基于自适应投影的三维人体运动图像智能检测

针对目前采用的方法对三维人体运动图像进行检测时,无法准确获取图像中的目标区域,导致算法存在检测完整度低、检测准确率低、误检率高和检测效率低的问题,提出基于自适应投影的三维人体运动图像智能检测算法。首先构建背景粗提取模型,利用该模型提取三维人体运动图像的背景区域,获取图像的人体运动目标区域;其次采用自适应投影方法提取目标区域的特征,在支持向量机的基础上构建最优分类函数,将目标区域特征输入到最优分类函数中,完成三维人体运动图像的智能检测。实验结果表明,所提算法的检测完整度高、检测准确率高、误检率低、检测效率高。

一种新型人体运动图像实时分析系统

目的 :研制人体运动图像实时分析系统。方法 :应用普通面阵电荷耦合器件摄像头 ,采用动态图像采集以及标志点图像自动识别与跟踪技术进行人体运动图像检测分析。结果 :分析系统能实现人体运动图像的在线检测与分析。结论 :采用通用硬件制做的人体运动图像分析系统成本低 ,性能可靠 ,维护与升级方便。

低成本实现人体运动图像实时检测

概述了人体运动检测技术的研究与进展 ;介绍了一种利用图像动态采集与自动识别跟踪技术实现运动图像在线检测分析方法 ;采用该方法的人体运动图像分析系统硬件造用通用产品 ,成本低、性能可靠、维护与升级容易。这种系统可以用于步态分析。

人体运动图像动态视点平滑能量衰减过程仿真

传统图像平滑能量衰减分析方法,对于人体运动图像高频分量抑制效果较差,且模糊图像边缘,运算效率较低。提出了一种依据替身运动DR算法的人体运动图像动态视点平滑能量衰减过程仿真方法,采用高斯滤波器对人体运动图像进行平滑处理,过滤人体运动图像的噪声,完整保留人体运动图像边缘信息以及细节,用替身描述人体在场景中的运动特征,替身在场景中运动并同其它人体的替身进行交互,采用局部化的人体模型提高人体运动场景的逼真度,通过人体运动图像的DR预测算法,完成人体运动图像动态视点平滑能量衰减过程分析。实验结果说明,所提方法能够确保人体运动图像边缘锐化,有效降低平滑能量、锐化边缘。

CCD传感器在人体运动图像检测系统中的应用

介绍了一种基于CCD传感器的人体运动图像检测新方法 ,它采用图像动态采集及标志点自动识别跟踪技术 ,实现了运动图像的在线采集与分析 ;利用该方法构建了二维和三维人体运动图像检测分析系统 。

人体运动视频图像目标局部特征快速提取仿真

针对当前人体运动视频图像目标局部特征快速提取时,视频图像目标局部参数分析存在不足,导致构建视频图像阶层时对低级层特征图描述不精准,从而增加提取时间,存在查全率和查准率较低等问题。提出人体运动视频图像目标局部特征快速提取方法。通过人体运动视频图像相邻帧之间的信息熵,结合密度函数确定视频图像初始聚类中心,计算得到聚类数目,实现人体运动视频图像目标局部参数分析。选取卷积输出层的特征图构建人体运动视频图像阶层结构,引入信息熵的方法对人体运动视频图像低级层特征图进行描述,结合区域平均的方法描述人体运动视频图像高级层特征图,最终完成人体运动视频图像目标局部特征提取。实验结果表明,所提出方法在人体运动视频图像目标局部快速提取过程中,特征提取所需完成时间较短,查全率和查准率较高。

多自由度人体运动动态图像目标检测方法仿真

采用当前方法对人体运动动态图像进行目标检测时,无法消除图像中存在的阴影区域,导致图像清晰度低、位置误差大和检测效率低。提出多自由度人体运动动态图像目标检测方法,构建高斯背景模型,分离图像的背景区域和目标区域,将目标区域变换到HSI空间中,结合小区域去除方法和数学形态学处理,根据阴影区域饱和度高和亮度值低的特点确定目标区域中存在的阴影,通过匹配补偿去除目标区域中的阴影部分。根据目标区域的灰度分布构建目标更新模型,实现多自由度人体运动动态图像目标的检测。实验结果表明,所提方法的图像清晰度高、位置误差小、检测效率高。

人体运动图象恢复

对于运动图像 ,除了用于特殊研究的高速摄影图像外 ,一般的运动影视图像比静态的图像存在着更多的噪声。对视频图像的噪声滤波之后 ,图象的恢复对后面图象的边缘处理、轮廊提取、人体关节点识别等有着重要的意义。

复杂背景下运动人体的提取

为了提取复杂背景下的运动人体目标,采用了改进的图像差分法提取前后两帧的人体区域,结合单帧静态边缘图像,提取动态人体的边缘.为减少成像系统噪声的干扰,图像差分前和差分后均采用基于统计特性的维纳滤波.从简单到复杂背景下的人体动目标提取的结果表明,该方法具有一定的有效性和鲁棒性.

光学信息处理、图像识别

O438 2001010316改进的三维坐标测量编码图案投影方法=Improvedmethod for measuring objects’ 3D coordinates with encoded pattern projection[刊,中]/苏林,刘巽亮,曹根瑞,吴孟华(北京理工大学光电工程系.北京(100081))∥北京理工大学学报.-2000,20(2).-210-214为改进后的图案编码的识别和三维坐标的计算提供理论和技术依据。测量物体的三维坐标,恢复物体三维面形图。用3灰度级块状图案投射到被测物体上,通过新的解码算法实现对应点之间的匹配,并用坐标变换分式计算三维坐标。找出了对应点并给出对应点的三维坐标公式,测出了简单物体的三维坐标,恢复了三维面形。所用方法具有操作简单,数据获得快,易于实现的特点。图8参4(苏锡安)

运动生物力学

G804.61 20034033有和无骨盆约束伸展过度中的骶棘肌的肌活性=Themuscle activation of the erector spinae duringhyperextension with and without the pelvis res-trained[刊,英,A]／Benson M,Smith C R,Bybee R F(The university of Texas-E1 Paso)／／Researchquarterly for exercise and sport.-2003.3,74(1).-A-1(MYL)

人体高速运动图像步态特征精准定位方法研究

人体高速运动图像步态特征定位受到人体高速运动环境以及动态特征边界因素的影响,容易产生步态特征定位误差。为了提高人体高速运动图像步态特征定位能力,需要进行步态特征模糊计算和识别处理,提出一种基于全局步态拟合和动态分块匹配的人体高速运动步态特征精准定位方法。构建人体高速运动图像步态特征定位的几何网格区域模型,采用模糊动态特征分割方法进行人体高速运动步态特征定位特征点重构,提取人体高速运动步态特征定位动态约束特征量,构建灰度直方图,根据灰度像素集进行动态步态行为特征重建,根据灰度像素的分布概率密度进行步态特征量融合,实现人体高速运动步态特征定位和信息增强处理。仿真结果表明,采用该方法进行人体高速运动图像步态特征定位的精度较高,步态定位过程收敛性较好。