基于几何特征和贝叶斯的运动目标分类识别方法
视频检测和运动目标跟踪方法总结
视频检测和运动目标跟踪方法总结目前常用的视频检测方法可分为如下几类:光流法,时域差分法,背景消减法,边缘检测法,运动矢量检测法[2]。
一、光流法光流法[1]是一种以灰度梯度基本不变或亮度恒定的约束假设为基础对运动目标进行检测的有效方法。
光流是指图像中灰度模式运动的速度,它是景物中可见的三维速度矢量在成像平面上的投影,表示了景物表面点在图像中位置的瞬时变化,一般情况下,可以认为光流和运动场没有太大区别,因此就可以根据图像运动来估计相对运动。
优点:光流不仅携带了运动目标的运动信息,而且还携带了有关景物三维结构的丰富信息,它能够检测独立运动的对象,不需要预先知道场景的任何信息,并且能够适用于静止背景和运动背景两种环境。
缺点:当目标与背景图像的对比度太小,或图像存在噪音时,单纯地从图像灰度强度出发来探测目标的光流场方法将会导致很高的虚警率。
且计算复杂耗时,需要特殊的硬件支持。
二、时域差分法时域差分法分为帧差法和改进的三帧双差分法。
1.帧差法帧差法[8]是在图像序列中的相邻帧采用基于像素点的时间差分, 然后阈值化来提取出运动区域。
视频流的场景具有连续性,在环境亮度变化不大的情况下,图像中若没有物体运动,帧差值会很小;反之若有物体运动则会引起显著的差值。
优点:时域相邻帧差法算法简单,易于实现,对背景或者光线的缓慢变化不太敏感,具有较强的适应性,能够快速有效地从背景中检测出运动目标。
缺点:它不能完全提取运动目标所有相关像素点,在运动实体内部不容易产生空洞现象。
而且在运动方向上被拉伸,包含了当前帧中由于运动引起的背景显露部分,这样提取的目标信息并不准确。
2.三帧双差分法三帧双差分法与相邻帧差法基本思想类似,但检测运动目标的判决条件上有所不同。
三帧双差分较两帧差分提取的运动目标位置更为准确。
三、背景消减法背景消减法[4]是将当前帧与背景帧相减,用阈值T判断得到当前时刻图像中偏离背景模型值较大的点,若差值大于T则认为是前景点(目标);反之,认为是背景点,从而完整的分割出目标物体。
Object Detection with Discriminatively Trained Part Based Models【中文译】【转】
使用判别训练的部件模型进行目标检测Pedro F. Felzenszwalb, Ross B.Girshick, David McAllester and Deva Ramanan使用判别训练的部件模型进行目标检测 Object Detection with Discriminatively Trained Part Based Models摘要本文介绍了一个基于混合多尺度可变形部件模型(mixtures of multiscale deformablepart model) 的目标检测系统。
此系统可以表示各种多变的目标并且在PASCAL目标检测挑战赛上达到了目前最优结果(state-of-the-art)。
虽然可变形部件模型现在很流行,但它的价值并没有在类似PASCAL这种较难的测试集上进行展示。
此系统依赖于使用未完全标注(partially labeled)的样本进行判别训练的新方法。
我们提出了一种间隔敏感(margin-sensitive)的难例挖掘方法(data-mining hard negativeexample),称为隐藏变量SVM(latent SVM, LSVM),是MI-SVM 加入隐藏变量后的重新表示。
LSVM的训练问题是一个半凸规划(semi-convex)问题,但如果将正样本的隐藏变量的值指定后,LSVM的训练问题变为凸规划问题。
最终可以使用一个迭代训练方法来解决,此迭代算法不断交替地固定正样本的隐藏变量和最优化目标函数。
