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一种基于动态贝叶斯网的视觉注意力识别方法
被引量：
2
1
作者
董力赓
邸慧军
+1 位作者
陶霖密
徐光祐
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第A03期140-146,共7页
头部姿态估计是识别用户视觉注意力目标的主要依据.但在实际应用场合下,大范围头部姿态、低分辨率图像以及光照变化等因素使得可靠、准确的头部姿态估计难以实现.针对这些困难,提出一种基于动态贝叶斯网模型的视觉注意力目标识别方法....
头部姿态估计是识别用户视觉注意力目标的主要依据.但在实际应用场合下,大范围头部姿态、低分辨率图像以及光照变化等因素使得可靠、准确的头部姿态估计难以实现.针对这些困难,提出一种基于动态贝叶斯网模型的视觉注意力目标识别方法.通过人脸图像与多个人脸姿态类别的相似度向量对头部姿态进行度量而不是显式的计算具体姿态值.模型融合多注意力目标、多用户位置、多摄像机图像等因素间的概率依赖关系并进行联合推理.智能厨房原型环境下的实验结果表明提出的模型是有效的.
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关键词
视觉注意力目标识别
动态贝叶斯网
智能厨房
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职称材料
题名
一种基于动态贝叶斯网的视觉注意力识别方法
被引量：
2
1
作者
董力赓
邸慧军
陶霖密
徐光祐
机构
清华大学
计算机
科学与
技术
系
清华
信息科学
与技术
国家
实验室
(
筹
)
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第A03期140-146,共7页
基金
国家自然科学基金(No.60673189
No.60873266
No.90820304)
文摘
头部姿态估计是识别用户视觉注意力目标的主要依据.但在实际应用场合下,大范围头部姿态、低分辨率图像以及光照变化等因素使得可靠、准确的头部姿态估计难以实现.针对这些困难,提出一种基于动态贝叶斯网模型的视觉注意力目标识别方法.通过人脸图像与多个人脸姿态类别的相似度向量对头部姿态进行度量而不是显式的计算具体姿态值.模型融合多注意力目标、多用户位置、多摄像机图像等因素间的概率依赖关系并进行联合推理.智能厨房原型环境下的实验结果表明提出的模型是有效的.
关键词
视觉注意力目标识别
动态贝叶斯网
智能厨房
Keywords
visual focus of attention recognition
dynamic Bayesian network
the ambient kitchen
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于动态贝叶斯网的视觉注意力识别方法
董力赓
邸慧军
陶霖密
徐光祐
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
2
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