基于RGB-D数据的自适应局部时空特征提取方法

对于一次学习手势识别,噪声和全局经验运动约束严重影响时空特征的精确与充分提取,为此提出了一种融合颜色和深度(RGB-D)信息的自适应局部时空特征提取方法.首先建立连续两灰度帧和两深度帧的金字塔以及相应的光流金字塔作为尺度空间.然后根据灰度和深度光流的水平与垂直方差自适应提取运动感兴趣区域(motion regions of interest,MRo Is).接着仅在MRo Is内检测角点作为兴趣点,当兴趣点的灰度和深度光流同时满足局部运动约束时即为关键点,局部运动约束是在每个MRo I内自适应确定的.最后在改进的梯度运动空间计算SIFT-like描述子.Chalearn数据库上的实验结果表明:提出方法得到了较高的识别准确率,其识别性能优于现已发表的方法.

基于H.264的自适应可伸缩编码研究

为了更好地适应网络及终端的多样性,本文针对基于H.264的可伸缩编码,提出了一种基于运动区域的自适应可伸缩编码的优化方案。该方案根据基本层的运动信息及编码模式自动提取图像的运动感兴趣区域,并以独立片的形式对其进行时间、空间和质量上的可伸缩编码,实现选择性增强。实验结果表明,该方案不仅能大幅降低编码复杂度,而且使增强层码流集中包含运动区域信息,从而提高运动区域的重建质量及整幅图像的主观质量。