关键词目标识别(ObjectRecognition),可变形模型(Deformable Models),图结构模型(Pictorial Structures),判别训练(Discriminative Training),隐藏变量SVM(Latent SVM)1 引言目标检测是计算机视觉领域内一项基础性的工作。
本论文研究在静态图片中检测并定位某一类目标(例如人或车)的问题。
基于几何特征的快速模板匹配算法
实验结果
为了验证基于几何特征的快速模板匹配算法的可行性和优越性,我们进行了一 系列实验。实验结果表明,该算法在速度、准确率和效率方面都优于传统的模 板匹配算法。
在速度方面,基于几何特征的快速模板匹配算法由于采用了特征提取和特征匹 配策略,大大减少了计算量,提高了算法的运行速度。相较于传统的基于像素 的匹配算法,该算法的时间复杂度明显降低。
研究现状
近年来,研究者们针对传统模板匹配算法的问题,提出了一些基于边缘几何特 征的模板匹配算法。这些算法利用边缘几何特征作为图像特征,可以更好地描 述图像中的物体,提高匹配精度和效率。例如,Wang等人提出了一种基于边缘 形状的模板匹配算法,该算法利用边缘形状特征进行子图像匹配,取得了较好 的效果。另外,还有研究者提出了基于边缘方向和角度信息的模板匹配算法, 这些算法在处理复杂和噪声图像时,也展现出了较好的性能。
前置知识
在介绍基于几何特征的快速模板匹配算法之前,我们先回顾一些相关的基础知 识。
1、空间向量:空间向量是一种可以表示物体位置和方向的工具。在图像处理 中,我们可以将图像看作是一个由像素点组成的二维矩阵,每个像素点都可以 用一个二维向量来表示其位置。
2、特征向量:特征向量是一种可以表征物体本质属性的向量,通常通过对物 体的内部结构或外部特征进行计算得到。在图像处理中,我们可以通过提取图 像中的边缘、角点、纹理等特征来计算图像的特征向量。
总之,基于灰度统计的快速模板匹配算法具有一定的研究价值和应用前景,未 来可以结合相关领域的技术不断发展完善,为计算机视觉和图像处理领域的诸 多应用提供更好的技术支持。
方法介绍
基于边缘几何特征的高三个过程。首先,需要选择合适的边缘几何特征作为图像特征,如边缘 形状、方向、角度等。然后,利用相应的特征提取方法从目标图像和模板图像 中提取出这些特征,并进行特征向量化。最后,通过比较目标图像和模板图像 的特征向量,实现图像匹配。
目标跟踪算法的分类
主要基于两种思路:a)不依赖于先验知识,直接从图像序列中检测到运动目标,并进行目标识别,最终跟踪感兴趣的运动目标;b)依赖于目标的先验知识,首先为运动目标建模,然后在图像序列中实时找到相匹配的运动目标。
一.运动目标检测对于不依赖先验知识的目标跟踪来讲,运动检测是实现跟踪的第一步。
运动检测即为从序列图像中将变化区域从背景图像中提取出来。
运动目标检测的算法依照目标与摄像机之间的关系可以分为静态背景下运动检测和动态背景下运动检测〔一〕静态背景1.背景差2.帧差3.GMM4.光流背景减算法可以对背景的光照变化、噪声干扰以及周期性运动等进行建模,在各种不同情况下它都可以准确地检测出运动目标。
因此对于固定摄像头的情形,目前大多数的跟踪算法中都采用背景减算法来进行目标检测。
背景减算法的局限性在于它需要一个静态的固定摄像头。
〔二〕运动场通常情况下,摄像机的运动形式可以分为两种:a)摄像机的支架固定,但摄像机可以偏转、俯仰以及缩放; b)将摄像机装在某个移动的载体上。
由于以上两种情况下的背景及前景图像都在做全局运动,要准确检测运动目标的首要任务是进行图像的全局运动估计与补偿。
考虑到图像帧上各点的全局运动矢量虽不尽相同(摄像机做平移运动除外),但它们均是在同一摄像机模型下的运动,因而应遵循相同的运动模型,可以用同一模型参数来表示。
