浙江省自然科学基金(RC02064)
- 作品数：4 被引量：8H指数：2
- 相关作者：汪亚明黄文清李伟李伟张云华更多>>
- 相关机构：浙江工程学院浙江理工大学浙江大学更多>>
- 发文基金：浙江省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于自适应前景分割及粒子滤波的人体运动跟踪被引量：2
- 2005年
- 提出了在图像序列中用自适应前景分割及粒子滤波对人体的3-D运动轨迹进行跟踪的方法.首先建立了像素点的高斯模型,并结合图像帧间的差分信息以及灰度分布的先验概率等因素完成了图像中人体的自适应分割.根据所得到的分割结果建立了透视投影下的运动平面跟踪模型.根据投影过程的非线性以及图像中噪声分布的未知性,提出了粒子滤波的跟踪方法,并最终得到了人体运动平面的3-D轨迹.实际人体运动图像序列的实验证明,本文方法能有效地跟踪人体运动的3-D轨迹,并反映出在此跟踪问题上粒子滤波比传统的扩展卡尔曼滤波更具优势.
- 李伟张云华汪亚明
- 关键词：图像序列人体运动跟踪自适应分割粒子滤波
- 基于像素概率模型的背景分割算法被引量：2
- 2004年
- 背景分割的目的是提取出图像中感兴趣的前景区域 ,本文提出了一种基于像素概率模型的背景分割算法。该算法利用高斯混合模型描述每一被观察像素的近期色彩历史 ,根据分类原则确定当前帧中每一像素的类别 ,利用在线EM算法更新模型参数。实验结果表明 ,本文提出的算法可以鲁棒地分割出动态场景中的前景和背景。
- 黄文清汪亚明赵匀
- 关键词：像素EM算法高斯混合模型鲁棒
- 基于像素统计特性及细胞神经网络的运动目标分割被引量：2
- 2006年
- 针对动态图像序列中背景成像过程因各种因素而变化存在复杂性,提出了一种基于像素统计特性及细胞神经网络(CNN)的目标分割方法。首先建立图像每一像素点的高斯分布模型,并根据图像序列中的当前帧及历史帧信息自适应地调整模型的参数。然后结合图像的帧间信息将图像从空间域映射到统计域。最后在统计域中用细胞神经网络方法对其进行目标分割。由于CNN是由局部互连的细胞组成,因此易于用VLSI实现。通过对图像像素建立细胞近邻模型,可以获得较强的鲁棒运动目标分割。实验的结果反映了该方法的有效性。
- 周维达汪亚明许建龙
- 关键词：细胞神经网络图像序列
- 单目图像序列中基于正则化的局部三维非刚体运动估计被引量：2
- 2004年
- 通过局部的三维非刚体运动估计进而达到全局估计结果是三维非刚体运动估计中的重要方法。本文提出了在单目图像序列中利用正则化的手段解决局部的三维非刚体运动估计。首先,在帧间特征点匹配已确立的前提下,利用仿射运动模型并结合中心投影方式提出了运动估计的最小二乘模型;然后针对三维运动估计的不适定性提出了正则化的运动估计方法,以正则化的形式融入运动的先验知识,使运动估计的结果更具鲁棒性;最后利用Levenberg-Marquart方法实现运动参数的求解。仿真图像序列的实验反映了本文方法的有效性。
- 汪亚明黄文清李伟汪元美
- 关键词：仿射模型正则化
