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基于特征层融合和随机投影的行为识别算法被引量：1: 2017年; 提出一种基于特征层融合和随机投影的行为识别算法;该方法提取视频序列的时空梯度特征和Gabor特征;然后进行特征层融合,得到分类能力更强的特征,有效地表征人体行为;同时,使用随机投影对融合后的特征进行降维;最后,为了解决主题模型参数估计迭代复杂的问题,将贝叶斯参数估计法应用于LDA(latent dirichlet allocation)主题模型中,对视频中的行为进行分类。在公开的KTH和Weizmann数据集上进行了实验,结果表明方法不仅比单一局部时空特征描述符识别性能好,而且在相同实验设置下,也优于其他基本分类器。; 王淼孙季丰余家林; 关键词：特征层融合 LDA

基于无线传感网的白酒生产过程监测系统的研究被引量：1: 2013年; 根据白酒生产质量的实际需求,有针对性的提出了一套基于无线传感网的白酒生产过程监测系统。本系统主要运用传感器技术、ZigBee无线通信技术、单片机技术、自动检测技术,并采用分布式结构,借助协调器组建ZigBee网络,以实现无线通信。本设计提出了生产环境监测的传感器节点、上位机监控软件、协调器节点及其GPRS远程数据传输模块的四层分布式结构设计方案。; 马光喜余家林俞欣颖; 关键词：无线传感网

基于优选特征轨迹的全分辨率视频稳定被引量：3: 2015年; 该文提出一种基于优选特征轨迹的视频稳定算法。首先,采用改进的Harris角点检测算子提取特征点,通过K-Means聚类算法剔除前景特征点。然后,利用帧间特征点的空间运动一致性减少错误匹配和时间运动相似性实现长时间跟踪,从而获取有效特征轨迹。最后,建立同时包含特征轨迹平滑度与视频质量退化程度的目标函数计算视频序列的几何变换集以平滑特征轨迹获取稳定视频。针对图像扭曲产生的空白区,由当前帧定义区与参考帧的光流作引导来腐蚀,并通过图像拼接填充仍属于空白区的像素。经仿真验证,该文方法稳定的视频,空白区面积仅为Matsushita方法的33%左右,对动态复杂场景和多个大运动前景均具有较高的有效性并可生成内容完整的视频,既提高了视频的视觉效果,又减轻了费时的边界修复任务。; 余家林孙季丰宋治国; 关键词：图像处理视频稳定图像扭曲光流

基于多核稀疏编码的三维人体姿态估计被引量：7: 2016年; 为了准确有效的重构多视角图像中的三维人体姿态,该文提出一种基于多核稀疏编码的人体姿态估计算法.首先,针对连续帧姿态估计的歧义问题,该文设计了一种用于表达多视角图像的HA-SIFT描述子,其中,人体局部拓扑、肢体相对位置及外观信息被同时编码;然后,在多核学习框架下建立同时考虑特征空间内在流形结构与姿态空间几何信息的目标函数,并在希尔伯特空间优化目标函数以更新稀疏编码、过完备字典与多核权值;最后,利用姿态字典原子的线性组合来估计对应未知输入的三维人体姿态.实验结果表明,与核稀疏编码、Laplace稀疏编码及Bayesian稀疏编码相比,文本方法具有更高的估计精度.; 余家林孙季丰李万益; 关键词：多核学习字典学习

基于多尺度特征融合Hessian稀疏编码的图像分类算法被引量：3: 2017年; 针对传统稀疏编码图像分类算法提取单一类型特征,忽略图像的空间结构信息,特征编码时无法充分利用特征拓扑结构信息的问题,提出了基于多尺度特征融合Hessian稀疏编码的图像分类算法(HSC)。首先,对图像进行空间金字塔多尺度划分;其次,在各个子空间层将方向梯度直方图(HOG)和尺度不变特征转换(SIFT)进行有效的融合;然后,为了充分利用特征的拓扑结构信息,在传统稀疏编码目标函数中引入二阶Hessian能量函数作为正则项;最后,利用支持向量机(SVM)进行分类。在Scene15数据集上的实验结果表明,HSC的准确率比局部约束线性编码(LLC)高了3~5个百分点,比支持区别性字典学习(SDDL)等对比方法高了1~3个百分点;在Caltech101数据集上的耗时实验结果表明,HSC的用时比多核学习稀疏编码(MKLSC)少40%左右。所提HSC可以有效提高图像分类准确率,算法的效率也优于对比算法。; 刘盛清孙季丰余家林宋治国; 关键词：图像分类支持向量机

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余家林