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改进均值漂移算法的焊缝特征点识别分析 被引量：7
1
作者 高向东 黎扬进 +2 位作者 刘秀航 张艳喜 游德勇 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期132-137,共6页
对于线结构光视觉传感的焊缝跟踪系统,快速、精准地识别和提取焊缝特征点是关键.根据结构光条纹线在焊缝处的变形导致的条纹不连续现象,对不锈钢平板对接焊缝和搭接焊缝进行了跟踪试验,提出以改进的均值漂移算法提取焊缝特征点的算法.... 对于线结构光视觉传感的焊缝跟踪系统,快速、精准地识别和提取焊缝特征点是关键.根据结构光条纹线在焊缝处的变形导致的条纹不连续现象,对不锈钢平板对接焊缝和搭接焊缝进行了跟踪试验,提出以改进的均值漂移算法提取焊缝特征点的算法.与传统算法不同,所提算法免去了提取条纹中心线与拟合条纹线过程,直接通过漂移识别焊缝特征点;通过限制漂移算法的搜索方向,防止搜索“回漂”现象;引入漂移加速因子,提高算法执行效率.试验结果表明,利用改进均值漂移算法能够有效地识别焊缝特征点,显著地提高焊缝跟踪的准确度和实时性能. 展开更多
关键词 线结构光 焊缝特征点 均值漂移 特征点提取
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基于多尺度特征提取的均值漂移目标跟踪算法 被引量：2
2
作者 孔军 汤心溢 +1 位作者 蒋敏 葛运建 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第22期164-167,共4页
为在图像对比度较低、相似目标过多等情况下较好地实现目标跟踪,提出一种基于多尺度特征提取的均值漂移跟踪算法。前一帧目标区域的特征点经匹配得到后续帧目标区域的特征点,利用所得特征点集的中心坐标修正均值漂移搜索窗位置,以此为... 为在图像对比度较低、相似目标过多等情况下较好地实现目标跟踪,提出一种基于多尺度特征提取的均值漂移跟踪算法。前一帧目标区域的特征点经匹配得到后续帧目标区域的特征点,利用所得特征点集的中心坐标修正均值漂移搜索窗位置,以此为约束条件,减小均值漂移迭代产生的偏差。实验结果表明,该算法可以提高跟踪精度、鲁棒性及实时性。 展开更多
关键词 多尺度特征 特征提取 特征点匹配 均值漂移 目标跟踪
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基于自正则的K-S方法的均值变点检验——对我国上证综指的实证分析 被引量：1
3
作者 罗丽莎 潘婉彬 缪柏其 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第12期984-988,1040,共6页
将基于自正则的K-S方法应用于检测我国上证综指收盘价序列的均值变点.与传统的Kolmogorov-Smirnov检验以及"滑窗"检验相比,基于自正则的K-S检验方法避免了长程方差的相合估计和带宽参数的选取.最终构造的检验统计量的渐近分... 将基于自正则的K-S方法应用于检测我国上证综指收盘价序列的均值变点.与传统的Kolmogorov-Smirnov检验以及"滑窗"检验相比,基于自正则的K-S检验方法避免了长程方差的相合估计和带宽参数的选取.最终构造的检验统计量的渐近分布不受冗余参数的影响,而且其功效也是单调的. 展开更多
关键词 自正则化 K—S检验 均值变点
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基于融合约束局部模型的三维人脸特征点定位 被引量：2
4
作者 成翔昊 达飞鹏 汪亮 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期770-776,共7页
提出基于特征融合约束局部模型的三维人脸特征点定位算法.该算法对每个特征点分别使用三维网格的深度信息和网格局部形状信息训练分类器,对分类器的响应进行融合.使用基于融合响应的正则化特征点均值漂移算法进行模型拟合,实现特征点定... 提出基于特征融合约束局部模型的三维人脸特征点定位算法.该算法对每个特征点分别使用三维网格的深度信息和网格局部形状信息训练分类器,对分类器的响应进行融合.使用基于融合响应的正则化特征点均值漂移算法进行模型拟合,实现特征点定位.三维人脸特征点定位经常需要对每个特征点的候选点集进行遍历产生候选点组合,该算法使用模型拟合代替穷举搜索,避免了嵌套循环带来的快速增长的时间开销.使用FRGC v2.0和Bosphorus数据库,对算法进行实验评估. FRGC v2.0库上的特征点平均误差为2.48～4.12 mm,总体检测成功率为97.3%,其中中性、温和及极端表情下的检测成功率分别为97.6%、97.4%和95.5%. Bosphorus库上3种姿态下的检测成功率分别是94%、95%和89%.实验结果表明,提出方法具有较好的效果,对表情和小幅度的姿态变化具有较好的鲁棒性. 展开更多
