许艳
- 作品数：7 被引量：17H指数：2
- 供职机构：常州大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省产学研前瞻性联合研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 深度图像与骨骼数据的多特征融合人体行为识别被引量：9
- 2018年
- 运动人体的行为分析与识别是智能监控中的关键技术,研究有效的人体行为对智能视频推广与应用具有重要意义.为发挥深度图像与骨骼数据的优越性,将深度特征与骨骼特征结合进行人体行为识别,提出一种基于深度信息和骨骼数据的特征融合的人体行为识别方法.在深度图像方面捕捉行为线索,提取人体行为梯度、轮廓曲率的几何特征;在骨骼数据方面提取运动节点的多种特征,用人体行为轮廓比、角度差和距离差表征行为形态,达到结果只与行为分布有关的目的;运用一种多模型概率投票的识别分类机制,减小噪声对实验结果的影响.实验表明,该方法能够有效识别人体行为.
- 许艳侯振杰梁久祯陈宸贾靓莫宇剑
- 关键词：深度图像人体行为识别
- 一种基于权重融合深度及骨骼特征的老年人室内跌倒检测方法
- 本发明公开了一种基于权重融合深度图像与骨骼关键帧的老年人室内跌倒检测的方法，该方法包括以下步骤：使用Kinect设备获取人体的深度图像和骨骼图像；对深度图像进行特征提取；对骨骼图节点进行坐标转换；计算互信息得到关键帧，表...
- 侯振杰莫宇剑林恩许艳夏宇杰林锦雄王涛
- 文献传递
- 权重融合深度图像与骨骼关键帧的行为识别被引量：8
- 2018年
- 针对2D信息量不足导致人体行为识别率不高的问题,提出融合多种深度信息的行为识别方法.首先利用深度图像捕捉行为线索,提取梯度及相关方向特征;然后利用互信息提取骨骼图的关键帧,提出基于关键帧的静态姿态模型、当前运动模型和动态偏移模型表征人体行为底层特征;最后通过权重投票机制为不同种类特征分配权重,实现多类特征下的多权重融合.在MSR_Action3D深度数据集上的实验结果表明,该方法的识别率比其他方法提高1.5%.
- 许艳侯振杰梁久祯陈宸贾靓宋毅
- 关键词：深度图像互信息
- 一种基于深度图像与骨骼数据多特征融合的功能性肢体康复训练检测方法
- 本发明公开了一种基于深度图像与骨骼数据多特征融合的功能性肢体康复训练检测方法，该方法包括以下步骤：使用Kinect设备获取人体的深度图像和骨骼图像；提取深度图像的运动特征F<Sub>D</Sub>；统一骨骼节点的坐标系；...
- 侯振杰莫宇剑林恩许艳夏宇杰王涛林锦雄
- 文献传递
- 一种基于权重融合深度及骨骼特征的老年人室内跌倒检测方法
- 本发明公开了一种基于权重融合深度图像与骨骼关键帧的老年人室内跌倒检测的方法，该方法包括以下步骤：使用Kinect设备获取人体的深度图像和骨骼图像；对深度图像进行特征提取；对骨骼图节点进行坐标转换；计算互信息得到关键帧，表...
- 侯振杰莫宇剑林恩许艳夏宇杰林锦雄王涛
- 文献传递
- 基于图像森林变换的灰度目标周长估算
- 2017年
- 数字图像中目标对象的周长是一个十分重要的目标形态特征,二维图像中的目标周长估算在图像特征提取、目标识别等方面具有十分重要的作用。目前已有的估算方法对二维灰度图像目标边界模糊和图像含噪声估算精确度不高,针对这一现状,结合图像森林变换(IFT),提出基于IFT的改进的目标周长估算方法。利用IFT方法优化图像目标厚度边界信息来估算灰度图像的边界周长,从而提高周长估计的精确性和鲁棒性。为了获得图像目标的标准周长,实验采用人工合成的图像。对具有不同边界厚度的目标、含噪的图像的目标进行周长估算实验。提出的改进算法在图像目标边界模糊和含噪声情况下所得的结果均具有较高的精确度。提出的改进的灰度周长估算方法,在模糊图像与含噪图像的处理中具有更好的适应性和稳定性。
- 方盛梁久祯贾靓侯振杰许艳
- 关键词：特征提取IFT含噪图像
- 一种基于深度图像与骨骼数据多特征融合的功能性肢体康复训练检测方法
- 本发明公开了一种基于深度图像与骨骼数据多特征融合的功能性肢体康复训练检测方法，该方法包括以下步骤：使用Kinect设备获取人体的深度图像和骨骼图像；提取深度图像的运动特征F<Sub>D</Sub>；统一骨骼节点的坐标系；...
- 侯振杰莫宇剑林恩许艳夏宇杰王涛林锦雄
- 文献传递
