于昕
- 作品数：4 被引量：3H指数：1
- 供职机构：清华大学更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种基于惯导信息的电子稳像方法
- 本发明提出一种基于惯导信息的电子稳像方法，首先对视频的每幅图像提取特征点，然后利用特征点匹配算法对相邻的两帧进行全局运动估计，如果全局运动估计出现较大误差，将利用惯导系统所获得的运动信息对全局运动进行估计，弥补由于单纯利...
- 张利于昕张顺利随尧尚忠良
- 文献传递
- 融合上下文信息的场景结构恢复被引量：3
- 2012年
- 提出了一种融合场景上下文信息的两级分类算法,从单幅图像中恢复场景结构。室外场景的结构化特征使其3维结构可以粗略地分为3类:"地面","天空"以及"竖直物体"。首先,把图像分割成具有灰度和颜色一致性的区域;其次确定特征显著区域("确定区域")的结构,将特征不明显的区域标记为"未知区域";然后根据"未知区域"与"确定区域"的相似性及"确定区域"场景结构对"未知区域"的可能结构进行投票,将投票最多的结构类型赋予"未知区域";最后介绍场景结构恢复在构造场景3维模型方面的应用。实验结果表明,由于利用了场景结构的上下文信息,该算法场景结构恢复的正确率为92.3%,优于现有算法88.1%的恢复正确率。
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- 关键词：模式识别图像分割上下文信息
- 一种基于惯导信息的电子稳像方法
- 本发明提出一种基于惯导信息的电子稳像方法，首先对视频的每幅图像提取特征点，然后利用特征点匹配算法对相邻的两帧进行全局运动估计，如果全局运动估计出现较大误差，将利用惯导系统所获得的运动信息对全局运动进行估计，弥补由于单纯利...
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- 稀疏性约束下基于反馈更新的目标跟踪
- 2013年
- 为了提高目标跟踪算法在目标被严重遮挡、环境光照剧烈变化等复杂场景下的跟踪性能,该文提出了一种基于目标特征模板集稀疏分解的跟踪算法。首先,该算法利用目标的灰度特征以及像素级的局部特征构造特征空间,并保存该特征空间下的目标特征模板集合,作为稀疏性约束下的基向量集合;其次,在粒子滤波跟踪框架下,利用目标候选者在当前特征模板集下的稀疏分解系数,提出了一种观测模型;最后,提出一种在环境光照变化、目标被严重遮挡等复杂场景下均有较好鲁棒性的反馈式在线更新策略。在已标定的公开数据集上的大量实验结果表明:与其他几个优秀的跟踪算法相比,该算法在上述复杂场景下可以成功地对目标实现精确跟踪。
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- 关键词：模式识别目标跟踪稀疏分解梯度方向直方图粒子滤波
