题名 一种基于高斯概率模型的多人跟踪算法
被引量：1
1
作者
杜歆 陈建娟 王选贺
机构
浙江大学信息与电子工程学系 浙江省综合信息网技术重点实验室
出处
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第9期1298-1302,共5页
基金
国家自然科学基金项目资助(60502006) 浙江省科技计划项目资助(2007C21007)
文摘
针对视频监控中的多人跟踪问题,提出了一种基于高斯概率模型的算法。基于目标颜色的统计特征,采用改进的K均值方法,将目标区域按颜色信息聚类,并根据聚类结果对目标区域分块,然后用高斯模型对各分块分别进行建模。同时,对目标的位置信息也进行高斯建模。通过计算待检测目标与模型之间颜色和位置的最大联合概率值来实现跟踪。利用前后帧中目标的位置信息及颜色信息,能克服目标遮挡后因信息的丢失而跟踪失败的情况。实验结果表明,该算法具有较强的鲁棒性,能有效实现多人的跟踪。
关键词
高斯概率模型 颜色聚类 多人跟踪 遮挡
Keywords
Gaussian probability model color grouping multi-pedestrians tracking occlusion
分类号
TP39
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 一种基于混合高斯模型的多目标进化算法
被引量：30
2
作者
周爱民 张青富 张桂戌
机构
华东师范大学计算机科学与技术系 School of Computer Science and Electronic Engineering
出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2014年第5期913-928,共16页
基金
国家重点基础研究发展计划(973)(2011CB707104) 国家自然科学基金(61273313,61372147)
文摘
目前,大多数多目标进化算法采用为单目标优化所设计的重组算子.通过证明或实验分析了几个典型的单目标优化重组算子并不适合某些多目标优化问题.提出了基于分解技术和混合高斯模型的多目标优化算法(multiobjective evolutionary algorithm based on decomposition and mixture Gaussian models,简称MOEA/D-MG).该算法首先采用一个改进的混合高斯模型对群体建模并采样产生新个体,然后利用一个贪婪策略来更新群体.针对具有复杂Pareto前沿的多目标优化问题的测试结果表明,对给定的大多数测试题,该算法具有良好的效果.
关键词
多目标优化 进化算法 MOEA D 混合高斯概率模型
Keywords
multiobjective optimization evolutionary algorithm MOEA/D mixture Gaussian probability model
分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
题名 文物点云模型的优化配准算法
被引量：10
3
作者
赵夫群 周明全
机构
咸阳师范学院教育科学学院 西北大学信息科学与技术学院 北京师范大学信息科学与技术学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2017年第12期3885-3888,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(61373117) 陕西省教育科学"十二五"规划项目(SGH140803)
文摘
针对带有噪声的文物点云模型,采用一种由粗到细的方法来实现其断裂面的精确配准。首先采用一种变尺度点云配准算法实现粗配准,即配准测度函数的尺度参数由大到小逐渐变化,可避免算法陷入局部极值,并获得较高精度的初始配准结果;然后采用基于高斯概率模型的改进迭代最近点(iterative closest point,ICP)算法进行细配准,可以有效地抑制噪声对配准结果的影响,实现断裂面的快速精确匹配。采用兵马俑文物碎块的配准结果表明,该优化配准算法能够实现文物断裂面的精确配准,而且在细配准阶段取得了较高的配准精度和收敛速度。因此该优化配准算法是一种快速、精确、抗噪性强的文物点云配准方法。
关键词
点云配准 变尺度 迭代最近点 高斯概率模型 兵马俑
Keywords
point cloud registration variable scale iterative closest point Gaussian probability model Terracotta Warriors
分类号
TP274.2
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
题名 基于改进RRT算法的机器人路径规划研究
4
作者
顾谦 安琪 张妙恬 要沛璇 王嘉涛 索双富
机构
清华大学机械工程系 北京信息科技大学机电工程学院 华北科技学院应急装备学院 中国矿业大学(北京)机械与电气工程学院
出处
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2025年第3期204-208,共5页
基金
国家自然科学基金项目(52174154)。
文摘
