融合轮廓增强和注意力机制的改进GaitSet步态识别方法

针对传统基于轮廓的步态识别方法受限于输入特征及模型特征提取的能力,从而导致识别准确率不高的问题,提出一种融合轮廓增强和注意力机制的改进GaitSet步态识别方法。首先通过预处理获取行人的轮廓图,求得其均值,合成步态GEI能量图,将其作为神经网络模型的输入特征,增强了人体外观的表示。其次在提取特征的过程中引入注意力机制,增强模型的特征提取能力,从而提高步态识别的精度。最后在CASIA-B和OU-MVLP数据集上进行实验,所提方法的平均Rank-1准确率分别为87.7%和88.1%。特别是在最复杂的穿大衣行走条件下,相较于GaitSetv2算法,准确率提升了6.7%,表明所提出方法具有更强的准确性。此外,所提方法几乎没有增加额外的参数量、计算复杂度和推理时间,说明其各模块的快速性。

应用R软件metafor程序包实现轮廓增强漏斗图

目的介绍轮廓增强漏斗图应用R软件metafor程序包的实现方法及其作用。方法通过实例展示应用"funnel()"函数绘制传统漏斗图和轮廓增强漏斗图的方法,并进行比较分析。结果 R软件metafor程序包能够实现普通的轮廓增强漏斗图和结合剪补法的轮廓增强漏斗图。相对于传统漏斗图,轮廓增强漏斗图对对称性的识别更为敏感,且能识别纳入研究分布在有无统计学意义的区域。结论轮廓增强漏斗图利于判断漏斗图是否真正不对称以及这种不对称是否由发表偏倚所致。

基于偏振成像的目标轮廓增强技术

为解决低对比度下目标轮廓信息不明显的问题,基于目标与背景在表面粗糙度等方面的差异导致反射的电磁辐射在偏振特性上有较大差别问题,采用偏振成像技术通过对目标与背景不同偏振辐射的探测,大大增强目标的轮廓。在强度成像系统中加入可旋转偏振片,通过获取阴影下目标在不同角度的偏振图像,利用斯托克斯参数计算出目标的偏振度图像,对阴影下目标及低对比度目标的偏振度图像进行处理。结果表明:目标的轮廓信息能得到明显增强,图像中目标边缘及纹理信息增强多,且阴影下目标轮廓清晰,有利于进行阴影下及低对比度目标的识别。

基于目标轮廓增强的GrabCut图像分割方法

针对传统GrabCut算法需要人工初始化而引起图像分割效率低的问题,结合目标轮廓增强技术,提出一种自动GrabCut算法。首先对图像进行谱残差计算,以获取目标轮廓增强的视觉显著图;其次,对显著图进行预分割并通过快速连通区域分析进行前景估计并获取掩膜,将获取的掩膜代替人工交互初始化GrabCut算法,最后实现自动分割。实验结果表明,该方法克服了手动的缺点,并在处理前后景颜色相似的图像时,分割结果要优于传统方法。

面向3D打印模型的局部轮廓信息智能获取仿真

图像轮廓提取技术的重点是图像边缘检测技术,但由于缺少目标数据,传统轮廓提取算法在应用时具有较大的局限性。为解决在3D打印模型图像轮廓提取模型精确度差,提取轮廓完整度低的问题,提出一种图像轮廓线优化结合轮廓特征增强算法。首先通过笛卡尔坐标系规划,优化图像轮廓线,接着采用引导滤波算法,增强图像轮廓特征;然后基于CLAHE技术与高斯滤波技术处理优化后的图像信息,加速模型构建速度;最后基于图像的HOG特征,构建图像局部轮廓信息智能获取模型(HOG-CFE模型)。仿真结果表明,经图像轮廓增强处理后构建的HOG-CFE模型,有效的提高了模型轮廓提取的完整度,增强了模型的精确度。较其它基线算法相比,HOG-CFE模型的面积比指标平均提高了2.33%,准确率整体提高了6.01%与5.42%。本文构建的HOG-CFE局部轮廓信息智能获取模型通过轮廓增强技术有效的提高了轮廓提取完整度与模型准确率。

融合增强轮廓特征和空间语义信息的显著性计算

针对显著物体检测算法无法在复杂背景下准确分离显著前景与背景,以及低级视觉特征检测算法不能完整检测出语义信息,提出联合增强轮廓特征和空间语义信息的显著特征计算算法.首先通过区域梯度平滑算法实现区域模块化,采用纹理紧凑性计算图像中各区域特征的显著性,得到候选显著区域,减少后续网络训练的计算量;然后提出基于局部区域的增强轮廓网络用于预测每个分支处的显著图并进行融合,同时基于视觉感知提出空间语义特征网络,用于挖掘图像的深层细节信息;最后基于统一网络框架合成增强轮廓特征和空间语义特征,得到最终的精细显著特征,能更完整清晰地保留显著物体的轮廓.与其他显著性算法在HKU-IS,ECSSD和DUT-OMRON数据集中进行测试,提出算法的召回率和平均误差等指标均优于其他显著性算法.

