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基于流形聚类的欠采样非均匀密度三维点云配准
1
作者
聂吉祥
王怡博
+3 位作者
沈秋兵
黄和平
陈晓琳
陈辉
《液晶与显示》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第9期1255-1263,共9页
三维点云配准中各个视图的激光扫描点云数据彼此之间会存在重叠的部分。针对由于重叠区域不同而造成的点云密度不均匀直接影响多站点云配准精度的问题,本文提出一种基于流形聚类的欠采样非均匀密度多站三维点云配准方法。首先,将测地距...
三维点云配准中各个视图的激光扫描点云数据彼此之间会存在重叠的部分。针对由于重叠区域不同而造成的点云密度不均匀直接影响多站点云配准精度的问题,本文提出一种基于流形聚类的欠采样非均匀密度多站三维点云配准方法。首先,将测地距离作为相似性度量,对不平衡点云数据进行聚类划分实现点云数据精简;然后,采用K邻域搜索方法计算每个点半径范围内点的个数,划分点云分为密度区域;再对密度较大的区域进行聚类并对每个聚类进行曲面拟合,计算曲面上所有点的曲率;再提取曲率较大的点,使得密度较大的区域与密度较小的区域中点云的个数基本保持平衡,得到密度较为平衡的点云数据。最后,将流形聚类欠采样后的点云使用K均值(K-means)进行聚类并更新聚类中心和刚性变换矩阵,实现非均匀密度多站点云配准。与随机采样法和均匀采样法相比,本文方法的倒角距离较小,并且保留了点云的局部特征信息。在斯坦福大学公共数据集中的Bunny数据集上的实验表明,所提方法在保证配准精度的前提下使配准的效率提高了60%以上。
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关键词
点云配准
多站点云
流形聚类
点云精简
K均值聚类
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职称材料
VPC优化格拉斯曼流形的视频人脸识别
被引量:
1
2
作者
吴育锋
徐向艺
《电视技术》
北大核心
2014年第9期207-211,231,共6页
针对视频人脸识别中由于光照、表情、姿态等变化而严重影响识别性能的问题,提出了一种基于视频分块聚类优化格拉斯曼流形的视频人脸识别方法。首先通过去除孤立点、均匀采样、剪裁、姿势纠正等过程将视频数据集进行规范化;然后从训练视...
针对视频人脸识别中由于光照、表情、姿态等变化而严重影响识别性能的问题,提出了一种基于视频分块聚类优化格拉斯曼流形的视频人脸识别方法。首先通过去除孤立点、均匀采样、剪裁、姿势纠正等过程将视频数据集进行规范化;然后从训练视频的不同位置提取出可变长度的局部视频片段,使用基于谱聚类的高效算法将其表示为格拉斯曼流形上的点;最后,将所得到的聚类中心和测试视频中的点相匹配,并且利用基于表决的策略来完成测试视频的人脸识别。在视频人脸数据库Honda/UCSD、CMU Mobo及YouTube上的实验验证了该方法的有效性,实验结果表明,相比几种较为先进的视频人脸识别方法,该方法取得了更好的识别效果。
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关键词
视频人脸识别
格拉斯曼流形
视频分块聚类
孤立点
表决策略
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职称材料
一种基于统计流形的聚类算法
被引量:
3
3
作者
孙华飞
宋扬
+1 位作者
罗翼昊
孙福鹏
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第2期226-230,共5页
考虑数据点之间局部统计性质的差异,结合K平均算法提出一种基于统计流形的聚类算法.通过计算数据点邻域的均值和协方差,将原始数据点云映射到正态分布族流形中,成为参数点云.在正态分布族流形上构造不同的度量结构,分别应用K平均方法,...
考虑数据点之间局部统计性质的差异,结合K平均算法提出一种基于统计流形的聚类算法.通过计算数据点邻域的均值和协方差,将原始数据点云映射到正态分布族流形中,成为参数点云.在正态分布族流形上构造不同的度量结构,分别应用K平均方法,对参数点云进行聚类,从而将对应的原始数据分类.此算法可以应用到点云去噪.采用基于不同差异函数的算法,对含高密度噪声的点云去噪,并给出模拟仿真结果.仿真结果表明,采用KL散度作为差异函数的算法有较好的去噪效果,体现出该算法在去噪应用中的潜力.
