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融合局部与全局信息的头发形状模型: 2014年; 头发在人体表观中具有重要作用,然而,因为缺少有效的形状模型,头发分割仍然是一个非常具有挑战性的问题.本文提出了一种基于部件的模型,它对头发形状以及环境变化更加鲁棒.该模型将局部与全局信息相结合以描述头发的形状.局部模型通过一系列算法构建,包括全局形状词表生成,词表分类器学习以及参数优化;而全局模型刻画不同的发型,采用支持向量机(Support vector machine,SVM)来学习,它为所有潜在的发型配置部件并确定势函数.在消费者图片上的实验证明了本文算法在头发形状多变和复杂环境等条件下的准确性与有效性.; 王楠艾海舟; 关键词：支持向量机

融合对比度与背景先验的显著目标检测算法被引量：8: 2016年; 针对已有的显著检测算法对背景复杂的图像检测效果较差的问题,提出融合对比度与背景先验的显著目标检测算法.首先将图像划分为感知均匀的像素块,再根据对比度先验定义图像的显著边缘、像素块的全局对比度及颜色相似像素块的空间分布,得到任一像素块与前景的相关性;然后根据背景先验将图像边界像素块定义为伪背景区域,通过计算像素块与伪背景区域的相似度得到像素块与背景的相关性;最后通过能量优化函数结合像素块与前景、背景的相关性,得到该像素块的显著值.实验结果表明,与同类算法相比,该算法能更好地使显著目标整体高亮,抑制背景噪声,得到较符合视觉感知的显著图.; 蒋娇陆平朱恒亮董振江贾霞马利庄

基于缝裁剪和变形的图像缩放方法被引量：2: 2015年; 提出一种既能保持图像重要内容又能较好地保持重要物体形状的图像缩放算法。该方法结合传统的缝裁剪技术和变形技术来对图像进行缩放。首先利用当前公认效果良好的基于图模型的流形排序显著性检测算法得到图像的显著度图,结合图像梯度能量等信息来构造结构更为清晰的图像重要度图;其次利用之前构造的图像重要度图并按缩放尺度的大小来确定适当的缩放方法;最后根据度量比较结果来选择经典缝裁剪方法或基于能量优化的变形方法进行图像缩放。对比实验结果表明,该方法在图像缩放时能保持重要内容和显著物体形状结构。; 林晓张晓煜马利庄; 关键词：图像缩放

Edge-preserving image decomposition via joint weighted least squares被引量：3: 2015年; Recent years have witnessed the emergence of image decomposition techniques which effectively separate an image into a piecewise smooth base layer and several residual detail layers. However, the intricacy of detail patterns in some cases may result in side-effects including remnant textures, wronglysmoothed edges, and distorted appearance. We introduce a new way to construct an edge-preserving image decomposition with properties of detail smoothing, edge retention, and shape fitting. Our method has three main steps: suppressing highcontrast details via a windowed variation similarity measure, detecting salient edges to produce an edgeguided image, and fitting the original shape using a weighted least squares framework. Experimental results indicate that the proposed approach can appropriately smooth non-edge regions even when textures and structures are similar in scale. The effectiveness of our approach is demonstrated in the contexts of detail manipulation, HDR tone mapping,and image abstraction.; Pan ShaoShouhong DingLizhuang MaYunsheng WuYongjian Wu

基于二次相似度函数学习的行人再识别被引量：7: 2016年; 行人再识别是一个有着非常重要现实意义的研究问题,它可以应用于刑事侦查、在公共场所中寻找丢失的小孩、个人相册管理以及电子商务等领域.同时由于光照、视角、人的姿态以及背景的变化,同一个人的表观在不同的监控视频中往往变化很大,解决行人再识别问题也非常有挑战性.在设计行人再识别算法时,给定行人图像的特征,考虑到不同的特征分量具有不同的区分能力,学习合适的相似度度量非常重要.度量学习是一类学习相似度度量的主流算法,这些算法通过学习一个马氏距离相似度函数(Mahalanobis Similarity Function,MSF)来估计一对行人图像的相似度.然而MSF只与特征差分空间有关,忽略了一对图像中每个个体的表观特征,对于同一个人在不同场景中很大的表观变化的捕捉能力有限.为了加强相似度函数与每个个体的表观特征的联系,该文提出通过学习一个二次相似度函数(Quadratic Similarity Function,QSF),来估计一对行人图像的相似度.QSF是MSF的泛化形式,不但描述了一对行人图像的互相关关系,而且关联了一对行人图像的自相关关系,可以更好地捕捉同一个人在不同监控视频中很大的表观变化.为了学习QSF,该文分别从分类和排序的角度出发,设计两种不同的优化目标,提出了两种不同的学习QSF的算法.由行人再识别的公共数据集VIPeR和CUHK的实验表明,这两种不同的算法都可以学习到有效的QSF,识别性能优于已有的行人再识别算法.; 杜宇宁艾海舟; 关键词：视频监控

