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国家自然科学基金(60973071)

作品数:3 被引量:31H指数:2
相关作者:冯锐杰姜慧研柯文陈瑞董傲霜更多>>
相关机构:东北大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金辽宁省自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术医药卫生更多>>

文献类型

  • 3篇中文期刊文章

领域

  • 3篇自动化与计算...
  • 1篇医药卫生

主题

  • 2篇图像
  • 1篇智能监控
  • 1篇人体动作识别
  • 1篇深度图
  • 1篇深度图像
  • 1篇水平集
  • 1篇图像分割
  • 1篇计算机
  • 1篇计算机辅助诊...
  • 1篇肝脏
  • 1篇变分
  • 1篇变分水平集
  • 1篇APPLIC...
  • 1篇FUNCTI...
  • 1篇HAAR特征
  • 1篇IMAGE_...
  • 1篇ITS
  • 1篇KINECT
  • 1篇LEVEL_...
  • 1篇LIVER

机构

  • 2篇东北大学

作者

  • 1篇姜慧研
  • 1篇冯锐杰
  • 1篇董傲霜
  • 1篇陈瑞
  • 1篇柯文

传媒

  • 1篇电子学报
  • 1篇辽宁工程技术...
  • 1篇Wuhan ...

年份

  • 1篇2014
  • 1篇2012
  • 1篇2011
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
使用Kinect深度图像的静态人体动作识别被引量:4
2014年
为解决传统的使用视频彩色图像序列的智能监控容易受光照、颜色等因素影响的问题,提出结合Kinect深度图像和支持向量机的人体动作识别方法.利用Kinect在监控区域获得实时深度图像,并进行背景擦除,滤波处理和提取Haar特征.通过使用支持向量机的分类算法生成分类器,并对一组特定的静态动作识别结果进行分析.研究结果表明:使用深度图像对于静态动作有较好的识别率,并且与传统的基于彩色图像的智能监控相比,该方法不仅对于光照、颜色等因素不敏感,而且在识别的准确率和效率上均有提升.
董傲霜王真伊陈瑞柯文
关键词:智能监控人体动作识别HAAR特征深度图像
基于改进的变分水平集和区域生长的图像分割方法的研究被引量:26
2012年
针对水平集和区域生长方法都存在对噪声和初始边界敏感以及容易从弱边缘处泄露等不稳定的问题,提出了结合待分割目标灰度统计信息和图像梯度信息的水平集演化函数对水平集方法进行改进,并利用区域生长方法解决水平集方法对初始边界敏感的问题.分别用传统区域生长方法、阈值方法、GAC模型、C-V模型、Snake模型以及本文方法进行从腹部CT图像分割肝脏区域的实验比较,实验结果表明:本文方法不仅可以减少图像分割的时间,而且显著地提高了分割质量.
姜慧研冯锐杰
关键词:图像分割水平集计算机辅助诊断肝脏
Level Set Based on Signed Pressure Force Function and Its Application in Liver Image Segmentation被引量:1
2011年
The edge-based level set model gives no satisfactory results for images with weak edge,and the region-based model performs poorly for intensity inhomogeneity images.In this paper,we propose an improved region-based level set model that integrates both the gradient information and the region information.The proposed model defines a novel external energy term,which consists of gradient information and signed pressure forces function.In order to eliminate the re-initialization procedure of traditional level set model,an internal energy term is also introduced for the level set function to maintain signed distance function.Compared with traditional models,our model is more robust against images with weak edge and intensity inhomogeneity.Experiments on liver segmentation from abdominal CT images demonstrate the effectiveness and accuracy of the proposed method.
JIANG Huiyan1,2,FENG Ruijie2,3,GAO Xihe1,2 1.Software College,Northeastern University,Shenyang 110819,Liaoning,China
共1页<1>
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