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三维人体姿态和形状估计的分层注意力时空特征融合算法
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作者 闫卓越 刘骊 +2 位作者 付晓东 刘利军 彭玮 《图学学报》 北大核心 2025年第4期746-755,共10页
基于单目视频的三维人体姿态和形状估计在虚拟试衣和影视特效制作等领域具有重要作用。针对基于单目视频的三维人体姿态和形状估计中的人体建模不充分、时空表征较单一、估计精准性受限的问题,提出三维人体姿态和形状估计的分层注意力... 基于单目视频的三维人体姿态和形状估计在虚拟试衣和影视特效制作等领域具有重要作用。针对基于单目视频的三维人体姿态和形状估计中的人体建模不充分、时空表征较单一、估计精准性受限的问题,提出三维人体姿态和形状估计的分层注意力时空特征融合算法。首先使用分层注意力对人体部位进行分层空间建模,得到可学习的人体姿态空间特征;然后将可学习的人体姿态空间特征与参数人体模板结合,共同指导人体运动时序特征进行时空建模,实现时空特征融合;最后提出三维人体姿态和形状联合优化方法,使用多层感知机回归更加精准且平滑的三维人体网格。在Human3.6M数据集上的实验结果表明,该方法在评估指标MPJPE和ACC-ERR上的数值分别为56.1 mm和3.4 mm/s^(2),较现有方法相比降低了0.5%和5.6%,能够提高三维人体姿态和形状估计的精度,生成精准且平滑的三维人体网格。此外,在3DPW数据集和互联网视频的测试结果表明,在面对快速运动等场景时,也具有一定的鲁棒性。 展开更多
关键词 三维人体姿态和形状估计 分层注意力 时空建模 时空特征融合 姿态和形状联合优化
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基于半监督学习的单视角点云三维人体姿态与形状估计
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作者 方程浩 王康侃 《图学学报》 北大核心 2025年第2期393-401,共9页
在有限标签样本的条件下,单视角点云的三维人体姿态和形状估计一直存在模型估计精度低、泛化能力弱等问题。现有的方法通常采用微调方法优化模型,但对新样本的微调步骤大大增加了运行复杂度,本质上没有提高模型的泛化能力。为解决以上问... 在有限标签样本的条件下,单视角点云的三维人体姿态和形状估计一直存在模型估计精度低、泛化能力弱等问题。现有的方法通常采用微调方法优化模型,但对新样本的微调步骤大大增加了运行复杂度,本质上没有提高模型的泛化能力。为解决以上问题,提出了一种基于半监督学习的三维人体姿态与形状估计方法,在有限的标签数据条件下,利用大量无标签人体点云数据提高模型估计精度和泛化能力。具体地,首先对无标签数据进行弱增强和强增强,同时估计2种增强样本的三维人体参数模型。然后对弱增强样本的预测结果进行伪标签准确性判断,并基于一致性正则化思想约束强增强样本的预测结果,以迭代方式逐步优化伪标签质量和增加用于训练的伪标签数量,进而提升模型的估计精度。该算法在多种公开数据集上做了充分的定量和定性实验,实验结果证明该算法在有限标签样本的条件下提高了三维人体姿态和形状的估计精度,并增强了模型的泛化性能。 展开更多
关键词 三维人体姿态与形状估计 单视角点云 半监督学习 伪标签 点云数据增强
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利用形状估计的人脸特征点定位算法 被引量:3
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作者 仲柔在 熊磊 刘畅 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2017年第7期2207-2211,共5页
针对鲁棒级联姿势回归算法(robust cascaded pose regression,RCPR)缺乏形状约束,对复杂人脸图像的定位精度差、成功率低的问题,提出一种利用形状估计的分块特征点定位算法。为提高定位成功率和准确度,对人脸特征点进行分块,对每一块进... 针对鲁棒级联姿势回归算法(robust cascaded pose regression,RCPR)缺乏形状约束,对复杂人脸图像的定位精度差、成功率低的问题,提出一种利用形状估计的分块特征点定位算法。为提高定位成功率和准确度,对人脸特征点进行分块,对每一块进行形状估计作为约束;为保证形状估计的精度和连续性,在传统核回归的基础上,学习得到图像特征与目标形状间的联合概率分布函数,称做匹配函数,并求取最大值作为形状估计;为提高算法性能,只需对部分点的位置进行回归,减少了回归器的数量,并引入了形状索引特征的采样先验。实验表明,算法对复杂人脸图像具有更高的定位准确度和鲁棒性,定位成功率可达86%,同时计算速度可以实现实时处理。 展开更多
关键词 核回归 形状估计 人脸特征点定位 采样先验 形状约束