全局运动的估计问题就被归结为全局运动模型参数的估计问题,通常使用块匹配法或光流估计法来进行运动参数的估计。
块匹配基于块的运动估算和补偿可算是最通用的算法。
可以将图像分割成不同的图像块,假定同一图像小块上的运动矢量是相同的,通过像素域搜索得到最正确的运动矢量估算。
块匹配法主要有如下三个关键技术:a)匹配法则,如最大相关、最小误差等b)搜索方法,如三步搜索法、交叉搜索法等。
c) 块大小确实定,如分级、自适应等。
光流法光流估计的方法都是基于以下假设:图像灰度分布的变化完全是目标或者场景的运动引起的,也就是说,目标与场景的灰度不随时间变化。
点云的拟合贝叶斯滤波-概述说明以及解释
点云的拟合贝叶斯滤波-概述说明以及解释1.引言1.1 概述点云是由大量的三维点构成的数据集合,可以用来描述物体或场景的几何形状和表面特征。
在三维感知和计算机视觉领域,点云广泛应用于三维重建、物体识别、遥感分析等任务中。
贝叶斯滤波是一种基于贝叶斯定理的概率推理方法,具有强大的数据处理和推理能力。
通过不断更新先验知识和观测数据,贝叶斯滤波可以推断出后验概率分布,从而实现对系统状态的估计和预测。
在点云拟合中,贝叶斯滤波的应用可以实现对点云数据的模型估计和噪声消除。
通过建立点云模型和定义适当的先验分布,贝叶斯滤波可以从观测数据中提取出真实的物体表面信息,并对噪声进行滤波处理,提高数据的准确性和可靠性。
本文将重点探讨点云的拟合贝叶斯滤波的算法原理。
首先介绍点云的基本概念和特点,包括点的位置、法向量、颜色等信息。
然后详细阐述贝叶斯滤波在点云拟合中的应用,包括先验模型的选择、参数估计和后验分布的更新等过程。
最后梳理点云的拟合贝叶斯滤波的优势和局限性,并对未来研究进行展望。
通过本文的研究,我们可以深入理解点云的拟合贝叶斯滤波方法,为相关领域的工作提供参考和借鉴。
同时,本文的结论总结旨在对点云的拟合贝叶斯滤波进行全面评价和总结,为后续研究提供依据和指导。
1.2 文章结构文章结构部分的内容:本文主要分为引言、正文和结论三个部分。
下面将详细描述每个部分的内容。
1. 引言引言部分主要概述本文的研究背景和意义,介绍点云的拟合贝叶斯滤波在三维场景分析和重建中的应用,并提出本文的研究目的。
2. 正文正文部分分为三个小节,主要探讨点云的基本概念和特点以及贝叶斯滤波在点云拟合中的应用,最后介绍点云的拟合贝叶斯滤波的算法原理。
具体内容如下:2.1 点云的基本概念和特点这一小节将介绍点云的定义及其构成要素,包括点的坐标和属性等,并探讨点云数据的特点,如稀疏性、噪声、不完整性等。
2.2 贝叶斯滤波在点云拟合中的应用本小节将介绍贝叶斯滤波在点云拟合问题中的应用。
贝叶斯分类分类算法
贝叶斯分类分类算法贝叶斯分类(Bayesian classification)是一种基于贝叶斯定理的分类算法,它将特征之间的条件概率和类别的先验概率组合起来,通过计算后验概率来确定一个样本属于其中一类别的概率。
贝叶斯分类算法在文本分类、垃圾邮件过滤和情感分析等领域都有广泛应用。
贝叶斯分类的核心思想是通过条件概率来计算后验概率。
在分类问题中,我们要将一个样本进行分类,假设有 n 个特征变量 x1, x2, ..., xn,每个特征变量有 k 个可能的取值,将样本分为 m 个类别 C1,C2, ..., Cm。
需要计算的是给定样本的特征值 x1, x2, ..., xn 下,它属于每个类别的概率 P(C1,x1, x2, ..., xn), P(C2,x1, x2, ..., xn), ..., P(Cm,x1, x2, ..., xn)。
根据贝叶斯定理,P(Ci,x1, x2, ..., xn) = P(Ci) * P(x1,x2, ..., xn,Ci) / P(x1, x2, ..., xn)。