快速扩展随机树算法(RRT)在机器人路径规划中应用广泛,但该算法存在随机性强、复杂环境适应能力弱等问题。针对上述问题,提出了一种结合高斯概率偏置策略和摇摆搜索扩展策略的改进RRT算法。将概率技术引入RRT算法,使用目标导向的高斯概率模型来代替传统的固定概率目标偏置,引导随机树更多地向目标点靠拢,从而降低算法的随机性;同时在扩展阶段利用负面的碰撞信息摇摆搜索可行路径以提高绕过障碍物的效率和狭窄环境下的扩展成功率。仿真实验结果表明,改进算法的综合性能优于传统算法。特别是在复杂环境下其规划时间和迭代次数分别比Bias-RRT算法减少了43%和87.5%,成功率提高了74.3%,为机器人的实际应用奠定了基础。
关键词
机器人 快速扩展随机树 路径规划 高斯概率模型
Keywords
robotics rapidly-exploring random tree path planning Gaussian probabilistic model
分类号
TH165
[机械工程—机械制造及自动化]
TG659
[金属学及工艺—金属切削加工及机床]
题名 新疆风电出力波动特性的概率建模
被引量：34
5
作者
蔺红 孙立成 常喜强
机构
新疆大学电气工程学院 新疆电力调度中心
出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2014年第6期1616-1620,共5页
基金
新疆大学博士启动基金 新疆教育厅重点基金项目(XJEDU2013I10)的资助
文摘
掌握风电出力的波动性规律是解决大规模风电并网运行难题的基础,分析了新疆某地区风电场出力的大量实测数据,提出了加权高斯混合分布概率模型模拟风电场及集群风电场功率变化特性,提出了反映风电出力波动特性的评价指标,采用极大似然估计法估算模型参数,并用多种概率分布模型模拟了新疆该地区风电场及集群风电场出力波动特性。仿真结果表明,加权高斯混合分布概率模型模拟精度最高,从而验证了加权高斯混合概率模型的可行性和有效性。
关键词
风力发电 风功率波动特性 加权高斯 混合概率模型 极大似然估计
Keywords
wind power generation wind power fluctuation characteristics weighted Gaussian mixture probabilistic model maximum likelihood estimation
分类号
TM614
[电气工程—电力系统及自动化]
题名 复杂背景下的手势分割与识别
被引量：33
6
作者
任海兵 祝远新 徐光祐 张晓平 林学訚
机构
清华大学计算机科学与技术系媒体所
出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2002年第2期256-261,共6页
基金
国家自然科学基金 (69873 0 2 2 ) 国家"八六三"(863 -3 0 6-ZT0 3 -0 1 -1 )资助
文摘
目前在基于单目视觉的手势识别中 ,手势分割技术几乎都是基于简单的背景或者要求手势者带有特殊颜色的手套 ,给人机交互增加了一定的限制 .本文融合人手颜色信息和手势运动信息 ,两次利用种子算法对复杂背景下的手势进行分割 .根据分割出的手区域大大加速了运动特征参数的提取 ,并结合手区域的形状特征 ,建立手势的时空表观模型 .识别时 ,采用独立分布的多状态高斯概率模型 ,进行时间规整 .手势训练集和测试集的识别率分别为 97.8%和 95 .6% .
关键词
复杂背景 手势分割 手势识别 计算机视觉 多状态高斯概率模型 人机交互
Keywords
Complex background, hand gesture segmentation, hand gesture recognition, independent distributed, multi state Gaussian probability model
分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 熵编码局部坐标分级跳跃渐进式3D网格压缩
7
作者
马绍惠 孙新领 海本斋 解瑞云
机构
河南工学院计算机科学与技术系 河南师范大学计算机与信息工程学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2017年第10期3165-3170,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(U1404602) 河南省高等学校重点科研项目(15B520006 +1 种基金 15A520063) 河南省教育厅科学技术研究重点项目(14A520046)
文摘
为进一步提高三维网格压缩算法性能,在高斯混合概率模型(GHPM)基础上,提出基于贝叶斯熵编码的局部坐标分级跳跃渐进式3D网格压缩算法。采用GHPM模型实现3D网格压缩过程的顶点创建、边沿触发器设计、面方向预测以及分级跳跃分割,实现对给定顶点的后验概率几何拓扑符号估计。基于后验概率的算术编码器进行拓扑符号编码,采用不同情景进行设计,提出渐进式的标签预测过程,实现已编码组信息的充分利用,并采用局部坐标系有效压缩几何残差。通过与对比编码器的实验验证,所提算法相对于AD、wavemesh、AAD以及RDO编码器具有更高的压缩比和压缩精度,计算性能更好。
关键词
贝叶斯熵编码 局部坐标 分级跳跃 网格压缩 渐进式 高斯概率模型 边沿触发
Keywords
Bayesian entropy encoding local coordinates hierarchical jump mesh compression progressive Gauss probability model edge flip flops
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
