周宇
- 作品数：8 被引量：1H指数：1
- 供职机构：哈尔滨工业大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金北京市自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：航空宇航科学技术自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 结合HMM和SPSM的手语识别方法
- 2008年
- 手语识别的研究具有重大的学术价值和广泛的应用前景。在近些年的手语识别工作中,隐马尔可夫模型(Hidden Markov Models,简称HMMs)起到了重要的作用,但是,HMMs假设同一状态内的观察值之间是独立同分布的,这个假设同某些手语信号的帧间相关性相背离。受到多项式片段模型(Polynomial Segment Models,简称PSMs)能够显式描述帧间相关性的启发,提出了一种简化的PSMs,其中应用马氏距离作为距离测度。实验表明,这种简化的PSMs在同传统的HMMs进行后验概率归一化求和的融合之后,手语词的平均相对正确率得到了13.38%的提升,从而证明此方法是一种更加精确的手语识别方法。
- 周宇陈熙霖王春立赵德斌高文
- 关键词：手语识别人机交互隐马尔可夫模型
- 微小型飞行器视觉导航中两种图像分割方法比较研究
- 在微小型飞行器的视觉导航中，图像分割的基本工作是将天地两部分分割开。这是形成整个视觉导航系统闭环控制的基础。而欲实现天地分割，则以特征线的提取为前提。本文分别从自底向上和自项向下两种思路出发，利用广义Hough变换和基于...
- 周宇黄显林介鸣
- 关键词：图像分割广义HOUGH变换
- 复杂激光系统中平板光学元件的调频-调幅效应的研究
- 2012年
- 为了抑制大口径光学元件中的受激Brillouin散射效应,并满足打靶过程中束匀滑的要求,目前高能激光驱动器大都采用了正弦相位调制脉冲.然而,这类脉冲在复杂激光系统中传输时,会出现明显的调频-调幅(FM-to-AM)效应.研究这种效应的来源,对提升激光系统的整体输出性能至关重要.对复杂激光系统中一直被人们所忽视的平板光学元件带来的FM-to-AM效应进行了理论研究和数值模拟.数值模拟结果表明,通过平板光学元件的次数越多调制深度越大,呈线性递增趋势,当通过次数为10次时,调制深度高达22.2%;并且平板光学元件对各谱线的过滤也各不相同,当前端选用的中心波长为1054 nm时,平板光学对各谱线的过滤作用非常小.提出通过改变中心波长来减小FM-to-AM效应,这对于复杂激光系统的设计具有重要的指导意义.
- 王雨雷张昀付万琴吕志伟周宇邓青华丁磊
- 关键词：相位调制
- 基于主元分析的微小型飞行器视觉导航被引量：1
- 2008年
- 作为一种新兴的无人机,微小型飞行器(MAV)近年来广受关注。研究微小型飞行器导航技术的关键是研究视觉导航技术在微小型飞行器中的应用。针对微小型飞行器视觉导航中的运算量大而导致算法实时性差的问题,给出了一个新的计算框架。利用主元分析技术(PCA),在最小方差意义下得到了图像的简化表示。在此简化的基础上,进行了图像特征的提取。对真实图像的实验结果表明,利用主元分析处理后的图像进行导航特征的提取,其实时性优于RGB三通道求和取平均的方法。
- 王俊涛周宇
- 关键词：视觉导航主元分析微小型飞行器预处理
- 基于主元分析的视觉导航方法
- 微小型飞行器是无人机的一种。研究微小型飞行器导航技术的关键是研究视觉导航技术在微小型飞行器中的应用。在微小型飞行器的背景下，提出一种基于主元分析的视觉导航新技术。利用主元分析处理后的图像进行导航特征的提取，比随机选择处理...
- 周宇黄显林
- 关键词：微小型飞行器视觉导航主元分析图像处理
- Bayesian分类方法在微小型飞行器视觉导航中的应用被引量：1
- 2007年
- 在微小型飞行器的视觉导航中,图像分割的基本工作是将天地两部分分割开。这是形成整个视觉导航系统闭环控制的基础。而欲实现天地分割,则以特征线的提取为前提。本文分别从自底向上和自顶向下两种思路出发,利用广义Hough变换和基于多尺度最小方差的方法,进行了全局特征线的提取。然后,采用Bayesian分类的方法,实现了对微小型飞行器视觉导航至关重要的天地分割。通过具有典型意义的仿真实验,比较了两种方法所获得的结果,揭示了两种方法应用于微小型飞行器视觉导航的优点和缺点。
- 周宇黄显林介鸣宋卓异
- 关键词：广义HOUGH变换
- 微小型飞行器视觉导航中两种图像分割方法的比较研究
- 在微小型飞行器的视觉导航中，图像分割的基本工作是将天地两部分分割开。这是形成整个视觉导航系统闭环控制的基础。而欲实现天地分割，则以特征线的提取为前提。本文分别从自底向上和自顶向下两种思路出发，利用广义Hough变换和基于...
- 周宇黄显林介鸣
- 关键词：图像分割广义HOUGH变换
- 基于数据生成的手语识别自适应方法
- 2009年
- 采用自适应技术来解决非特定人手语识别问题,提出了一种基于数据生成的手语识别自适应方法。首先,对非特定人模型的均值向量进行自动聚类,寻找聚类中心生成手语词码本,然后,根据此码本选择词根子集,该子集能覆盖手语词码本的所有码字,继而,使用新用户的词根子集数据通过遗传算法生成其它词根的数据,最后,结合词根子集的真实数据和其它词根的生成数据,利用最大似然线性回归(MLLR)和最大后验概率(MAP)算法对非特定人模型进行自适应。实验结果表明,该方法既能够降低所需要的自适应数据量,又能够在非特定人模型基础上取得识别正确率的大幅提高。
- 周宇陈熙霖赵德斌姚鸿勋高文
- 关键词：手语识别自适应遗传算法
