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基于经验小波变换及核概率密度的物体表面变形测量被引量：6: 1; 作者肖启阳李健 +3 位作者吴思进杨连祥董明利曾周末《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第3期145-154,共10页; 采用CCD相机采集物体变形前后的散斑图片,利用一维经验小波变换对散斑图片进行逐行分解,获得一系列的固有分量.根据分解后分量的核概率密度函数提出基于核概率密度的自适应降噪法,去除噪声干扰,提取跟变形信息相关的分量并重构,利用重... 展开更多; 关键词数字散斑干涉相位提取经验小波变换表面变形核概率密度估计; 在线阅读下载PDF 职称材料

改进的主动形状模型方法在人脸特征点定位中的应用被引量：4: 2; 作者戈新良杨杰 +1 位作者张田昊杜春华《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第8期1320-1323,1329,共5页; 针对主动形状模型(ASM)已成功应用于人脸特征点定位提出了两点改进方法.其一,首先用Adaboost方法在图像中检测到人脸区域,然后在人脸区域中检测到瞳孔的位置,为ASM中的点分布模型粗略地定位好初始位置;其二,将原始ASM方法中的关键点的1... 展开更多; 关键词主动形状模型瞳孔检测核概率密度估计人脸检测; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于联合特征的边缘粒子滤波目标跟踪算法研究被引量：6: 3; 作者孟军英刘教民韩明《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第6期1906-1911,1916,共7页; 针对采用单一特征建立的动态空间模型与实际系统差距较大,从而使估计误差增加的问题,通过将系统的状态参数引入颜色特征模型中,与颜色特征参数一起构成系统状态空间向量,提出了一种联合颜色状态特征的优化目标跟踪算法。应用Rao-Blackwe... 展开更多; 关键词目标跟踪边缘粒子滤波核概率密度估计卡尔曼滤波算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

过站航班地面保障过程动态预测被引量：11: 4; 作者王立文李彪 +2 位作者邢志伟刘洪恩罗谦《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第6期1095-1104,共10页; 过站航班地面保障过程预测是机场协同决策系统的重要功能。针对目前无法实现过程精细化动态预测且精度较低的问题,提出了一种基于贝叶斯网络的过站航班地面保障过程动态预测方法。建立了地面保障过程贝叶斯网络模型,设计了基于航班属性... 展开更多; 关键词航空运输动态预测地面保障过程贝叶斯网络航班属性核概率密度估计; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于经验小波变换及核概率密度的物体表面变形测量被引量：6: 1; 作者肖启阳李健吴思进杨连祥董明利曾周末; 机构天津大学精密测试技术与仪器国家重点实验室北京信息科技大学仪器科学与光电工程学院奥克兰大学机械工程系; 出处《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第3期145-154,共10页; 基金国家自然科学基金(No.61374219) 天津市项目(No.15JCZDJC39200) 国家重点研究发展计划(No.2016YFF0101802)资助~~; 文摘采用CCD相机采集物体变形前后的散斑图片,利用一维经验小波变换对散斑图片进行逐行分解,获得一系列的固有分量.根据分解后分量的核概率密度函数提出基于核概率密度的自适应降噪法,去除噪声干扰,提取跟变形信息相关的分量并重构,利用重构后的每一行获得变形前后重构散斑图.采用Hilbert法计算重构后散斑图的相位,对变形前后散斑图相位进行相减,根据相位差进行解包裹获得物体表面变形信息.实验结果表明该方法能够有效地对物体表面变形进行测量,且测量精度较经验模态分解提高4倍.; 关键词数字散斑干涉相位提取经验小波变换表面变形核概率密度估计; Keywords Digital speckle pattern interferometry Phase retrieval Empirical wavelet transform Surfacedeformation Kernel probability density; 分类号 TH744.3 [机械工程—光学工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名改进的主动形状模型方法在人脸特征点定位中的应用被引量：4: 2; 作者戈新良杨杰张田昊杜春华; 机构上海交通大学图像处理与模式识别研究所; 出处《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第8期1320-1323,1329,共5页; 基金上海市科委资助项目(03DZ14015); 文摘针对主动形状模型(ASM)已成功应用于人脸特征点定位提出了两点改进方法.