其中,P(Ci) 是类别 Ci 的先验概率,P(x1, x2, ..., xn,Ci) 是样本 x1, x2, ..., xn 在给定类别 Ci 的条件下的概率,P(x1, x2, ..., xn) 是样本 x1, x2, ..., xn出现的概率。
贝叶斯分类算法的核心是学习类别的先验概率和特征之间的条件概率。
通常采用的方法是从已有数据中估计这些概率。
假设训练数据集中有 N个样本,属于类别 Ci 的样本有 Ni 个。
类别 Ci 的先验概率可以估计为P(Ci) = Ni / N。
而特征之间的条件概率可以通过计算样本中特征的频率来估计,比如计算属于类别 Ci 的样本中特征 xj 取值为 a 的频率 P(xj = a,Ci) = Nij / Ni,其中 Nij 是属于类别 Ci 的样本中特征 xj 取值为 a 的个数。
人体运动姿态识别算法综述
人体运动姿态识别算法综述人体运动姿态识别是近年来计算机视觉领域的研究热点之一。
它的应用非常广泛,涵盖动作捕捉、运动分析、人机交互等许多领域。
随着深度学习技术的发展,许多基于深度学习的人体运动姿态识别算法也应运而生,这些算法在性能上已经可以达到甚至超过传统的基于手工特征的算法。
本文将综述一下常见的人体运动姿态识别算法。
1、朴素贝叶斯分类器朴素贝叶斯分类器是一种基于统计学习的分类方法,它的思想是利用贝叶斯定理来预测样本的类别。
在人体运动姿态识别中,朴素贝叶斯分类器可以用来区分不同的姿态,例如抬手、握拳等。
该方法的好处是算法简单、执行速度快,但是它的准确率相对其他算法比较低。
此外,朴素贝叶斯分类器对于连续型变量的应用不太适合,因为它假设样本的属性之间是相互独立的。
2、支持向量机支持向量机是一种广泛应用于模式识别和分类的机器学习方法。
它的基本思想是将样本映射到高维空间中,然后找到一个超平面来分隔不同类别的样本。
在人体运动姿态识别中,支持向量机可以用来实现多类别分类,例如区分站立、跑步、跳跃等不同的运动状态。
支持向量机的优势在于可以处理高维数据、泛化能力强、适用于非线性分类等方面。
3、隐马尔可夫模型隐马尔可夫模型是一种基于统计的序列分类模型。
它的核心思想是,通过转移矩阵和发射矩阵来描述样本之间的关联关系。
在人体运动姿态识别中,隐马尔可夫模型可以用来识别动作序列,例如区分连续起跳和单次起跳等。
该方法的优点在于能够处理序列数据,并且可以适应不同的时间长度。
4、深度学习算法深度学习算法是当前人体运动姿态识别领域研究的热点之一。
它的基本思想是通过多层神经网络来学习抽象的特征表示。
在人体运动姿态识别中,深度学习算法可以用来实现端到端的姿态估计,例如使用卷积神经网络来预测人体骨架的姿态。
深度学习算法的优点在于它能够自动地学习特征表示,克服了传统手工特征需要耗费大量时间的问题。
总之,人体运动姿态识别是一个非常重要的领域,有许多不同的算法可以用来实现它。
人脸识别技术总结
人脸识别技术总结人脸识别技术大总结——Face Detection Alignment20XX-04-08搞了一年人脸识别,寻思着记录点什么,于是想写这么个系列,介绍人脸识别的四大块:Facedetection,alignment,verification andidentification(recognization),本别代表从一张图中识别出人脸位置,把人脸上的特征点定位,人脸校验和人脸识别。
(后两者的区别在于,人脸校验是要给你两张脸问你是不是同一个人,人脸识别是给你一张脸和一个库问你这张脸是库里的谁。
人脸校准(alignment)是给你一张脸,你给我找出我需要的特征点的位置,比如鼻子左侧,鼻孔下侧,瞳孔位置,上嘴唇下侧等等点的位置。
