王健弘
- 作品数：5 被引量：16H指数：3
- 供职机构：东南大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省自然科学基金教育部留学回国人员科研启动基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 改进的快速行人检测方法被引量：5
- 2009年
- 行人检测在视频监控以及智能车系统中有着广泛的应用前景,为了能够更有效地检测行人,将人脸检测中级联检测框架引入行人检测中,并对其进行改进,采用Gentle AdaBoost算法进行分类器训练,以提高训练效率,同时在训练前引入了特征预筛选,以减少训练时间和系统开销。实验表明,改进后的方法训练时间短,检测精度高,同时具有较快的检测速度。
- 王健弘章品正罗立民
- 关键词：GENTLEADABOOST行人检测级联分类器
- 基于时空信息和非负成分表示的动作识别
- 2016年
- 为充分利用时空分布信息及视觉单词间的关联信息,提出了一种新的时空非负成分表示方法(ST-NCR)用于动作识别.首先,基于视觉词袋(Bo VW)表示,利用混合高斯模型对每个视觉单词所包含的局部特征的时空位置分布进行建模,计算时空Fisher向量(STFV)来描述特征位置的时空分布;然后,利用非负矩阵分解从Bo VW表示中学习动作基元并对动作视频进行编码.为有效融合时空信息,采用基于图正则化的非负矩阵分解,并且将STFV作为图正则化项的一部分.在3个公共数据库上对该方法进行了测试,结果表明,相比于Bo VW表示和不带时空信息的非负成分表示方法,该方法能够提高动作识别率.
- 王健弘张旭章品正姜龙玉罗立民
- 一种应用机器学习的车牌定位方法被引量：8
- 2011年
- 提出了一种基于Adaboost算法与最小同值分割吸收核法角点验证的车牌定位方法.该方法采用Adaboost算法排除明显的非车牌区域,从而减少车牌候选区域的数量.在验证阶段,采用SUSAN角点检测方法计算每个经过初筛的候选区域属于车牌区域的概率,并根据该概率值对候选区域进行排序.最终输出概率值最大的区域作为车牌检测结果.实验结果表明,使用该方法进行车牌定位无需调整参数也能适应光照变化的应用环境.
- 章品正王健弘
- 关键词：车牌定位ADABOOST算法SUSAN角点检测
- 基于视频序列的行人检测方法研究
- 基于视频序列的行人检测问题是当前计算机视觉和模式识别领域的一个重要研究方向，它在智能视频监控、智能汽车系统、人机交互等领域有着广泛的应用前景。本文对摄像头静止和运动状态下的行人检测问题分别进行了讨论，重点研究了摄像头运动...
- 王健弘
- 关键词：行人检测背景差法视频序列
- 文献传递
- 基于视频的人体动作识别关键技术研究
- 人体动作识别是当前计算机视觉和模式识别领域的研究热点之一，它在视频检索、智能视频监控、人机交互、人体运动分析以及智能监护等领域中有着广泛的应用前景和巨大的市场需求，因此受到学术界、工业界、商业界以及安全机构等各方面的广泛...
- 王健弘
- 关键词：计算机视觉模式识别特征提取数据库