关键词 三维人脸特征点定位 约束局部模型 特征融合 深度信息 局部形状信息 正则化特征点均值漂移
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基于多判据的散乱点云特征点提取算法 被引量：5
5
作者 王庆华 黄茹楠 +1 位作者 闫晓庚 程拓 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第5期1585-1588,共4页
为了有效获取散乱点云中的尖锐特征点和边界特征点,提出一种利用多判据融合的特征点提取算法。首先利用一种改进的k-d tree构建点云拓扑,搜索样点的K局部邻域;然后利用法向夹角判定准则、核密度判定准则、场力和判定准则分别求取各个样... 为了有效获取散乱点云中的尖锐特征点和边界特征点,提出一种利用多判据融合的特征点提取算法。首先利用一种改进的k-d tree构建点云拓扑,搜索样点的K局部邻域;然后利用法向夹角判定准则、核密度判定准则、场力和判定准则分别求取各个样点局部邻域的三个特征参数,最后通过加权计算特征参数得到每个样点的特征值与全局判定阈值,特征值比阈值大的点即为特征点。实验证明,该算法能有效地获取散乱点云中边沿特征点与尖锐特征点。 展开更多
关键词 散乱点云 特征提取 均值漂移 法相夹角 场力和
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结合均值漂移的基于图的半监督图像分类 被引量：4
6
作者 白艺娜 汪西莉 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第9期2606-2609,共4页
针对基于图的半监督流形正则化图像分类算法需要大量无标记样本训练分类器,空间和时间复杂度高,甚至不能处理大规模图像,且对背景或目标复杂的图像分类错误率较高的问题,提出了结合均值漂移(mean shift)的基于图的半监督流形正则化图像... 针对基于图的半监督流形正则化图像分类算法需要大量无标记样本训练分类器,空间和时间复杂度高,甚至不能处理大规模图像,且对背景或目标复杂的图像分类错误率较高的问题,提出了结合均值漂移(mean shift)的基于图的半监督流形正则化图像分类算法。该方法对基于图的半监督流形正则化分类算法的改进主要体现在两方面,首先是通过mean shift算法对图像进行了平滑,以平滑后的图像作为分类对象;其次不是利用所有无标记样本,而是只采用少量无标记样本。实验结果表明:图像的平滑使得目标和背景区域的特征更为一致,从而利用较少的样本就可以提高分类器的正确率;同时大大降低了算法的复杂度,使得基于图的半监督分类算法用于分类大规模图像成为可能。 展开更多
关键词 基于图 半监督 流形正则化 均值漂移 图像分类
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基于ORB检测的特征匹配优化算法 被引量：6
7
作者 杨溪远 陈斌 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第S02期81-84,共4页
针对需要具有旋转不变性且具有实时性的任务场景,传统的局部特征提取算法SIFT与SURF不能满足实时性要求的现状,提出了一种基于ORB特征检测子的优化特征点匹配算法。首先针对在原始ORB特征匹配算法中出现的错误匹配问题,利用特征点的位... 针对需要具有旋转不变性且具有实时性的任务场景,传统的局部特征提取算法SIFT与SURF不能满足实时性要求的现状,提出了一种基于ORB特征检测子的优化特征点匹配算法。首先针对在原始ORB特征匹配算法中出现的错误匹配问题,利用特征点的位置信息结合聚类算法提高匹配过程的速度与正确率,再通过均值漂移算法进一步提取出错误匹配点对。将所提方法应用于生产线产品外观缺陷检测设备,经过实际实验验证,该算法在ORB特征匹配中正确率提高至95%,能够满足实时使用的需要。 展开更多