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关键词
聚类
点云去噪
指数族流形
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职称材料
结合地标点与自编码的快速多视图聚类网络
4
作者
马睿
周治平
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2022年第2期333-340,共8页
针对目前存在的多视图聚类方法大多是对聚类准确性进行研究而未着重于提升算法效率,从而难以应用于大规模数据的现象,本文提出一种结合地标点和自编码的快速多视图聚类算法。利用加权PageRank排序算法选出每个视图中最具代表性的地标点...
针对目前存在的多视图聚类方法大多是对聚类准确性进行研究而未着重于提升算法效率,从而难以应用于大规模数据的现象,本文提出一种结合地标点和自编码的快速多视图聚类算法。利用加权PageRank排序算法选出每个视图中最具代表性的地标点。使用凸二次规划函数从数据中直接生成多个视图的相似度矩阵,求得多个视图的共识相似度矩阵以有效利用多个视图包含的具有一致性和互补性的聚类有效信息,将获得的具有低存储开销性能的共识相似度矩阵输入自编码器替代拉普拉斯矩阵特征分解,在联合学习框架下同时更新自编码器参数和聚类中心从而在降低计算复杂度的同时保证聚类精度。在5个多视图数据集上的实验证明了本文算法相对于其他多视图算法在运行时间上的优越性。
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关键词
多视图聚类
地标点聚类
加权PageRank
自编码器
特征分解
联合学习
聚类分析
数据挖掘
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职称材料
基于流形聚类的非球类目标多站三维点云配准方法
5
作者
陈辉
王怡博
+2 位作者
黄和平
延菲
黄云峰
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2023年第16期282-289,共8页
非球类物体形状结构复杂,利用点云直接进行配准易出现误匹配现象。针对该问题,引入流形上的测地距离结合物体的实际几何形状,将三维点云配准问题转换为聚类问题,提出一种基于流形聚类的多站点云配准方法。首先,将经粗配准后的三维点云...
非球类物体形状结构复杂,利用点云直接进行配准易出现误匹配现象。针对该问题,引入流形上的测地距离结合物体的实际几何形状,将三维点云配准问题转换为聚类问题,提出一种基于流形聚类的多站点云配准方法。首先,将经粗配准后的三维点云划分为若干个聚类;然后,以测地距离作为聚类划分的依据更新聚类中心,同时更新刚性变换,再循环迭代此过程以获得最终配准结果;最后,由于在配准过程中计算测地距离矩阵时易产生计算消耗,引入热梯度法将点集在空间中的遍历过程转换为泊松方程的求解过程以提升效率,完成多站点云配准。在斯坦福大学公共数据集中的Bunny、Dragon等点云数据上的实验结果表明,所提方法可有效将非球类物体的配准精度整体提升20%∼30%。
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关键词
机器视觉
点云配准
多站点云
流形聚类
测地距离
热梯度
原文传递
基于流形学习的视频异常行为检测算法
被引量:
1
6
作者
张珂珂
单玉刚
袁杰
《光电子.激光》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第12期1345-1352,共8页
随着日益突出的公共安全问题和迅速增长的视频数据流量,智能化的视频监控异常行为检测成为计算机视觉方向的研究热点。由于监督学习下的异常行为检测训练效果易受视频监控数据集分布不平衡影响,本文采用无监督学习方法得到具有时空间分...
随着日益突出的公共安全问题和迅速增长的视频数据流量,智能化的视频监控异常行为检测成为计算机视觉方向的研究热点。由于监督学习下的异常行为检测训练效果易受视频监控数据集分布不平衡影响,本文采用无监督学习方法得到具有时空间分辨率的异常行为检测效果。提出基于多流形谱聚类的异常行为检测方法,利用图像特征点列构建时序信息特征,利用流形学习构建空间信息特征,最终利用谱聚类方法无监督地得到视频异常行为检测结果。在UCSD数据集上进行实验验证,本文方法具有较好的检测性能和计算速度。
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关键词