基于GVF Snake模型的舌体轮廓实时自动提取

正确快速分割舌体轮廓是中医舌诊实时系统的重要前提。针对Snake算法中初始轮廓设置复杂,以及Snake模型因力场迭代次数过多而造成运行时间过长的问题,提出了一种新的舌体轮廓提取方法。该方法首先利用舌体的RGB值的特殊性,提取出增强的舌体区域的大致轮廓,然后计算出增强的舌体区域的梯度矢量流力场,最后根据该GVF力场的分布规律,自动寻找并获取到非常贴近初始轮廓的Snake轮廓线。实验表明,使用该方法,舌体轮廓分割能在2秒钟内完成,满足了中医舌诊系统的实时性。

特征增强的平滑区域篡改检测算法

针对移除图像平滑区域目标的篡改行为,提出一种基于轮廓特征增强的检测算法.首先对待检测图像进行滑窗式分块,逐块进行二值化轮廓特征提取,然后对提取的轮廓序列进行字典排序,最后通过对轮廓序列的匹配实现篡改区域的正确标注.实验表明该算法能有效解决平滑区域篡改痕迹检测的问题,且篡改图像经较低品质JPEG压缩后仍有较强的匹配能力.

基于粗-精立体匹配的激光焊接机器人三维视觉定位研究

激光焊接机器人在开展焊接任务时,难以找到最佳特征匹配点,导致目标三维视觉定位精度下降,直接影响焊接效果。为了提升激光焊接机器人目标定位精度,提出基于粗-精立体匹配的激光焊接机器人三维视觉定位方法。通过机器人搭载的摄像机获取目标图像,并对目标图像实施轮廓增强处理。根据轮廓增强结果提取目标特征点,结合粗-精立体匹配寻找最佳特征匹配点,建立激光焊接机器人目标的三维视觉定位模型,实现目标的三维视觉定位。实验结果表明,使用该方法进行激光焊接机器人目标定位时的时间短、效果好。

双线性插值图像放大算法优化及硬件实现

提出了一种基于双线性插值图像放大的优化算法,在算法中加入轮廓增强处理,保留了图像边缘的高频信息,改善了双线性插值算法引起的边缘模糊问题。改进后的双线性插值放大算法处理速度快,硬件实现简单,且有较好的图像质量。实验表明,该算法适合于对图像进行实时放大处理。

LCD定标器中图像锐化模块的设计

在LCD定标器(Scaler)中实现缩放处理时,由于所采取算法的自身缺陷,会导致缩放后的图像对比度下降、边缘模糊,因此,有必要对图像进行锐化处理来进行图像质量补偿。首先介绍了定标器的后端处理模块的结构,在详细分析了锐化原理和算法的基础上,提出了锐化处理的方案,最后用硬件描述语言进行行为级描述,并给出了仿真的结果。

水滴激发式多普勒效应演示器的研究

项目由来 在物理教学中,多普勒效应多用声波、光波演示,教具复杂。而利用水波演示多普勒效应,简便实用。我受输液滴管启发,研究设计了水滴激发式多普勒效应演示器,通过红光、蓝光光源使水波波纹带颜色,用输液管调节水滴,利用水滴代替机械振子,

FlexScan HD2441W

日益普及的数字电视广播，全高清光盘播放机、游戏机、摄像机和其他音频／视频设备都能够轻松地在高达1920×1080逐行扫描的清晰度下提供极为精细的影像。要尽情的享受全高清品质，您通常需要购买大屏幕液晶电视机，现在，EIZO全新推出的FlexScan HD2441W液晶显示器能为您提供相同的全高清视频播放能力，并且还拥有作为24．1英寸宽屏计算机显示器的通用性。

基于视觉感知机制的轮廓检测方法

结合初级视皮层的结构及其功能特性,模拟初级皮层的轮廓感知功能,提出一种有效的基于人类视觉感知机制的轮廓检测算法.首先,利用局部能量建立复杂细胞响应模型;然后,结合初级视皮层细胞排列特性构建图像信息与皮层细胞的映射关系,通过模拟神经元间的水平连接机制,实现对图像轮廓信息的增强和背景信息的抑制,建立了以初级视皮层风车状结构为基础的轮廓感知模型.实验结果表明:所提方法在保持目标轮廓完整性的同时,对背景信息的抑制效果更为有效;可以更加有效地对图像背景纹理进行抑制和对目标轮廓进行增强,在一定程度上达到了轮廓过度检测与欠检测的平衡,检测出的目标轮廓位置也更加精准.

谈新娘造型的夸张性艺术表现形式

新娘造型的夸张性艺术表现形式主要表现为整体造型以个性化、奢华型为主要形象。如高贵奢华型婚礼新娘造型、妩媚性感型婚礼新娘造型、时尚个性型婚礼新娘造型。这类婚礼新娘造型多在婚礼品牌的舞台展示以及时尚都市的个性化婚礼中出现。夸张性艺术表现形式的婚礼新娘造型装饰性较强,要借助丰富的想象,扩大和强调描写对象的某些特点,突出其本质特征,达到增强艺术效果的目的,更趋向于个性化、舞台化。婚礼服造型丰富多样;配饰或华丽或妖娆。