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国家自然科学基金(61272223)

作品数:4 被引量:11H指数:2
相关作者:林国余陈旭刘青山李欢贺金平更多>>
相关机构:南京信息工程大学东南大学北京空间机电研究所更多>>
发文基金:国家自然科学基金中国博士后科学基金江苏省博士后科研资助计划项目更多>>
相关领域:自动化与计算机技术电子电信更多>>

文献类型

  • 4篇中文期刊文章

领域

  • 4篇自动化与计算...
  • 1篇电子电信

主题

  • 1篇压缩感知
  • 1篇人脸
  • 1篇图像
  • 1篇配准
  • 1篇配准方法
  • 1篇向量
  • 1篇向量模型
  • 1篇机器视觉
  • 1篇光谱图像
  • 1篇感知
  • 1篇高光谱图像
  • 1篇STEREO...
  • 1篇BASED_...
  • 1篇CENTER
  • 1篇测量方法
  • 1篇ELLIPS...
  • 1篇WHEEL

机构

  • 4篇南京信息工程...
  • 2篇东南大学
  • 1篇北京空间机电...
  • 1篇南京理工大学
  • 1篇南京军区南京...

作者

  • 2篇陈旭
  • 2篇林国余
  • 2篇刘青山
  • 1篇吴泽彬
  • 1篇孙玉宝
  • 1篇邓健康
  • 1篇吴敏
  • 1篇贺金平
  • 1篇李欢

传媒

  • 1篇电子与信息学...
  • 1篇光电工程
  • 1篇计算机科学
  • 1篇Journa...

年份

  • 1篇2016
  • 2篇2014
  • 1篇2013
4 条 记 录,以下是 1-4
排序方式:
基于层进模型的快速人脸配准方法及其在智能移动设备上的应用
2014年
主要研究了移动智能手机上人脸关键点的快速定位问题.在活动形状模型的基础上,提出了一种基于层进模型的快速人脸配准方法:首先,在人脸检测的结果上,采用二值特征快速定位眼角、嘴角等关键点,并对其进行校验修正;然后,通过眼角和嘴角的关键点,并结合边缘约束,对眼睛、嘴巴和人脸外轮廓进行局部配准;最后,对整个人脸形状进行基于加权投影的形状配准.实验结果表明,提出的方法在8~10次迭代后即可收敛,在三星I9300智能手机上,每幅人脸图像的配准时间在40ms以下,满足实时性要求.
邓健康王灿田刘青山
基于图稀疏正则化多测量向量模型的高光谱压缩感知重建被引量:5
2014年
压缩感知重建是解决高光谱现有成像模式数据量大冗余度高问题的一个有效机制。针对高光谱图像的多通道特性,该文建立了高光谱压缩感知的多测量向量模型,编码端使用随机卷积算子对各通道进行快速采样,生成测量向量矩阵。解码端构建图稀疏正则化的联合重建模型,在稀疏变换域将高光谱图像分解为谱间的关联成分和差异成分,通过图结构化稀疏度量表征关联成分的空谱相关性,并约束谱间差异成分的稀疏性。进一步提出模型求解的交替方向乘子迭代算法,通过引入辅助变量与线性化技巧,使得每一子问题均存在解析解,降低了模型求解的复杂度。对多个实测数据集进行了对比实验,实验结果验证了该文模型与算法的有效性。
孙玉宝李欢吴敏吴泽彬贺金平刘青山
关键词:高光谱图像
一种基于机器视觉的车辆轨迹测量方法被引量:4
2016年
本文提出一种基于机器视觉的汽车列车弯道行驶轨迹测量方法,用于计算挂车等货运车辆在转弯过程中的转向特性参数。首先,设计了一种由多条横纵标识线构成的路标,该路标形状与汽车列车转弯道路形状一致;其次,由安装在挂车上的摄像机获取汽车列车行驶视频流,通过阈值分割和拟合获得标志线方程,计算出横纵标识线的交叉点坐标;最后,由摄像机所在位置的全局坐标,可推算整个车体关键轮廓的位置坐标。本文对比了基于机器视觉轨迹测量和GPS轨迹测量两种方法,实验结果证实了基于机器视觉轨迹测量法的有效性,且具有精度高和测量快速便捷的优点,为汽车列车弯道通过性参数的测量提供了新的思路。
陈旭林国余
关键词:机器视觉
Wheel center detection based on stereo vision被引量:2
2013年
As the location of the wheel center is the key to accurately measuring the wheelbase, the wheelbase difference and the wheel static radius, a high-precision wheel center detection method based on stereo vision is proposed. First, according to the prior information, the contour of the wheel hub is extracted and fitted as an ellipse curve, and the ellipse fitting equation can be obtained. Then, a new un-tangent constraint is adopted to improve the ellipse matching precision. Finally, the 3D coordinates of the wheel center can be reconstructed by the spatial circle projection algorithm with low time complexity and high measurement accuracy. Simulation experiments verify that compared with the ellipse center reconstruction algorithm and the planar constraint optimization algorithm, the proposed method can acquire the 3D coordinates of the spatial circle more exactly. Furthermore, the measurements of the wheelbase, the wheelbase difference and the wheel static radius for three types of vehicles demonstrate the effectiveness of the proposed method for wheel center detection.
陈旭林国余
共1页<1>
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