如果觉得还是不明白,看下图:如果知道了点的位置做一下位置驱动的变形,脸就成正的了,如何驱动变形不是本节的重点,在此省略。
首先介绍一下下面正文要写的东西,由于干货非常多所以可能会看着看着就乱了,所以给出框架图:=================================废话说了这么多,正文开始~detection作者建立了一个叫post classifier的分类器,方法如下:1.样本准备:首先作者调用opencv的Viola-Jones分类器,将recal阀值设到XX%,这样能够尽可能地检测出所有的脸,但是同时也会有非常多的不是脸的东东被检测出来。
于是,检测出来的框框们被分成了两类:是脸和不是脸。
这些图片被resize到96*96。
2.特征提取:接下来是特征提取,怎么提取呢?作者采用了三种方法:第一种:把window划分成6*6个小windows,分别提取SIFT 特征,然后连接着XXX个sift特征向量成为图像的特征。
第二种:先求出一个固定的脸的平均shape(XXX个特征点的位置,比如眼睛左边,嘴唇右边等等),然后以这XXX个特征点为中心提取sift特征,然后连接后作为特征。
贝叶斯判别法
贝叶斯判别法一、引言贝叶斯判别法(Bayesian Discriminant Analysis)是一种基于贝叶斯定理的统计学习方法。
它的核心思想是利用样本数据来估计各个类别的先验概率和条件概率密度函数,然后根据贝叶斯定理计算后验概率,从而实现分类。
二、基本原理1. 贝叶斯定理贝叶斯定理是统计学中一个重要的公式,它描述了在已知先验概率的情况下,如何根据新的观测数据来更新对事件发生概率的估计。
具体地说,设A和B是两个事件,则:P(A|B) = P(B|A) * P(A) / P(B)其中P(A|B)表示在已知事件B发生的前提下,事件A发生的条件概率;P(B|A)表示在已知事件A发生的前提下,事件B发生的条件概率;P(A)和P(B)分别为事件A和事件B的先验概率。
2. 贝叶斯判别法贝叶斯判别法是一种基于贝叶斯定理进行分类的方法。
假设有K个类别C1,C2,...,CK,每个类别Ci对应一个条件概率密度函数f(x|Ci),其中x为样本特征向量。
给定一个新的样本x,我们需要将其归为某个类别中。
根据贝叶斯定理,可以计算出后验概率P(Ci|x),即在已知样本特征向量x的前提下,该样本属于类别Ci的概率。
具体地说:P(Ci|x) = P(x|Ci) * P(Ci) / P(x)其中P(x|Ci)表示在已知类别Ci的前提下,样本特征向量x的条件概率密度函数;P(Ci)表示类别Ci的先验概率;P(x)表示样本特征向量x的边缘概率密度函数。
根据贝叶斯判别法,将新样本x归为后验概率最大的那个类别中,即:argmax(P(Ci|x)) = argmax(P(x|Ci)*P(Ci))三、分类器构建1. 参数估计贝叶斯判别法需要估计各个类别的先验概率和条件概率密度函数。
其中先验概率可以通过训练集中各个类别出现次数占总数比例来估计。
而条件概率密度函数则需要根据训练集中各个类别对应的样本特征向量来进行估计。
常见的条件概率密度函数包括高斯分布、多项式分布和伯努利分布等。
常用故障特征提取方法综述
常用故障特征提取方法综述摘要:随着现代工业及科学技术的迅速发展,生产设备日趋大型化、集成化、高速化、自动化和智能化,设备在生产中的地位越来越重要,对设备的管理也提出了更高的要求,能否保证一些关键设备的正常运行,直接关系到一个行业发展的各个层面。
机械故障诊断的基本任务是监视机械设备的运行状态,诊断和判断机械设备的故障并提供有效的排故措施,指导设备管理和维修。
在机械故障诊断的发展过程中,人们发现最重要、最关键而且也是最困难的问题之一是故障信号的特征提取。
