湖北省自然科学基金(2011CDA078)
- 作品数：5 被引量：18H指数：3
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- 相关领域：自动化与计算机技术生物学更多>>
- 基于OpenCV的双目摄像机标定被引量：7
- 2013年
- 在计算机视觉应用中,为了利用摄像机所拍到的二维图像来恢复空间中物体的三维坐标,需要对摄像机进行标定。本文以针孔成像为摄像机成像模型,并考虑了镜头带来的径向与切向畸变,并采用非线性摄像机标定法,结合开源计算机视觉库OpenCV,开发了一套双目摄像机标定程序。实验分析表明,该方法可以精确、快速实现双目摄像机标定。
- 袁利刘海华陆雪松
- 关键词：计算机视觉摄像机标定OPENCV
- 模拟初级视皮层注意机制的运动对象检测模型被引量：2
- 2014年
- 视频监控的广泛应用使运动对象检测成为研究热点,但运动的不确定性增加了检测难度。鉴于人类视觉系统能高效地感知运动对象,研究者从神经生理学和心理学的角度提出了运动检测的生物学模型。根据上述研究成果,提出模拟初级视皮层的运动对象检测模型。使用三维Gabor时空滤波器模拟人类初级视皮层中简单细胞的经典感受野,通过非线性组合获取复杂细胞对运动对象刺激响应的运动能量,应用细胞的中心环绕作用及相关性运动检测增强运动信息并抑制环境干扰,采用信息融合获取运动对象的显著性图,并利用WTA神经网络模型实现对运动目标的感知。实验结果表明,该模型能有效检测到视频中的运动目标,运算速度较其他仿视神经加工的视觉注意模型更快。
- 曾杰谌先敢高智勇刘海华
- 关键词：运动对象检测GABOR滤波器神经网络初级视皮层
- 融合形状和运动特征的动作识别计算模型被引量：5
- 2013年
- 针对视觉系统在动作识别过程中如何利用形状与运动信息的问题,提出了一种融合形状特征和运动特征的人体动作识别方法.该方法模拟视觉皮层的背侧和腹侧通路,建立了基于双通道理论的人体动作特征计算模型.计算模型分别利用2D Gabor滤波器和3D时空滤波器模拟腹侧和背侧通路中视觉皮层简单细胞,提取动作的时空信息,通过采样、局部遍历、模板学习一系列操作分别提取动作的时空特征,并采用线性融合方法获取描述动作的特征向量,构建了采用支持向量机(SVM)进行动作分类的动作识别系统.实验结果表明:该方法的识别性能优于同类型的识别方法,取得了较好的识别效果.
- 刘海华郝丽芳谌先敢
- 关键词：特征提取支持向量机
- 基于累积运动能量图像的人体动作识别被引量：3
- 2016年
- 指出了动作识别中的最大困难是难以提取有效的特征来准确描述人体的动作,动作模板是众多方法中的一种简单有效的方法,用来描述动作特征的经典动作模板是运动历史图像.由于受噪声的干扰,用运动历史图像描述复杂环境下的人体动作并不十分理想.为了得到比运动历史图像更加有效的动作模板,提出了将视频序列中的运动能量信息用一张图描述出来,称之为累积运动能量图像,提取其直方图特征来表征人体动作.经You Tube数据集上的实验表明:该累积运动能量图像的识别率比同类方法高.
- 谌先敢刘海华高智勇
- 关键词：方向梯度直方图支持向量机
- 模拟初级视皮层脉冲神经元的动作识别系统被引量：1
- 2012年
- 大脑中致力于运动信息处理的区域是初级视皮层(V1)和中颞区(MT).目前有关运动模式是在哪个区域完成的,存在不同的推测.迄今大多数关于动作识别的研究都是围绕MT阶段展开的.本文针对V1阶段获得的信息能否进行动作识别的问题展开研究,提出了模拟初级视皮层(V1)脉冲神经元的动作识别系统.该系统首先采用3D Gabor滤波器及其组合分别模拟初级视觉皮层中简单、复杂细胞的感受野,以此对视频图像进行处理,从而获取对运动速度和方向敏感的运动能量,并通过V1阶段的环绕抑制来增强运动能量和降低噪声的影响.其次,采用Integrate-and-fire脉冲神经元模型模拟初级视觉皮层的神经元,将获取的运动信息转换为神经元响应的脉冲链.最后,根据脉冲链平均发放率的特性提取运动特征向量,采用支持向量机(Support vector machine,SVM)作为分类器.在Weiziman数据库下进行测试,实验结果表明,V1阶段获得的信息可以进行动作的识别.
- 黄丽鸿谌先敢刘海华