基于模型的无标识人体运动捕捉研究被引量：4: 2014年; 无标识人体运动捕捉因其广泛的应用价值和学术价值一直是计算机视觉领域的研究热点.基于模型的无标识人体运动捕捉技术的研究目的,就是从单目或者多目摄像机图像中获得人体的运动姿态和人体模型的三维信息描述.本文从模型的构建、人体姿态估计和跟踪方法等几个方面分析了基于模型的运动捕捉的研究现状,最后阐述了该领域面临的难点问题及发展趋势.; 张殿勇苗振江; 关键词：计算机视觉

基于运动分割的视频去模糊被引量：2: 2015年; 针对目前视频去模糊方法难以处理大幅度相对运动模糊,并且很难得到在时间和空间都保持一致性的去模糊结果的问题,提出基于运动分割的视频去模糊方法.基于视频序列清晰程度不同的前提下,用视频中的清晰块恢复模糊帧.根据模糊帧与其相邻的清晰帧的光流信息,将2帧之间存在的相对运动分割为独立的处理对象;不同运动对象分别估计模糊函数,并利用该模糊函数将清晰帧模糊处理;对模糊帧中的每一块区域,在被模糊处理后的帧中查找最相似的区域,利用对应清晰区域替换模糊区域;不同区域之间采用纹理融合,重建出清晰帧,实现对视频中大幅度相对运动去模糊.该方法基于并行思想设计和实现,利用GPU并行能力完成加速.实验结果证明,采用该方法不仅速度快,而且有效地解决了视频中大幅度相对运动模糊,并可以保持运动对象纹理结构的完整性.; 谯从彬盛斌吴雯马利庄; 关键词：光流

基于向量网的软件定义无线传感器网络研究: 近年来，无线传感器网络(Wireless Sensor Network，WSN)作为物联网的核心技术广泛应用在航空、军事、反恐、救灾、环境、工业、医疗及家居等领域，然而大部分WSN专网专用，普适性较差，在WSN架构、效率...; 赵建光; 关键词：无线传感器网络向量网数据转发多路径传输

多视点标定图像的交替迭代度量重建方法被引量：1: 2012年; 提出了一种针对相机内部参数已标定的多视点图像交替迭代度量重建方法.该方法以目标空间中重建的3D点到匹配特征点的反投影线间的距离作为重建误差的测度,使误差函数形式上更简洁且具有明确的几何意义.重建过程通过对相机外部参数中的旋转矩阵、平移量和3D重建点交替迭代完成,其中平移量和3D点一起估计,避免了它们与旋转矩阵中的元素间的尺度差异引起的数值偏差.利用合成数据和真实图像的计算分析均表明本文方法有较高的重建精度,具有实用性.; 陈京袁保宗刘渭滨; 关键词：图像处理多视点标定图像三维重建

SR-SIHKS:一种非刚体全局形状特征: 2014年; 非刚体由于姿态变化会产出多样的形变,因此非刚体的形状检索比刚体更具挑战性。形状特征提取是非刚体三维模型形状检索的关键问题。为了提高非刚体形状检索的准确度,提出了一种非刚体全局形状特征提取方法。此方法的核心思想是将稀疏表示(Sparse Representation,SR)理论用于对尺度无关的热核特征(Scale Invariant Heat Kernel Signature,SIHKS)进行稀疏编码,因此被称为SR-SIHKS。改进了SIHKS局部特征的提取方法,根据所处理的模型库来自适应地确定热扩散时间参数;采用K-SVD算法来训练字典,借助Batch-OMP算法实现局部特征的稀疏编码;将非刚体三维模型的所有局部特征的稀疏编码汇聚为全局形状特征。实验结果表明,SR-SIHKS具有比SIHKS和HKS更优的检索效果。; 万丽莉苗振江岑翼刚; 关键词：三维模型检索非刚体

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国家重点基础研究发展计划(2011CB302203)

文献类型

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机构

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