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基于先验知识和网格监督的手部姿态估计
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作者 孙迪钢 张平 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期138-147,共10页
手部自遮挡和深度信息缺失使得由单目RGB图像进行三维手部姿态估计存在关节相对深度估计不够准确、生成的姿态违背手部生物力学约束等问题。为解决此问题,文中结合手部结构中蕴含的先验知识以及手部网格信息,提出一种基于先验知识和网... 手部自遮挡和深度信息缺失使得由单目RGB图像进行三维手部姿态估计存在关节相对深度估计不够准确、生成的姿态违背手部生物力学约束等问题。为解决此问题,文中结合手部结构中蕴含的先验知识以及手部网格信息,提出一种基于先验知识和网格监督的深度神经网络。手部骨架的铰链式结构意味着关节三维位置在二维图像平面和深度方向的投影之间存在着特定关系,但个体之间的手部结构差异导致难以对其进行直观的形式化描述,为此文中提出通过学习来对其进行拟合。同一手指的关节位置和骨骼长度、同一手指的不同分段以及不同手指的弯曲方向之间也存在特定关系,文中将其设计为损失函数,用于监督网络训练。所提出的神经网络在估计手部姿态的同时并行生成手部网格,通过网格标注监督网络训练,优化姿态估计,且不增加网络复杂度。使用混合数据集对神经网络进行了训练,以进一步提高其泛化能力。实验结果表明,所提方法在多个数据集的内部交叉验证精度、跨数据集验证精度、模型的时间和空间复杂度等方面都优于其他方法,手部结构先验知识和网格监督在提升姿态估计精度的同时保持了神经网络结构的紧凑性。 展开更多
关键词 手部姿态估计 手部形状估计 先验知识 手部网格
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基于SISE方程的广义gamma分布参数估计方法 被引量:6
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作者 秦先祥 高贵 +1 位作者 周石琳 邹焕新 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第8期1860-1865,共6页
广义gamma分布(GΓD)是近年来用于SAR图像统计建模重要分布之一,参数估计是制约其应用的核心问题。该文提出了一种新的*GΓD参数估计方法。首先分析了*GΓD的对数累积量参数估计方法(Mehtod-of-Log-Culmulants,MoLC)的不足,接着推导了基... 广义gamma分布(GΓD)是近年来用于SAR图像统计建模重要分布之一,参数估计是制约其应用的核心问题。该文提出了一种新的*GΓD参数估计方法。首先分析了*GΓD的对数累积量参数估计方法(Mehtod-of-Log-Culmulants,MoLC)的不足,接着推导了基于SISE(Scale-Independent-Shape-Estimation)方程的*GΓD参数估计表达式,并给出了具体的求解方法。最后,利用蒙特卡洛仿真的实验结果表明,该文方法稳定性和有效性优于MoLC。 展开更多
关键词 广义gamma分布 参数估计 尺度独立的形状估计 对数累积量方法 蒙特卡洛仿真
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伽玛分布形状参数的最短置信区间 被引量:1
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作者 丁维福 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2012年第18期67-68,共2页
伽玛分布中形状参数的最短置信区间估计是一个条件极值问题,它能转化成一个方程组可用数值方法迭代求解。文章根据国家标准GB80557-2009给出了伽玛形状参数最短置信区间估计,并通过实例分析说明了最优置信区间的有效性。
关键词 伽玛分布 形状参数的区间估计 最短置信区间
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基于时间-微多普勒谱的进动锥体目标参数估计
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作者 叶显 赵海华 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2014年第8期17-21,共5页
空间目标的微多普勒信息对于目标的形状及运动参数提取和目标识别具有重要价值。文中针对进动的平底锥形目标,分析了锥顶和锥底散射中心的瞬时微多普勒之间的关系,并在此基础上提出了一种只利用锥顶和一个锥底散射中心的瞬时速度测量值... 空间目标的微多普勒信息对于目标的形状及运动参数提取和目标识别具有重要价值。文中针对进动的平底锥形目标,分析了锥顶和锥底散射中心的瞬时微多普勒之间的关系,并在此基础上提出了一种只利用锥顶和一个锥底散射中心的瞬时速度测量值估计目标高度、底面半径和进动角的新方法。最后,通过电磁仿真数据验证了文中所提方法的有效性。 展开更多
