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题名融合局部与全局特征的人体动作识别
被引量:6
- 1
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作者
唐超
张苗辉
李伟
曹峰
王晓峰
童晓红
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机构
合肥学院计算机科学与技术系
江西省科学院能源研究所
厦门理工学院计算机与信息工程学院
山西大学计算机与信息技术学院
合肥职业技术学院信息中心
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出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第7期2497-2506,2514,共11页
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基金
国家自然科学基金(61672204
41401521
+1 种基金
61602220)
安徽高校优秀拔尖人才培育资助项目(gxfx2017099)
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文摘
根据视频特征来识别人体行为是一个具有广泛应用的重要研究课题。提出了一种鲁棒性强,抗噪性能优的人体运动目标检测方法和一种简单高效的多信息融合的混合行为特征表示方法和相应的识别算法。该混合行为特征具有简单、鲁棒和判别能力强的特点,它融合了基于中心距的时空兴趣点局部特征和基于曲率函数的傅里叶描述子全局特征,利用泛化能力较强的随机森林模型进行快速分类。实验结果表明,该方法具有简单、快速和高效的特点。
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关键词
人体行为识别
局部特征
全局特征
时空兴趣点
傅里叶描述子
随机森林
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Keywords
human action recognition
local features
global features
space-time interest points
Fourier descriptors
random forest
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于深度图像的人体行为识别
被引量:2
- 2
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作者
唐超
张苗辉
李伟
曹峰
王晓峰
童晓红
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机构
合肥学院计算机科学与技术系
江西省科学院能源研究所
厦门理工学院计算机与信息工程学院
山西大学计算机与信息技术学院
合肥职业技术学院信息中心
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出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第5期1641-1649,共9页
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基金
国家自然科学基金(61672204
41401521
+6 种基金
61602220)
合肥学院人才科研基金(15RC07)
安徽高校优秀拔尖人才培育资金(gxfx2017099)
山西省青年科技研究基金(2015021101)
福建省自然科学基金(2016J01325
2015J05015)
江西省自然科学基金(20161BAB21057)
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文摘
由于人体动作的复杂性和非刚性特点,传统的基于RGB视频数据的人体行为识别是一个非常具有挑战性的研究课题。针对现有基于RGB视频数据识别方法的不足,提出了一种基于深度图像数据的人体行为识别方法,该方法将深度差值运动历史图像中分块均值特征与Gabor特征进行融合,采用泛化能力较好的旋转森林算法进行建模。在DHA深度数据集上实验结果表明,相比其它监督行为识别分类算法,基于深度图像的方法具有简单、快速,高效的特点。
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关键词
人体行为识别
深度图像
深度差值运动历史图像
GABOR特征
旋转森林
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Keywords
human action recognition
depth image
depth difference motion historical image
Gabor feature
rotation forest
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于次优区间卡尔曼滤波的机器鱼跟踪方法
- 3
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作者
童晓红
唐超
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机构
合肥职业技术学院信息中心
合肥学院计算机科学与技术系
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2018年第2期114-120,共7页
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基金
安徽省高校自然科学研究项目(KJ2014A219
KJ2015A206)资助
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文摘
目前,自主水下航行器(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)研究的重点集中在跟踪定位、精确制导和返坞等领域。机器鱼已成为AUV在智能教育、民用与军事等方面的应用热点。从非线性跟踪分析中发现,区间卡尔曼滤波算法虽然包含了一切可能的滤波结果,但范围比较宽,也比较保守,而且区间数据向量在实现之前是不确定的。文中提出了一种次优区间卡尔曼滤波优化算法。次优区间卡尔曼滤波方案用区间矩阵的逆代替其最坏逆,比标准区间卡尔曼滤波更逼近状态方程和测量方程的非线性过程,提高了标称动态系统模型的精确度,改善了跟踪系统的速度与精度。蒙特卡洛仿真实验结果表明,次优区间卡尔曼滤波算法的最优轨迹优于区间卡尔曼滤波方法及标准的卡尔曼滤波方法。
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关键词
自动水下航行器
卡尔曼滤波
次优区间卡尔曼滤波
机器鱼跟踪
蒙特卡洛仿真
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Keywords
Autonomous underwater vehicle
Kalman filter
Suboptimal interval Kalman filter
Robotic fish tracking
Monte-Carlo simulation
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分类号
TP242
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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