形状分析是计算机视觉领域的经典问题,目前已有大量关于形状分类问题的研究.但是,当处理大的非线性失真、特别是结构上或者关联上的失真时,许多形状分类方法往往无能为力.提出一种利用轮廓关键点集(contour critical point sets,CCPS)...形状分析是计算机视觉领域的经典问题,目前已有大量关于形状分类问题的研究.但是,当处理大的非线性失真、特别是结构上或者关联上的失真时,许多形状分类方法往往无能为力.提出一种利用轮廓关键点集(contour critical point sets,CCPS)进行形状分类的新方法.轮廓关键点的特征用其inner-distance形状上下文(IDSC)表征.关键点的inner-distance形状上下文不仅表征形状的局部特征,也反映其全局特征,这种局部点的全局特征信息对遮挡、非线性失真等有良好的鲁棒性.巧妙地构造关键点的特征向量后,对形状轮廓关键点集、形状类、和全体形状样本建模,进行三级的贝叶斯分类.形状类模型使得可以利用同一类中的不同样本的不同关键点对输入形状进行识别.实验结果表明,这种基于视觉部分的全局特征,三级的贝叶斯分类方法对非线性失真、类内变异、结构变化、遮挡等具有良好的鲁棒性.文中的方法在Kimia形状数据库上达到100%的分类精度,并且分类所有108个测试形状仅需要8s,是目前已知最好的分类性能.在广泛使用的MPEG-7形状数据库上,也能达到满意的分类结果.展开更多
提出了一种基于人体的质心和轮廓关键点的步态表示方法,用三帧差分法对运动目标进行检测,然后确定人体的质心和外轮廓上头顶、双足的边缘点的位置,对每一帧图像提取4个特征参数:质心高度、质心到头顶边缘点的距离、质心到左足边缘点的...提出了一种基于人体的质心和轮廓关键点的步态表示方法,用三帧差分法对运动目标进行检测,然后确定人体的质心和外轮廓上头顶、双足的边缘点的位置,对每一帧图像提取4个特征参数:质心高度、质心到头顶边缘点的距离、质心到左足边缘点的距离、质心到右足边缘点的距离。选取一个周期的步态特征用自动规整算法(Dynamic Time Warping,DTW)进行识别。就计算代价而言,步态特征参数维数少,降低了算法复杂度,步态识别阶段所用算法不像BP、HMM等算法要进行模型参数的训练,而是直接针对提取的特征进行模板匹配,可以保证步态识别的实时性。实验结果表明该算法不仅获得了令人鼓舞的识别性能,并且对衣着具有一定的鲁棒性。展开更多
文摘形状分析是计算机视觉领域的经典问题,目前已有大量关于形状分类问题的研究.但是,当处理大的非线性失真、特别是结构上或者关联上的失真时,许多形状分类方法往往无能为力.提出一种利用轮廓关键点集(contour critical point sets,CCPS)进行形状分类的新方法.轮廓关键点的特征用其inner-distance形状上下文(IDSC)表征.关键点的inner-distance形状上下文不仅表征形状的局部特征,也反映其全局特征,这种局部点的全局特征信息对遮挡、非线性失真等有良好的鲁棒性.巧妙地构造关键点的特征向量后,对形状轮廓关键点集、形状类、和全体形状样本建模,进行三级的贝叶斯分类.形状类模型使得可以利用同一类中的不同样本的不同关键点对输入形状进行识别.实验结果表明,这种基于视觉部分的全局特征,三级的贝叶斯分类方法对非线性失真、类内变异、结构变化、遮挡等具有良好的鲁棒性.文中的方法在Kimia形状数据库上达到100%的分类精度,并且分类所有108个测试形状仅需要8s,是目前已知最好的分类性能.在广泛使用的MPEG-7形状数据库上,也能达到满意的分类结果.
文摘提出了一种基于人体的质心和轮廓关键点的步态表示方法,用三帧差分法对运动目标进行检测,然后确定人体的质心和外轮廓上头顶、双足的边缘点的位置,对每一帧图像提取4个特征参数:质心高度、质心到头顶边缘点的距离、质心到左足边缘点的距离、质心到右足边缘点的距离。选取一个周期的步态特征用自动规整算法(Dynamic Time Warping,DTW)进行识别。就计算代价而言,步态特征参数维数少,降低了算法复杂度,步态识别阶段所用算法不像BP、HMM等算法要进行模型参数的训练,而是直接针对提取的特征进行模板匹配,可以保证步态识别的实时性。实验结果表明该算法不仅获得了令人鼓舞的识别性能,并且对衣着具有一定的鲁棒性。