本文就故障诊断的两大类常用方式做了比较说明,并结合实例说明各类方法的优缺点,给读者在实际应用中提供了选择余地。
关键词:故障诊断特征提取1、故障特征提取方法研究的目的与意义随着现代工业及科学技术的迅速发展,生产设备日趋大型化、集成化、高速化、自动化和智能化,设备在生产中的地位越来越重要,对设备的管理也提出了更高的要求,能否保证一些关键设备的正常运行,直接关系到一个行业发展的各个层面[1,2]。
现代化工业生产,一旦发生故障,损失将十分巨大,因此,为尽最大可能地避免事故的发生,机械设备状态监测与故障诊断技术近年来得到了极为广泛的重视,其应用所达到的深入程度十分令人鼓舞。
目前,机械设备状态监测与故障诊断已基本上形成了一门既有理论基础、又有实际应用背景的交叉性学科[1-3]。
机械故障诊断的基本任务是监视机械设备的运行状态,诊断和判断机械设备的故障并提供有效的排故措施,指导设备管理和维修。
机械故障诊断主要包括四个步骤[4,5],即信号测取、特征提取、状态诊断和状态分析。
在机械故障诊断的发展过程中,人们发现最重要、最关键而且也是最困难的问题之一是故障信号的特征提取。
在某种意义上,特征提取可以说是当前机械故障诊断研究中的瓶颈问题,它直接关系到故障诊断的准确性和故障早期预报的可靠性[3,5]。
在实际应用中,故障与征兆之间往往并不存在简单的一一对应的关系,一种故障可能对应若多种征兆,反之一种征兆也可能由于多种故障所致,这些给故障特征提取带来了困难,为了从根本上解决特征提取这个关键问题,通常我们必须要借助信号处理,特别是现代信号处理的理论、方法和技术手段,从采集的原始数据中寻找出特征信息,提取特征值,从而保证有效、准确地进行故障诊断,也就是说,信号处理与故障诊断有着极为密切的联系,信号处理、特征提取是故障诊断中必不可少的一个重要环节[3]。
运动场景中的目标检测与跟踪算法的研究
运动场景中的目标检测与跟踪算法的研究随着计算机视觉技术的快速发展,目标检测与跟踪算法在运动场景中的应用越来越广泛。
本文将介绍运动场景中目标检测与跟踪算法的研究现状和发展趋势。
一、目标检测算法目标检测算法用于从图像或视频中定位和分类物体。
在运动场景中,目标检测算法需要处理物体的运动模糊、几何变换和遮挡等问题。
1.传统算法传统的目标检测算法主要包括基于模板匹配、基于特征提取的方法和基于机器学习的方法。
模板匹配方法通过比较图像中的模板和待检测物体的相似性来完成目标检测。
由于其对光照、姿态和遮挡等因素极其敏感,因此在运动场景中的应用受到限制。
特征提取方法通过提取物体在图像中的一些特定特征,如颜色、纹理、边缘、角点等,来实现物体的检测。
最为广泛应用的是基于Haar特征和HOG(方向梯度直方图)特征的方法。
这些方法可以在不同的光照、姿态和遮挡等情况下有相对稳定的检测效果,但是其缺点是检测速度较慢且对于复杂背景和噪声等因素会有较大影响。
机器学习的目标检测方法主要包括基于支持向量机(SVM)和AdaBoost算法的方法。
这些方法可以更好地解决物体遮挡和局部遮挡的问题,但是需要较大的训练数据和特征工程的支持。
2.深度学习算法近年来,深度学习算法在目标检测领域取得了显著的进展,尤其是基于卷积神经网络(CNN)的方法。
本文介绍以下几种深度学习算法在运动场景中的应用。
基于快速基础模型(Faster R-CNN)的目标检测算法可以同时检测多个物体并具有较高的检测精度和速度。
在运动场景中,物体的运动速度较快,因此该算法需要加入运动模型和目标跟踪等额外信息来提高检测精度。
基于单阶段检测模型(YOLO)的目标检测算法可以同时进行目标检测和跟踪,并具有较快的处理速度。
这种算法在处理大量目标时效果尤其明显。
二、目标跟踪算法目标跟踪算法是在一系列连续帧中跟踪物体的位置和运动状态的过程。
