李文慧
- 作品数：5 被引量：18H指数：2
- 供职机构：江南大学物联网工程学院更多>>
- 发文基金：江苏省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 特征回归与检测结合的人数统计方法被引量：5
- 2015年
- 针对目前特征回归与检测这2种主流的人流量统计方法的不足,提出一种基于特征回归与检测结合的人数统计方法.对于视频帧的远景区域,采用背景分割的方法提取出前景块,将前景块中的特征通过贝叶斯多核支持向量回归方法估计出人数;对于近景区域提取HOG特征,采用弱标签结构训练出模型,并采用星型结构混合模型级联检测实现行人的准确定位并统计出人数.在视频数据库上的实验结果表明,该方法不仅能够较准确地实现人流量的统计,在一定程度上减少统计时间,还能够准确地定位出一定尺度范围内行人的位置.
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- 关键词：行人检测HOG特征
- 基于词包和特征融合的目标识别算法被引量：2
- 2017年
- 针对现有词包模型对目标识别性能的不足,对特征提取、图像表示等方面进行改进以提高目标识别的准确率。首先,以密集提取关键点的方式取代SIFT关键点提取,减少了计算时间并最大程度地描述了图像底层信息。然后采用尺度不变特征变换(Scale-invariant feature transform,SIFT)描述符和统一模式的局部二值模式(Local binary pattern,LBP)描述符描述关键点周围的形状特征和纹理特征,引入K-Means聚类算法分别生成视觉词典,然后将局部描述符进行近似局部约束线性编码,并进行最大值特征汇聚。分别采用空间金字塔匹配生成具有空间信息的直方图,最后将金字塔直方图相串联,形成特征的图像级融合,并送入SVM进行分类识别。在公共数据库中进行实验,实验结果表明,本文所提方法能取得较高的目标识别准确率。
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- 关键词：目标识别纹理特征
- Sa4多小波提升格式的Harris角点检测被引量：1
- 2015年
- 针对Harris算法对噪声敏感且不具有尺度不变性的不足,将Sa4提升多小波多分辨技术运用到图像角点检测中。先利用Sa4多小波的提升格式构造图像金子塔,再在不同尺度下进行角点检测,实现多分辨率分析即小尺度下的精确定位和大尺度下的抗噪性强。最后为了综合利用各尺度下的角点信息,采用由细到粗和由粗到细相结合的角点筛选方案,克服了单一尺度下角点信息丢失,位置偏移,提取出伪角点等不足。实验结果表明,该算法定位更准确,抗噪性能更好。
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- 关键词：多小波多分辨率
- 基于混合粒子滤波和稀疏表示的目标跟踪算法被引量：9
- 2016年
- 针对图像序列中的运动目标在跟踪过程中易受到光照等复杂环境、外观变化及部分遮挡影响的问题,提出基于全局信息和局部信息的混合粒子滤波算法.将目标的局部二元模式纹理特征引入粒子滤波算法,通过稀疏编码目标子块,充分利用目标的局部空间信息,并结合全局信息以确定当前帧中目标的位置.在跟踪过程中实时更新模板,这在一定程度上提高算法的鲁棒性.实验表明在目标处于复杂环境中算法能达到较理想的跟踪效果.
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- 关键词：粒子滤波目标跟踪
- 颜色和纹理特征的运动目标检测被引量：1
- 2015年
- 针对复杂场景中运动目标检测这一难题,提出利用RGB颜色特征和尺度不变局部三元模式的运动目标检测算法。利用时域中值法得到估算背景图像并快速初始化背景模型。通过颜色特征、纹理特征相似性度量,融合得出背景概率网络,通过侧抑制滤波提高对比度分类出前景与背景像素,前景像素进一步进行阴影检测,将阴影点归为背景点,但不用于模型更新。将算法与GMM、SC-SOBS、SUBSENS算法在变化检测数据库中进行对比验证。实验表明,新算法在满足实时性的基础上,对动态背景,阴影和相机抖动等有一定的鲁棒性。
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- 关键词：运动目标检测纹理特征
