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基于Gabor特征与卷积神经网络的人体轮廓提取 被引量:11
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作者 王林 董楠 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第1期89-95,共7页
为解决传统方法无法精确分割单幅图像中人体轮廓的问题,提出一种将Gabor小波特征与卷积神经网络结合的人体轮廓提取方法。首先计算人体图像8个方向的Gabor特征,并将计算结果传入改进的卷积神经网络进行人物模型训练;再将待测图像计算Ga... 为解决传统方法无法精确分割单幅图像中人体轮廓的问题,提出一种将Gabor小波特征与卷积神经网络结合的人体轮廓提取方法。首先计算人体图像8个方向的Gabor特征,并将计算结果传入改进的卷积神经网络进行人物模型训练;再将待测图像计算Gabor特征后传入人物模型进行检测,从而输出人物掩膜;对掩膜进行形态学处理并同原图像进行相与操作,最终得到人体轮廓。经VOC2012数据集上测试,该人体轮廓提取方法的准确度高达96%。实验结果表明,通过将传统特征提取方法与深度学习的特征学习方法相结合,不但提高了特征学习的速度还提高了检测的准确度。 展开更多
关键词 人体轮廓提取 GABOR特征 卷积神经网络 图像处理 深度学习 VOC2012数据集
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复杂背景下人体轮廓及其参数提取 被引量:2
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作者 顾冰菲 张健 +3 位作者 徐凯忆 赵崧灵 叶凡 侯珏 《纺织学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第3期168-175,共8页
针对基于人体照片的尺寸提取技术对照片拍摄场景限制的问题,提出利用整体嵌套边缘检测深度学习模型实现复杂背景下人体轮廓的提取并进行参数提取分析。以450张不同背景人体照片为原始图像数据集,通过人体轮廓标签图制作与数据增强手段... 针对基于人体照片的尺寸提取技术对照片拍摄场景限制的问题,提出利用整体嵌套边缘检测深度学习模型实现复杂背景下人体轮廓的提取并进行参数提取分析。以450张不同背景人体照片为原始图像数据集,通过人体轮廓标签图制作与数据增强手段建立了43200张图片训练集,利用深度学习网络模型进行训练学习并构建最优边缘检测模型;最后选取40名样本作为验证对象,以13个人体比例、角度等参数作为验证参数,对人体轮廓提取值与三维点云测量值进行误差分析。结果表明,本文研究成果能够快速实现复杂背景下人体轮廓的自动提取,且人体轮廓提取值与三维点云测量值的角度参数误差小于2°,比例参数误差小于0.09,为非接触式二维测量技术的进一步研究提供理论依据和技术支撑。 展开更多
关键词 复杂背景 深度学习 人体轮廓提取 整体嵌套边缘检测网络 二维照片
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基于动作子空间和权重条件随机场的行为识别 被引量:2
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作者 王智文 蒋联源 +4 位作者 王宇航 欧阳浩 张灿龙 黄镇谨 王鹏涛 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第2期412-418,共7页
针对单目视频中的人类行为识别,提出了基于动作子空间与权重条件随机场的行为识别方法。该方法结合了基于特征提取的核主分量分析(KPCA)与基于运动建模的权重条件随机场(WCRF)模型。探讨了通过非线性降维行为空间的基本结构,并在运动轨... 针对单目视频中的人类行为识别,提出了基于动作子空间与权重条件随机场的行为识别方法。该方法结合了基于特征提取的核主分量分析(KPCA)与基于运动建模的权重条件随机场(WCRF)模型。探讨了通过非线性降维行为空间的基本结构,并在运动轨迹投影过程中保留清晰的时间顺序,使人体轮廓数据表示更紧凑。WCRF通过多种交互途径对时间序列建模,从而提高了信息共享的联合精确度,具有超越生成模型的优势(如放宽观察之间独立性的假设,有效地将重叠的特征和远距离依存关系合并起来的能力)。实验结果表明,该行为识别方法不仅能够准确地识别随时间、区域内外人员变化的人类行为,而且对噪声和其他因素鲁棒性强。 展开更多
关键词 人类行为识别 人体轮廓提取与表示 核主分量分析 非线性降维 权重条件随机场
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