陈宸
- 作品数:6 被引量:12H指数:2
- 供职机构:常州大学更多>>
- 发文基金:江苏省产学研前瞻性联合研究项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域:自动化与计算机技术更多>>
- 一种基于深度图像数据的非接触式呼吸监测方法
- 本发明公开了一种非接触式呼吸监测的方法。该方法包括:定位深度视频流中被监测者胸腹部区域;对深度视频流中每一帧图像的胸腹部区域数据降维;对降维后的数据计算方差,得到胸腹部变化程度序列;对胸腹部变化程度序列进行低通滤波,得到...
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- 文献传递
- 基于深度图像的非接触式呼吸检测算法研究被引量:5
- 2017年
- 呼吸是人的基本生命活动,监测呼吸可以得知呼吸道和胸廓运动的生理、病理学状态,对某些呼吸系统疾病的诊断有重要的参考价值;提出了一种非接触式呼吸监测方法:对红外视频流中的每帧胸腹部区域数据进行降维,计算所有胸腹部区域数据的方差,将一定时间段内的方差序列进行低通滤波;最后根据方差序列可以获得该段时间内的呼吸频率和呼吸暂停时间;提出的非接触式呼吸检测算法在不影响被监测者正常睡眠活动的情况下,可以准确获取呼吸频率与其他相关参数,为健康监测和相关疾病的诊断提供了数据支持;日常家居场景的实验中,检测到的呼吸次数与实际完全一致,并且与实际胸腹部起伏变化基本同步,较好的保证了结果的准确性。
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- 关键词:深度图像非接触
- 一种基于深度学习SDAE理论的三维人脸识别算法及其在金融领域应用
- 本说明提供一种基于深度学习SDAE理论的三维人脸识别算法。构建一个基于深度学习SDAE理论的三维人脸识别算法模型的步骤包括:建立深度学习的SDAE模型;人脸深度数据归一化;用三维人脸深度数据构建网络的整体结构(archi...
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- 文献传递
- 一种基于深度图像数据的非接触式呼吸监测方法
- 本发明公开了一种非接触式呼吸监测的方法。该方法包括:定位深度视频流中被监测者胸腹部区域;对深度视频流中每一帧图像的胸腹部区域数据降维;对降维后的数据计算方差,得到胸腹部变化程度序列;对胸腹部变化程度序列进行低通滤波,得到...
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- 基于深度图像与骨骼数据的行为识别被引量:7
- 2016年
- 为了充分利用深度图像与骨骼数据进行人体行为识别,提出了一种基于深度图形与骨骼数据的多特征行为识别方法。该算法的多特征包括深度运动图(DMM)特征与四方形骨骼特征(Quad)。深度图像方面,将深度图像投影到一个笛卡尔坐标系的三个平面获得深度运动图特征。骨骼数据方面,提出四方形骨骼特征,它是骨骼坐标的一种标定方式,得到的结果只与骨骼姿态有关。同时提出一种多模型概率投票的分类策略,减小了噪声数据对分类结果的影响。所提方法在MSR-Action3D和DHA数据库进行实验,实验结果表明,所提算法有着较高的识别率与良好的鲁棒性。
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- 关键词:深度图像
- 一种新的基于深度数据的人脸识别算法及其在智能权限分配系统中的应用
- 本发明公开了一种新型规范化人脸模型的算法,提出了一种基于多人投票的三维人脸识别的身份验证算法,并且利用上述技术设计了智能安保系统。包括步骤:获取脸部深度数据;对深度数据处理得到符合CANDIDE-3的人脸模型;规范化点云...
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- 文献传递