关键词 ORB特征 特征点匹配 均值漂移 局部特征 图像对准
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基于均值漂移与深度学习融合的小语义点云语义分割
8
作者 朱泓淼 钟国杰 张严辞 《图学学报》 2025年第5期998-1009,共12页
在点云语义分割领域,准确分割小语义对象一直是一个重要且具有挑战性的问题。点云数据通常具有稀疏性和不规则性,尤其是在面对小物体或远距离物体时,现有的全监督点云分割算法往往无法有效地捕捉这些小语义对象的特征,导致分割精度较低... 在点云语义分割领域,准确分割小语义对象一直是一个重要且具有挑战性的问题。点云数据通常具有稀疏性和不规则性,尤其是在面对小物体或远距离物体时,现有的全监督点云分割算法往往无法有效地捕捉这些小语义对象的特征,导致分割精度较低。这种问题在自动驾驶、机器人导航和城市建模等应用中尤为突出,因为这些任务通常依赖于对小物体的准确识别与定位。为解决此问题,提出了一种基于均值漂移与深度学习融合的小语义点云分割算法。分析了现有点云分割算法在处理小语义对象时的不足,重点阐述了由于小物体的稀疏性和局部特征弱,现有方法往往未能有效提取其语义信息。为此,将均值漂移引入深度神经网络中,作为一种特征提取模块,以提高对小语义对象的关注度。在网络架构设计上,还特别设计了特征处理模块和小语义对象邻域捕获模块。特征处理模块有效地增强了小物体的局部特征,帮助网络在复杂背景中更好地区分小物体与大物体;而小语义对象邻域捕获模块则进一步聚焦于小物体周围的上下文信息,使得模型能够在局部区域内捕捉到更精确的语义特征。通过在多个点云数据集上的实验评估表明,在分割小语义对象上,尤其在稀疏、小物体密集场景下,改进后的方法有效地提高了分割精度。综上所述,基于均值漂移与深度学习融合的小语义点云分割算法为小语义对象的准确分割提供了一种有效的解决方案,具有广泛的应用前景和实际意义。 展开更多
关键词 点云处理 语义分割 均值漂移 深度学习 小语义对象特征
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八点算法的降维EVD技术
9
作者 杨忠根 姜桂祥 任磊 《上海海运学院学报》 北大核心 2003年第4期360-363,367,共5页
传统的应用于双视图三维复原的八点算法使用标准特征值分析(EVD)算法。通过统计分析可知,该技术存在估计偏差大和均方误差都大的缺点。其产生原因是数据噪声的有色性和自相关函数矩阵的条件数过大,因此白化数据噪声和正则化变换是提高... 传统的应用于双视图三维复原的八点算法使用标准特征值分析(EVD)算法。通过统计分析可知,该技术存在估计偏差大和均方误差都大的缺点。其产生原因是数据噪声的有色性和自相关函数矩阵的条件数过大,因此白化数据噪声和正则化变换是提高性能的有效措施。通过理论分析和计算机仿真实验,表明文中所给出的降维EVD技术固有地同时具备噪声预白化功能和数据正则化功能,因此它能给出均方误差相当小的无偏估计。由于它无须进行预白化变换或正则化变换,并把最优化过程的维数从9降为4,所以它还具有计算快速、实现简单方便的优点。 展开更多
关键词 八点算法 计算机视觉 双视图三维复原 特征值分解 正则化 标准特征值分析算法
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面向飞行器平台的图像目标追踪算法 被引量：1
10
作者 柴天峰 朱小龙 +1 位作者 毛勇建 卢永刚 《现代防御技术》 北大核心 2017年第3期122-128,154,共8页
以求解主动轮廓为目标观测手段,给出了基于卡尔曼滤波方法的可以追踪目标位置和目标在图像平面内面积的基础追踪算法。利用特征点匹配信息,解决了目标状态在图像平面内的急剧非线性变化导致基础追踪算法失败的问题。给出了结合特征点匹... 以求解主动轮廓为目标观测手段,给出了基于卡尔曼滤波方法的可以追踪目标位置和目标在图像平面内面积的基础追踪算法。利用特征点匹配信息,解决了目标状态在图像平面内的急剧非线性变化导致基础追踪算法失败的问题。给出了结合特征点匹配与目标颜色统计直方图反向投影匹配2种方法的处理目标被遮挡情况的算法。通过实验验证,该算法在实验场景中,可以实现对目标位置和大小的追踪,可以成功地适应目标被遮挡的情况。 展开更多
关键词 图像目标追踪 卡尔曼滤波 几何主动轮廓 特征点匹配 均值漂移算法 遮挡问题
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