邓宇
- 作品数：13 被引量：103H指数：7
- 供职机构：中国科学院计算技术研究所更多>>
- 发文基金：国家科技攻关计划国家重点基础研究发展计划国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术天文地球更多>>
- 基于视频的三维人体运动跟踪被引量：15
- 2006年
- 提出一种结合多种图像特征,在多摄像机环境下跟踪人体运动的方法.通过定义人体模型、摄像机投影模型以及相似性度量模型来得到优化框架下的目标函数,并使用牛顿-高斯优化算法对其进行求解.模拟数据和实际数据的实验表明,文中方法比仅仅使用灰度特征,跟踪结果得到了改善,对比实验结果也优于基于概率算法的退火粒子滤波.
- 刘国翌陈睿邓宇李华
- 举重运动的人体三维模型重建及仿真被引量：8
- 2006年
- 提出了一种利用多摄像机来重建三维人体运动的新方法。相对于传统贴标记的方法,这种方法使用简单,所需物理设备价格便宜。其算法特点是,多种图像特征和运动知识有机地集成于一个基于非线性优化策略的跟踪框架中。具体地,通过定义人体模型,摄像机投影模型,以及相似性度量模型来得到优化框架下的目标函数,并使用牛顿-高斯算法进行求解。同时,基于轮廓匹配来预测二维关节点的算法有效地解决了遮挡和跟踪错误积累这一关键问题。本算法在举重运动三维重建中的应用说明其可以重建运动员的三维运动,并作为运动分析的依据。
- 刘国翌陈睿邓宇李华
- 关键词：薄板样条函数
- 图切割支持的融合颜色和梯度特征的实时背景减除方法被引量：5
- 2006年
- 通过融合图像的颜色和梯度特征,实现了一种实时背景减除方法·首先融合颜色和梯度特征建立新的能量函数;然后基于图切割算法最小化能量函数,并对前景/背景进行分割;最后使用光流验证前景区域的真实性,并更新背景模型·对不同场景的实验结果表明:该方法可以实时地检测出视频序列中的运动物体,结果准确、有效·
- 邓宇李振波李华
- 关键词：背景减除能量函数图切割实时检测
- 结合强度和边界信息的非参数前景/背景分割方法被引量：20
- 2005年
- 提出一种非参数前景背景分割方法.在将图像的强度信息与边界信息进行融合、提高运动目标检测的鲁棒性的同时,针对图像阴影区域的特性,通过阴影模型能够有效地检测阴影区域.实验结果表明该方法具有一定的实用性.
- 陈睿邓宇向世明李华
- 关键词：核密度估计
- 多特征融合和图切割支持的物体/背景分割方法
- 本文通过融合多种图像特征,实现了一种新的运动物体分割方法。一方面,将图像的颜色、梯度和纹理特征进行融合,提高运动物体分割的准确性;另一方面,使用图切割算法对物体/背景进行分割,分割结果噪声少且稳定性强。对不同场景的分割结...
- 邓宇李华
- 文献传递
- 结合粒子滤波和局部优化方法的人体运动跟踪被引量：9
- 2006年
- 提出一种将粒子滤波和局部优化相结合的算法框架,用于解决多关节人体运动跟踪问题·由于高维空间中无法进行密集采样,因此普通的粒子滤波方法对于人体运动估计存在困难·在粒子滤波过程中引入局部优化方法来减少样本个数:一方面,对每个样本进行局部优化得到更加匹配的状态;另一方面,优化后的结果被用来指导下一时刻采样函数的生成·实验结果表明,该方法能够以较少的样本完成三维人体运动跟踪任务·
- 陈睿刘国翌邓宇李华
- 关键词：粒子滤波
- 密集影像匹配和高精度连续DSM获取关键技术
- 邱振戈王少荣李振波刁麓弘邓宇
- 基本完成基于人类视觉感知机理的高可靠匹配关键技术，城市的房顶边缘自动匹配成功率在85％以上，遮挡自动发现率85%以上。初步完成逐像素影像匹配技术。部分完成基于超密集点云的城市高精度连续DSM获取技术。完成海量密集数码航空...
- 关键词：
- 关键词：视觉感知影像匹配数字表面模型航空影像
- 多特征组合和图切割支持的物体/背景分割方法被引量：7
- 2008年
- 运动物体分割是计算机视觉应用领域中的一个基本问题,阴影和亮度变化均易造成分割结果错误.通过组合多种图像特征,实现了一种新的检测运动物体方法.一方面,组合图像的颜色、梯度和纹理特征,利用梯度和纹理信息对亮度变化不敏感的特性,提高运动物体分割的准确性;另一方面,使用图切割算法对物体/背景进行分割,在不影响整体分割结果前提下修正局部判别错误的像素点,分割结果噪声少且稳定性强.对不同场景的分割结果表明,该方法是高效的和实用的.
- 邓宇李华
- 关键词：纹理图切割
- 基于视频的杠铃轨迹跟踪与分析系统被引量：3
- 2006年
- 以普通摄像机拍摄得到的举重运动员的正侧面视频作为输入,通过一种改进的模板匹配算法跟踪杠铃中心轨迹,然后根据得到的杠铃中心位置计算举重运动中关键的技术参数,最后输出包括技术参数和曲线图的技术分析报告。实验结果证明,利用文中系统得到的结果准确可靠,已应用于举重运动的实际训练。
- 邓宇刘国翌李华
- 关键词：视频杠铃
- 在线高斯混合模型和纹理支持的运动分割被引量：13
- 2005年
- 运动分割是基于视频的运动分析中的基本问题·通过颜色和纹理特征的线性组合,实现了一种新的检测运动目标的算法·在线高斯混合模型不仅用于对背景进行更新,而且也用于计算像素颜色差异和颜色权值;纹理特征用于描述局部区域内的结构信息,提高了运动检测算法的鲁棒性·对不同场景的运动分割结果表明,该算法是高效和实用的·
- 向世明陈睿邓宇李华
- 关键词：纹理特征