公共安全
异常行为检测
无监督学习
图像特征点
流形学习
谱聚类
原文传递
题名
基于流形聚类的欠采样非均匀密度三维点云配准
1
作者
聂吉祥
王怡博
沈秋兵
黄和平
陈晓琳
陈辉
机构
上海电力大学自动化工程学院
国家石油天然气管网集团有限公司西气东输分公司
浙江正泰仪器仪表有限责任公司杭州分公司
上海正泰电源系统有限公司
出处
《液晶与显示》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第9期1255-1263,共9页
基金
国家科技部外国专家局项目(No.DL2022013007L)
上海市科委科技创新计划(No.21DZ1207300)
上海市浦江人才计划(No.21PJD025)。
文摘
三维点云配准中各个视图的激光扫描点云数据彼此之间会存在重叠的部分。针对由于重叠区域不同而造成的点云密度不均匀直接影响多站点云配准精度的问题,本文提出一种基于流形聚类的欠采样非均匀密度多站三维点云配准方法。首先,将测地距离作为相似性度量,对不平衡点云数据进行聚类划分实现点云数据精简;然后,采用K邻域搜索方法计算每个点半径范围内点的个数,划分点云分为密度区域;再对密度较大的区域进行聚类并对每个聚类进行曲面拟合,计算曲面上所有点的曲率;再提取曲率较大的点,使得密度较大的区域与密度较小的区域中点云的个数基本保持平衡,得到密度较为平衡的点云数据。最后,将流形聚类欠采样后的点云使用K均值(K-means)进行聚类并更新聚类中心和刚性变换矩阵,实现非均匀密度多站点云配准。与随机采样法和均匀采样法相比,本文方法的倒角距离较小,并且保留了点云的局部特征信息。在斯坦福大学公共数据集中的Bunny数据集上的实验表明,所提方法在保证配准精度的前提下使配准的效率提高了60%以上。
关键词
点云配准
多站点云
流形聚类
点云精简
K均值聚类
Keywords
point
cloud registration
multi-station
point
cloud
manifold clustering
point
cloud simplification
k-means
clustering
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
VPC优化格拉斯曼流形的视频人脸识别
被引量:
1
2
作者
吴育锋
徐向艺
机构
丽水学院工学院
平顶山学院软件学院
出处
《电视技术》
北大核心
2014年第9期207-211,231,共6页
基金
国家自然科学基金项目(U1204611)
浙江省自然科学基金项目(LY13F020019)
文摘
针对视频人脸识别中由于光照、表情、姿态等变化而严重影响识别性能的问题,提出了一种基于视频分块聚类优化格拉斯曼流形的视频人脸识别方法。首先通过去除孤立点、均匀采样、剪裁、姿势纠正等过程将视频数据集进行规范化;然后从训练视频的不同位置提取出可变长度的局部视频片段,使用基于谱聚类的高效算法将其表示为格拉斯曼流形上的点;最后,将所得到的聚类中心和测试视频中的点相匹配,并且利用基于表决的策略来完成测试视频的人脸识别。在视频人脸数据库Honda/UCSD、CMU Mobo及YouTube上的实验验证了该方法的有效性,实验结果表明,相比几种较为先进的视频人脸识别方法,该方法取得了更好的识别效果。
关键词
视频人脸识别
格拉斯曼流形
视频分块聚类
孤立点
表决策略
Keywords
video face recognition
Grassman
manifold
video patches
clustering
isolated
point
voting strategy
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
一种基于统计流形的聚类算法
被引量:
3
3
作者
孙华飞
宋扬
罗翼昊
孙福鹏
机构
北京理工大学数学与统计学院
出处
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第2期226-230,共5页
文摘
考虑数据点之间局部统计性质的差异,结合K平均算法提出一种基于统计流形的聚类算法.通过计算数据点邻域的均值和协方差,将原始数据点云映射到正态分布族流形中,成为参数点云.在正态分布族流形上构造不同的度量结构,分别应用K平均方法,对参数点云进行聚类,从而将对应的原始数据分类.此算法可以应用到点云去噪.采用基于不同差异函数的算法,对含高密度噪声的点云去噪,并给出模拟仿真结果.仿真结果表明,采用KL散度作为差异函数的算法有较好的去噪效果,体现出该算法在去噪应用中的潜力.
