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关于SOR矩阵和Jacobi矩阵的特值向量及特征值之间关系的注记
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作者 沈光星 《杭州师范学院学报》 1985年第S2期7-13,共7页
1971年,Young在中给出了关于基本特征值关系的定理,使得可以直接地建立SOR矩阵L_ω和Jacobi矩阵B的特征值之间的关系。
关键词 R矩阵 JACOBI矩阵 特征向量和特征值 对应的特征 SOR迭代 Gauss-Seidel迭代 非奇异 王烈 收敛率 复矩阵
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基于时空方向主成分直方图的人体行为识别 被引量:8
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作者 徐海洋 孔军 +1 位作者 蒋敏 昝宝锋 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2018年第6期155-162,共8页
为解决由视角、尺度等变化造成的行为类内差别大的问题,提出一种基于时空方向主成分直方图(HSTOPC)的人体行为识别方法。首先,将深度图序列转换为三维(3D)点云序列,对此序列采用新颖的图像预处理方法获得新的深度图序列,即在空间和时间... 为解决由视角、尺度等变化造成的行为类内差别大的问题,提出一种基于时空方向主成分直方图(HSTOPC)的人体行为识别方法。首先,将深度图序列转换为三维(3D)点云序列,对此序列采用新颖的图像预处理方法获得新的深度图序列,即在空间和时间维度上对采样获得的深度图序列进行限制,除去一些动作信息量较少的序列和空间,从而降低输入数据的冗余减少空间尺度变化的影响;其次,为了解决帧间关联性较弱的问题,采用时空方向主成分方法描述新的点云序列,获得3D点云序列中每点的方向特征;然后,对3D点云序列中所有方向特征进行多层时域重叠分割,获得HSTOPC特征描述子;最后,采用支持向量机分类器进行训练、测试。在3个标准数据库上的实验结果表明,提出的HSTOPC特征描述子对噪声、运动速度变化、视角变化和时域不对齐具有很好的稳健性,可以显著提高人体行为识别的准确率。 展开更多
关键词 图像处理 人体行为识别 时空限制 特征向量和特征值 多层时域重叠分割 点云 支持向量
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