关键词 微多普勒谱 进动锥体目标 形状参数估计 进动参数估计
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多扩展目标的高斯混合概率假设密度滤波器 被引量:13
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作者 韩玉兰 朱洪艳 +1 位作者 韩崇昭 王静 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第4期95-101,共7页
针对多扩展目标跟踪中状态信息难以估计的问题,提出了一种可以估计扩展目标运动状态和形状信息的多扩展目标高斯混合概率假设密度(RHM-GMPHD)滤波器。首先利用描述凸星形扩展目标量测源分布的随机超曲面模型和传感器量测方程,建立扩展... 针对多扩展目标跟踪中状态信息难以估计的问题,提出了一种可以估计扩展目标运动状态和形状信息的多扩展目标高斯混合概率假设密度(RHM-GMPHD)滤波器。首先利用描述凸星形扩展目标量测源分布的随机超曲面模型和传感器量测方程,建立扩展目标运动状态及形状信息与量测之间关系的伪量测函数;然后结合扩展目标状态预报信息,推导了扩展目标状态更新方程,递推地对扩展目标运动状态及形状信息进行估计跟踪。此外,还建立了Jaccard距离来度量RHMGMPHD滤波器对目标形状的估计性能。与联合概率数据关联(JPDA)滤波器和GMPHD滤波器相比,RHM-GMPHD滤波器不仅可以估计凸星形扩展目标的形状信息,并能有效提高对目标数和运动状态的估计精度。仿真实验表明,RHM-GMPHD滤波器对质心估计的均方根误差分别约为JPDA和GMPHD滤波器的1/3和1/2,对目标数的估计接近真实值,对形状估计的Jaccard距离一般小于0.2。 展开更多
关键词 扩展目标跟踪 高斯混合概率假设密度 随机超曲面模型 形状估计
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自适应窗口仿射最小二乘匹配方法 被引量:3
9
作者 朱遵尚 朱肇昆 +2 位作者 陈圣义 郭金虎 张小虎 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第4期46-50,共5页
为了解决仿射最小二乘匹配方法在未知初始参数条件下无法自适应选择匹配窗口的问题,提出了一种基于局部形状估计的自适应窗口最小二乘匹配方法。利用LOG(Laplacian of Gaussian)算子检测特征点以及特征点所在的尺度;在特征点邻域内根据... 为了解决仿射最小二乘匹配方法在未知初始参数条件下无法自适应选择匹配窗口的问题,提出了一种基于局部形状估计的自适应窗口最小二乘匹配方法。利用LOG(Laplacian of Gaussian)算子检测特征点以及特征点所在的尺度;在特征点邻域内根据特征尺度计算局部二阶矩矩阵,用二阶矩矩阵估计特征点局部的形状特征;根据特征点局部的形状自适应选择初始匹配窗口进行仿射最小二乘迭代。实验结果表明,该方法在较大仿射变形下能够准确的选择有效匹配区域,避免因窗口内容差异造成的迭代不收敛问题。 展开更多
关键词 最小二乘匹配 形状估计 LOG算子
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高斯过程回归的CPHD扩展目标跟踪 被引量:6
10
作者 李翠芸 王精毅 姬红兵 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期8-12,30,共6页
针对现有扩展目标跟踪算法中,形状估计复杂,在考虑漏检及杂波情况下目标跟踪精度不高等问题,提出了一种基于高斯过程回归的伽玛高斯混合势概率假设密度扩展目标跟踪算法.该算法采用星凸模型对目标进行建模,在伽玛高斯混合势概率假设密... 针对现有扩展目标跟踪算法中,形状估计复杂,在考虑漏检及杂波情况下目标跟踪精度不高等问题,提出了一种基于高斯过程回归的伽玛高斯混合势概率假设密度扩展目标跟踪算法.该算法采用星凸模型对目标进行建模,在伽玛高斯混合势概率假设密度滤波器对扩展目标运动状态估计良好的基础上,利用高斯过程回归对目标形状进行估计,实现了对扩展目标的有效跟踪.实验仿真表明,所提算法能够对目标的运动状态进行高效跟踪,且在扩展形状的估计精度、计算速度等方面要优于基于星凸随机超曲面的伽玛高斯混合势概率假设密度滤波器. 展开更多
关键词 星凸模型 高斯过程回归 势概率假设密度 形状估计
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基于星凸随机超曲面的扩展目标伽马高斯混合势概率假设密度滤波器 被引量:4
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作者 李翠芸 王精毅 +1 位作者 姬红兵 刘远 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期825-830,共6页