由于运动场景中物体的姿态、运动和遮挡等因素的不确定性,目标跟踪算法的研究领域也显得尤为重要。
遥感空间影像的特征提取及分类方法研究
遥感空间影像的特征提取及分类方法研究近年来,随着遥感技术的发展,遥感空间影像已经成为了研究地球表面自然和人工现象的重要手段,能够为生态环境、城市规划、农业生产等领域提供关键信息和数据支持。
然而,遥感空间影像的特征提取和分类一直是遥感应用领域的难点之一,本文将详细阐述遥感空间影像特征提取及分类方法的研究。
一、遥感空间影像的特征提取遥感空间影像的特征提取是指利用数字图像处理及计算机视觉技术从遥感影像中提取出与研究对象相关的特征,包括景物几何特征、纹理特征、光谱特征等。
这方面的研究,可以通过分析基元信息、图像复杂度、图像纹理和多尺度分析等进行。
1、基元信息的提取基元信息一般指图像中的点、线、面等基本元素,可以通过对图像进行像素级别的分割,提取和统计每个像素周围的形状、大小和数量来实现。
常用的基元信息提取算法有均值漂移、聚类和分水岭算法等。
这些算法都是依靠图像的灰度、亮度和颜色等属性进行特征提取的。
2、图像复杂度的提取图像复杂度是指图像中不同场景的复杂程度。
复杂程度可能会影响到特征提取的效果。
图像的复杂度可以用几何不变矩和灰度共生矩阵等算法进行提取。
矩阵的每个元素都可以用来代表图像中特定特征的信息,然后使用数学方法对矩阵进行处理,以得出图像的一些基本特征信息。
3、图像纹理的提取纹理特征是指图像中的不同颜色强度、角度、大小等的变化关系。
具有同一纹理的区域通常具有相似的统计特性,例如像素灰度值和灰度值的统计分布等。
既传统的纹理特征提取方法如灰度共生矩阵、方向梯度直方图和灰度差异分布等方法,也有基于机器学习的纹理特征提取方法如本地二值模式算法,局部方向模式算法等。
4、多尺度分析的提取尺度是一种用来描述物体或者场景大小尺寸的物理量,在遥感图像分析中具有重要意义。
尺度空间是指通过对图像进行一系列缩放变换,来逐层调整图像尺寸和分辨率,以达到更好的信息提取和分析效果。
常见的多尺度分析方法包括小波变换、小波分解、高斯金字塔等。
人脸检测方法的分类
人脸检测方法的分类1 基于传统知识的方法2 基于几何特征的方法3 基于相关匹配的方法4 基于表象的方法5 基于统计理论的方法5.1 基于子空间方法5.2 神经网络5.3 支持向量机5.4 隐马尔科夫模型5.5 基于AdaBoost方法可以将人脸检测的方法分为五类:1、基于传统知识的方法2、基于几何特征的方法3、基于相关匹配的方法4、基于表象的方法5、基于统计理论的方法当然,有许多人脸检测的方法并不能简单地归于上述中的某一类,而是几类的组合。
也可以将人脸检测的方法简单地分为两类[2]:基于特征的和基于图像的。
基于特征的方法指以某种特征为最小处理单元的方法;基于图像的方法指以图像中的像素为处理单元的方法。
1 基于传统知识的方法这个方法将人类有关典型的脸的知识编码成一些规则。
通常这些规则包括了脸部特征之间关系的知识。
这个方法主要用于人脸的定位。
一些关于人脸的知识,可以归纳成下面几个简单的规则:一、轮廓规则:人脸的轮廓可近似地被看成一个椭圆,则人脸检测可以通过检测椭圆来完成。
对任意一幅图像,首先进行边缘检测,并对细化后的边缘提取曲线特征,然后计算各曲线组合成人脸的评估函数来检测人脸。
二、器官分布规则:虽然人脸因人而异,但都遵循一些普遍适用的规则,即五官分布的几何规则。
检测图像中是否有人脸,即是否存在满足这些规则的图像块。
这种方法一般是先对人脸的器官或器官的组合建立模板,然后检测图像中几个器官可能分布的位置,对这些位置点分别组合,用器官分布的知识规则进行筛选,从而找到可能存在的人脸。
三、对称性规则:人脸具有一定的轴对称性,各器官也具有一定的对称性。