关键词
聚类
点云去噪
指数族流形
Keywords
clustering
point
cloud denoising
exponential family
manifold
分类号
O186 [理学—基础数学]
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职称材料
题名
结合地标点与自编码的快速多视图聚类网络
4
作者
马睿
周治平
机构
江南大学物联网技术应用教育部工程研究中心
出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2022年第2期333-340,共8页
文摘
针对目前存在的多视图聚类方法大多是对聚类准确性进行研究而未着重于提升算法效率,从而难以应用于大规模数据的现象,本文提出一种结合地标点和自编码的快速多视图聚类算法。利用加权PageRank排序算法选出每个视图中最具代表性的地标点。使用凸二次规划函数从数据中直接生成多个视图的相似度矩阵,求得多个视图的共识相似度矩阵以有效利用多个视图包含的具有一致性和互补性的聚类有效信息,将获得的具有低存储开销性能的共识相似度矩阵输入自编码器替代拉普拉斯矩阵特征分解,在联合学习框架下同时更新自编码器参数和聚类中心从而在降低计算复杂度的同时保证聚类精度。在5个多视图数据集上的实验证明了本文算法相对于其他多视图算法在运行时间上的优越性。
关键词
多视图聚类
地标点聚类
加权PageRank
自编码器
特征分解
联合学习
聚类分析
数据挖掘
Keywords
multiview
clustering
landmark
point
clustering
weighted PageRank
autoencoder
eigendecomposition
joint learning
cluster analysis
data mining
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于流形聚类的非球类目标多站三维点云配准方法
5
作者
陈辉
王怡博
黄和平
延菲
黄云峰
机构
上海电力大学自动化工程学院
浙江正泰仪器仪表有限责任公司杭州分公司
上海明华电力科技有限公司
出处
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2023年第16期282-289,共8页
基金
国家科技部外国专家局项目(DL2022013007L)
上海市自然科学基金(20ZR1421300)
+1 种基金
上海市科委项目(21DZ1207300)
上海市浦江计划(21PJD025)。
文摘
非球类物体形状结构复杂,利用点云直接进行配准易出现误匹配现象。针对该问题,引入流形上的测地距离结合物体的实际几何形状,将三维点云配准问题转换为聚类问题,提出一种基于流形聚类的多站点云配准方法。首先,将经粗配准后的三维点云划分为若干个聚类;然后,以测地距离作为聚类划分的依据更新聚类中心,同时更新刚性变换,再循环迭代此过程以获得最终配准结果;最后,由于在配准过程中计算测地距离矩阵时易产生计算消耗,引入热梯度法将点集在空间中的遍历过程转换为泊松方程的求解过程以提升效率,完成多站点云配准。在斯坦福大学公共数据集中的Bunny、Dragon等点云数据上的实验结果表明,所提方法可有效将非球类物体的配准精度整体提升20%∼30%。
关键词
机器视觉
点云配准
多站点云
流形聚类
测地距离
热梯度
Keywords
machine vision
point
cloud registration
multiview point
,
manifold clustering
geodesic distance
thermal gradient
分类号
TP751.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
原文传递
题名
基于流形学习的视频异常行为检测算法
被引量:
1
6
作者
张珂珂
单玉刚
袁杰
机构
新疆大学电气工程学院
湖北文理学院教育学院
出处
《光电子.激光》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第12期1345-1352,共8页
基金
国家自然科学基金(62073227)
新疆维吾尔自治区“天山青年计划”-优秀青年科技人才培养项目(2019Q018)
+2 种基金
湖北省教育厅科学技术研究项目(B2016175)
湖北省教育厅人文社会科学研究院项目(16Y168)
湖北文理学院博士基金(2015 B002)资助项目。
文摘
随着日益突出的公共安全问题和迅速增长的视频数据流量,智能化的视频监控异常行为检测成为计算机视觉方向的研究热点。由于监督学习下的异常行为检测训练效果易受视频监控数据集分布不平衡影响,本文采用无监督学习方法得到具有时空间分辨率的异常行为检测效果。提出基于多流形谱聚类的异常行为检测方法,利用图像特征点列构建时序信息特征,利用流形学习构建空间信息特征,最终利用谱聚类方法无监督地得到视频异常行为检测结果。在UCSD数据集上进行实验验证,本文方法具有较好的检测性能和计算速度。
关键词
公共安全
异常行为检测
无监督学习
图像特征点
流形学习
谱聚类
Keywords
public safety
abnormal behavior detection
unsupervised learning
image feature
point
s
manifold
learning
spectral
clustering
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于流形聚类的欠采样非均匀密度三维点云配准
聂吉祥
王怡博
沈秋兵
黄和平
陈晓琳
陈辉
《液晶与显示》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
2
VPC优化格拉斯曼流形的视频人脸识别
吴育锋
徐向艺
《电视技术》
北大核心
2014
1
下载PDF
职称材料
3
一种基于统计流形的聚类算法
孙华飞
宋扬
罗翼昊
孙福鹏
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
3
下载PDF
职称材料
4
结合地标点与自编码的快速多视图聚类网络
马睿
周治平
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2022
0
下载PDF
职称材料
5
基于流形聚类的非球类目标多站三维点云配准方法
陈辉
王怡博
黄和平
延菲
黄云峰
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2023
0
原文传递
6
基于流形学习的视频异常行为检测算法
张珂珂
单玉刚
袁杰
《光电子.激光》
CAS
CSCD
北大核心
2021
1
原文传递
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