针对杂波和检测不确定情况下扩展目标形状估计精度低的问题,提出了一种基于星凸随机超曲面模型(SRHM)的扩展目标伽马高斯混合势概率假设密度(CPHD)滤波器.该算法在高斯混合概率假设密度滤波的框架下,首先将目标形状建模为星凸随机超曲面... 针对杂波和检测不确定情况下扩展目标形状估计精度低的问题,提出了一种基于星凸随机超曲面模型(SRHM)的扩展目标伽马高斯混合势概率假设密度(CPHD)滤波器.该算法在高斯混合概率假设密度滤波的框架下,首先将目标形状建模为星凸随机超曲面,然后通过CPHD滤波估计出目标的质心位置和目标数目,最后通过将已估计的目标质心位置作为目标形状的中心点来结合量测对目标形状进行估计.其中,算法通过自适应估计尺度变换因子对形状边界进行约束优化,解决了星凸随机超曲面模型存在的边界形状不规则的问题.设计扩展目标个数未知以及含有杂波的实验场景,实验结果验证了该算法的有效性和可行性. 展开更多
关键词 星凸随机超曲面 势概率假设密度滤波器 形状估计 伽马函数 约束优化
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高斯过程回归下的多机动扩展目标跟踪 被引量:4
12
作者 李翠芸 王精毅 姬红兵 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第6期31-36,共6页
针对现有多机动扩展目标跟踪算法中形状估计复杂,在考虑杂波的情况下目标跟踪精度不高等问题,提出了一种高斯过程回归下的多机动扩展目标跟踪算法.该算法采用星凸模型对目标进行建模,在单机动扩展目标跟踪算法的基础上引入多目标跟踪算... 针对现有多机动扩展目标跟踪算法中形状估计复杂,在考虑杂波的情况下目标跟踪精度不高等问题,提出了一种高斯过程回归下的多机动扩展目标跟踪算法.该算法采用星凸模型对目标进行建模,在单机动扩展目标跟踪算法的基础上引入多目标跟踪算法中的权值参数以实现对多目标的处理,同时利用高斯过程回归对目标形状进行估计.实验仿真表明,所提算法能够对同一场景下多个不同形状的机动扩展目标进行有效跟踪,并且在计算速度、估计精度等方面要优于传统非椭圆机动扩展目标跟踪算法. 展开更多
关键词 多机动扩展目标 星凸模型 高斯过程回归 形状估计
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高斯过程回归下的扩展目标高斯粒子滤波算法 被引量:2
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作者 迟珞珈 冯新喜 王泉 《弹箭与制导学报》 北大核心 2019年第2期115-119,124,共6页
针对扩展目标外形估计复杂、基于随机超曲面的扩展目标卡尔曼滤波器跟踪稳定性差的问题,提出一种高斯过程回归下的扩展目标高斯粒子滤波算法。该算法采用星凸模型对扩展目标进行建模,通过高斯过程在线学习扩展目标外形;同时基于高斯粒... 针对扩展目标外形估计复杂、基于随机超曲面的扩展目标卡尔曼滤波器跟踪稳定性差的问题,提出一种高斯过程回归下的扩展目标高斯粒子滤波算法。该算法采用星凸模型对扩展目标进行建模,通过高斯过程在线学习扩展目标外形;同时基于高斯粒子滤波器鲁棒性强,较好解决粒子退化的特性,对目标的运动状态进行跟踪。仿真实验表明,对任意未知形状的目标,所提算法都能很好的给出其扩展形态,且对目标跟踪精度及稳定性都有很大的提高。 展开更多
关键词 高斯过程 星凸模型 高斯粒子滤波 扩展目标 形状估计
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多扩展目标混合粒子滤波器 被引量:5
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作者 韩玉兰 韩崇昭 薛丽 《控制工程》 CSCD 北大核心 2019年第6期1112-1117,共6页
针对线性高斯情况下的多扩展目标跟踪问题,提出了多扩展目标RB粒子滤波器(Rao-Blackwellised Particle Filter, RBPF),对数据关联和目标状态进行联合估计,采用粒子滤波思想解决数据关联问题,采用一组适用于线性高斯的基于随机矩阵的扩... 针对线性高斯情况下的多扩展目标跟踪问题,提出了多扩展目标RB粒子滤波器(Rao-Blackwellised Particle Filter, RBPF),对数据关联和目标状态进行联合估计,采用粒子滤波思想解决数据关联问题,采用一组适用于线性高斯的基于随机矩阵的扩展目标滤波器解决目标状态和形状的估计问题。首先提出了多扩展目标RBPF的基本框架,定义了数据关联的建议分布函数,并完成了多扩展目标滤波器贝叶斯框架下的混合实现方式。仿真实验表明,与基于联合概率数据关联(JPDA)算法的多扩展目标滤波器以及基于概率假设密度的多扩展目标滤波器相比,多扩展目标RBPF的形状估计误差较小,并提高了目标相距较近时的位置估计性能。 展开更多
关键词 多扩展目标跟踪 Rao-Blackwellised粒子滤波 数据关联 形状估计
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