其一,首先用Adaboost方法在图像中检测到人脸区域,然后在人脸区域中检测到瞳孔的位置,为ASM中的点分布模型粗略地定位好初始位置;其二,将原始ASM方法中的关键点的1D纹理模型改进为基于核概率密度估计模型的2D纹理模型.改进的方法在SJTU人脸数据库中进行验证,结果表明,改进的ASM方法提高了特征点定位的精度.; 关键词主动形状模型瞳孔检测核概率密度估计人脸检测; Keywords active shape model pupil detection kernel probability density estimation face detection; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于联合特征的边缘粒子滤波目标跟踪算法研究被引量：6: 3; 作者孟军英刘教民韩明; 机构石家庄学院计算机科学与工程学院燕山大学信息科学与工程学院; 出处《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第6期1906-1911,1916,共7页; 基金河北省自然科学基金资助项目(F2012208004) 河北省高等学校科学技术研究重点项目(ZD20132013); 文摘针对采用单一特征建立的动态空间模型与实际系统差距较大,从而使估计误差增加的问题,通过将系统的状态参数引入颜色特征模型中,与颜色特征参数一起构成系统状态空间向量,提出了一种联合颜色状态特征的优化目标跟踪算法。应用Rao-Blackwellization算法思想,由Kalman线性滤波方法解析处理线性的颜色特征转移和更新过程;而目标位置参数采用粒子滤波进行估计,提高了视频目标跟踪的精度和实时性。通过与其他相似算法的比较实验结果可以看出,算法在环境亮度发生变化、目标遮挡等情况下,仍能够保持较高的跟踪精度,既提高了跟踪系统的鲁棒性,又保证了算法的实时性,优于传统的单一特征视频跟踪算法。; 关键词目标跟踪边缘粒子滤波核概率密度估计卡尔曼滤波算法; Keywords target-tracking marginalized particle filter kernel density estimation Kalman filtering algorithm; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名过站航班地面保障过程动态预测被引量：11: 4; 作者王立文李彪邢志伟刘洪恩罗谦; 机构中国民航大学航空工程学院中国民航大学电子信息与自动化学院中国民用航空局第二研究所工程技术研究中心; 出处《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第6期1095-1104,共10页; 基金国家重点研发计划(2018YFB1601200) 国家自然科学基金委员会-中国民用航空局联合研究基金(U1533203) 中央高校基本科研业务费-中国民航大学专项(3122019094)。; 文摘过站航班地面保障过程预测是机场协同决策系统的重要功能。针对目前无法实现过程精细化动态预测且精度较低的问题,提出了一种基于贝叶斯网络的过站航班地面保障过程动态预测方法。建立了地面保障过程贝叶斯网络模型,设计了基于航班属性的初始样本空间生成算法,结合高斯核概率密度估计构建了地面保障过程动态预测方法。某枢纽机场实际数据的仿真结果表明:所提方法在充分考虑航班运行属性的基础上实现了各保障节点的动态预测,其平均绝对误差仅为2.224 1 min,均方根误差相比其他方法低近2 min,能够为机场运行短时战术组织提供客观的决策依据。; 关键词航空运输动态预测地面保障过程贝叶斯网络航班属性核概率密度估计; Keywords air transportation dynamic prediction ground support process Bayesian network flight attributes kernel probability density estimation; 分类号 V351 [航空宇航科学与技术—人机与环境工程] TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于经验小波变换及核概率密度的物体表面变形测量	肖启阳李健吴思进杨连祥董明利曾周末	《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2018	6	在线阅读下载PDF 职称材料
2	改进的主动形状模型方法在人脸特征点定位中的应用	戈新良杨杰张田昊杜春华	《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2007	4	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于联合特征的边缘粒子滤波目标跟踪算法研究	孟军英刘教民韩明	《计算机应用研究》 CSCD 北大核心	2015	6	在线阅读下载PDF 职称材料
4	过站航班地面保障过程动态预测	王立文李彪邢志伟刘洪恩罗谦	《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2021	11	在线阅读下载PDF 职称材料