基于空间频率分析的激光全息三维建筑构建模型

为高效精准构建建筑激光全息三维模型,设计基于空间频率分析的激光全息三维建筑构建模型。运用三维激光扫描仪采集建筑初始三维激光全息数据,并对其进行配准与滤波降噪的预处理。结合人眼视觉空间频率分析方法,压缩处理降噪后的高质量建筑三维激光全息数据,向3D Studio Max内导入压缩后的数据,构建出激光全息三维建筑模型。结果表明,该模型可获得高质量的建筑三维激光全息数据,并达到理想的数据压缩效果。SSIM值均接近1,PSNR值均高于35 dB,平均压缩比达77.083,平均用时11 s。所构建模型的呈现效果清晰逼真,建模性能稳定。

基于光流空间分布的步态识别方法

针对传统基于光流法步态识别复杂、识别率不高的缺点,提出了一种非模型化的方法——光流空间分布来描述并识别运动目标。首先,计算每帧步态序列中的密度光流场,所得的与尺度无关的矩描述了光流的空间形状分布;然后,分析每一组矩的周期性结构特征,不同图像序列对应的矢量有基本相同的周期特征和不同的相位特征,利用相位特征区分不同个体步态之间的差异;最后,训练时计算各个样本特征矢量的平均值作为聚类中心,识别时计算待识别序列矢量和每个聚类中心的距离,采用最近邻法则,把序列归类到距离最近的类中。实验证明,该算法在CASIA步态数据库上最高能达到90%以上的识别率。

Differential Space Frequency Mapping Schemes and Norm Criterion

This paper proposed four types of differential modulation to map the unitary code into the orthogonal frequency division multiplexing(OFDM) signal. The time-varying channel model is established and the norm of detection metric is deduced. The norm is the inherent interference of the time-varying channel, so it can be used as criterion to evaluate the performance of the mapping schemes. The simulation results agree with the analytic conclusion.