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题名一种新的序列图像匹配定位算法
被引量：7
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作者
殷飞
桑农
王冼
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机构
华中科技大学图像识别与人工智能研究所图像信息处理与智能控制国家教育部重点实验室
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出处
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2001年第6期422-425,共4页
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文摘
景象匹配是飞行器导航定位中广泛采用的一项技术 ,如何提高图像的匹配概率 ,始终是该项技术中一个值得研究的课题。针对传统的利用单幅实时图像进行匹配时 ,存在的实时景象图过小、匹配特征不足 ,从而导致匹配效率过低的问题。文中研究了一种基于归一化灰度相关的序列图像匹配算法 ,利用飞行器飞越匹配区时所得到的序列实时图像 ,在序列中各单幅图像匹配的基础上 ,利用一定的规则来综合单幅图像的匹配结果 ,从而得到最终匹配结果。实验证明 ,文中方法不仅能显著提高匹配性能 ,而且有较大的实用性。
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关键词
景象匹配
飞行器导航
序列图像匹配定位算法
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Keywords
Image matching
\ Normalized cross correlation
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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]
TN96
[电子电信—信号与信息处理]
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题名基于显著性特征的多视角动作图像识别研究
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作者
惠向晖
孙艳红
沈小乐
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机构
河南农业大学信息与管理科学学院
河南农业大学
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2025年第13期62-65,共4页
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基金
河南省科技厅重大科技专项子课题(231100110200)。
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文摘
文中基于显著性特征的多视角动作图像识别方法,自动学习并提取出运动员动作的关键特征,有助于教练为运动员制定更科学、更个性化的训练计划。将人体骨架序列对齐到统一的时空坐标系中,计算距离图和角度图以捕捉骨架的空间特征,生成人体运动特征图;构建CNN+CA模型,将处理后的多视角动作视频帧生成感兴趣区域(ROI)拼接图,再将其输入到CNN中,提取多视角融合特征,并在CA模块中突出那些对于动作图像识别最为关键的区域;通过序列匹配算法将多视角动作识别问题转化为预测标签序列的匹配问题,为待识别动作图像分配动作类别标签,实现准确的多视角动作图像识别。实验结果表明:该方法不仅能够有效处理来自不同视角的动作图像,还能够准确识别出篮球运动员的多种动作。
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关键词
显著性特征
多视角动作图像
运动特征图
ROI拼接图
CNN
CA模块
LSTM
序列匹配算法
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Keywords
salient feature
multi view action image
motion feature map
ROI splicing diagram
CNN
CA module
LSTM
sequence matching algorithm
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分类号
TN911.73-34
[电子电信—通信与信息系统]
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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