基于3D骨架和MCRF模型的行为识别

针对目前行为识别方法的不足,提出一种基于人体3D骨架和多CRF模型(MCRF)的行为识别方法.3D骨架数据量少且保留了行为关键信息的优点,并具有融合多特征和上下文信息的优势.为此,首先基于3D骨架将人体动作划分为全局运动、手臂运动和腿部运动,通过对动作序列进行多类特征提取,形成多类特征集;然后利用CRF模型对每一特征集建模,再融合所有的CRF模型,得到MCRF模型;最后利用MCRF模型进行行为识别.实验结果表明,该方法具有较高检测率.

无源RFID芯片MCRF250及其防冲突读写器设计

介绍Microchip公司生产的无源RFID芯片MCRF250的主要特点及其工作原理,详细讨论了MCRF250防冲突问题。并在此基础上给出了一种FSK防冲突读写器的设计方法。

无源RFID卡器件MCRF355/360

MCRF355/360是Microchip公司生产的RFID芯片 ,通过接触方式可对该芯片进行编程和测试 ,并可在编程后以非接触方式用于射频识别。文中介绍了MCRF355/360RFID芯片的基本组成和工作原理 ,给出了MCRF355/360的编程时序。

非接触卡MCRF200及PSK读写器电路设计

本文介绍了非接触式IC卡芯片MCRF200的特点和工作原理 ,并对其在PSK工作模式下的读写器电路设计作了较详细的论述。该PSK解调方法亦可用于设计TYPEB型卡读写器BPSK的解调电路。PSK方式的优点是读出速度快捷。

基于二维混合条件随机场的Web记录抽取模型

提出一种基于混合二维条件随机场的Web记录抽取模型,以克服线性链条件随机场不能充分利用Web实体间二维依赖关系的缺点,且训练条件随机场模型时无需大量手工标注的样本数据。对当当网上的742个数据记录进行抽取,对比同等情况下的其他模型。实验结果表明,混合二维条件随机场模型在抽取TDS数据集时展现了更优越的性能。

基于多尺度条件随机场的文本图像二值化

提出一种基于多尺度条件随机场(简称mCRF)的图像二值化算法。该算法将对图像的二值化看作一个标注过程,利用mCRF模型对图像中每个像素点进行标记,从而实现对整幅图像的二值化。mCRF模型属于判别式模型,可以容纳任意的非独立特征,从而充分利用图像本身信息。实验结果表明,本算法比常用的阈值法效果有很大提高。

一种具有防碰撞功能的RFID系统设计实例

防碰撞技术是RFID系统的关键技术之一,MCRF250无源RFID芯片具有防碰撞功能,采用基于FSK脉冲调制方式的碰撞检测方法,通过软、硬件设计,可以构建一个具有防碰撞功能的简单的RFID系统。

基于星型模型与多条件随机场的人体行为识别

为提高人体行为识别的实时性与准确性，提出一种基于星型模型与多条件随机场（Multiple Conditional RandomFields，MCRF）相结合的行为识别方法。首先，利用混合高斯模型进行背景建模，提取人体目标，建立人体星型模型。其次，通过建立人体坐标系，确定星型模型中各关键点的坐标提取距离、速度、角度、轨迹特征，并对每一特征集进行条件随机场建模，联合4类条件随机场模型建立多条件随机场模型，进行人体行为的识别。通过在KTH人体行为数据库上进行测试，结果证明，此方法能实时、准确的进行人体行为识别。