理了近年来基于毫米波雷达的目标识别技术的研究发展现况,分析了在研究发展中所面临的挑战,对未来的研究趋势进行了展望。
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关键词
毫米波雷达
车载目标识别
人体体征目标识别
空间目标识别
特征提取
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Keywords
millimeter wave radar
on-board target recognition
human body sign target recognition
identification of space targets
feature extraction
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分类号
TN959.17
[电子电信—信号与信息处理]
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