四、运动规则:若输入图像为动态图像序列,则可以利用与人脸或人脸的器官相对于背景的运动来检测人脸,比如利用眨眼或说话等动作的探测来实现人脸与背景的分离。
基于知识的方法是一种自上而下的方式。
它其中一个困难是如何将人类知识转化成为有效的规则:如果规则制定得太细,那么可能有许多人脸无法通过规则的验证;如果规则制定得太宽泛,那么可能许多非人脸会被误判为人脸。
基于贝叶斯网络的飞行动作识别方法
作识别方法难以有效识别。为此, 提出一种基于贝叶斯网络的飞行动作识别方法。根据飞行动作中参数曲线形态 特征, 采用基于 DTW 距离的时间序列层次聚类方法进行分类 ; 通过依赖统计分析方法确定参数曲线的描述特征 ; 根 据形态特征和描述特征构建贝叶斯网络 ; 利用贝叶斯网络进行推理。仿真实验结果表明, 基于贝叶斯网络的飞行动 作识别方法对复杂机动动作具有较高的识别率。 关键词: 飞行动作识别 ; 形态特征 ; 描述特征 ; 贝叶斯网络 文献标志码: A 中图分类号: TP391 doi: 10.3778/j.issn.1002-8331.1707-0156
作者简介: 沈一超 (1993—) , 男, 硕士研究生, 研究领域为数据智能处理, E-mail: syclovepjy@; 倪世宏 (1963—) , 男, 教授, 博士研究生导师, 研究领域为飞行状态监控与地面数据处理; 张鹏 (1982—) , 男, 博士, 讲师, 研究领域为飞机故障诊 断、 故障预测与健康管理。 收稿日期: 2017-07-10 修回日期: 2017-09-04 文章编号: 1002-8331 (2017) 24-0161-07
1
引言
近年来飞行事故调查表明, 人为操纵错误导致的飞
机动性强、 动作复杂多变, 识别难度大, 极易产生误识别 和漏识别。 国外军用飞机飞行动作识别方法未见公开报道。 国内军用飞机飞行动作识别方法的研究开始于 21 世纪 初, 现已有相关成果应用于部分军用飞机。目前在工程 上得到广泛应用的飞行动作识别方法主要是依靠专家 系统 [4], 由领域专家根据经验人工从飞行数据中提取出 飞行参数变化特征并建立动作识别知识库, 应用计算机 高级语言研制推理机, 采用正向精确推理策略完成飞行 动作的快速识别。该方法的缺点是对于复杂机动动作 知识表达出现多层嵌套关系, 知识库完备性和准确性不 易判断。极端情况下, 对于某些战术类机动动作, 飞行
基于目标检测的物体运动方向识别方法[发明专利]
专利名称:基于目标检测的物体运动方向识别方法专利类型:发明专利
发明人:孙钦东,冯星瑜,高凯轩
申请号:CN201910214569.0
申请日:20190320
公开号:CN110070560A
公开日:
20190730
专利内容由知识产权出版社提供
摘要:本发明公开了一种基于目标检测的物体运动方向的识别方法,其过程是:每个运动轨迹对应一个物品的运动,每识别一帧,将该帧的所有检测结果与当前所有的运动轨迹做全排列,然后根据相同物品最小距离匹配等条件去除不匹配的运动轨迹,并标记未与当前运动轨迹匹配的检测结果为待匹配结果,等待下一帧继续匹配。
根据运动轨迹可识别物品的运动方向。
本发明的方法对物品运动方向的判别效果较好。
申请人:西安理工大学
地址:710048 陕西省西安市金花南路5号
国籍:CN
代理机构:西安弘理专利事务所
代理人:宁文涛
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贝叶斯分类分类算法
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X)
P( X
| Ci )P(Ci ) P(X )
朴素贝叶斯分类(续)
• ( 3) 由 于 P(X)对于所有类为常数 ,只 需 要 P(X|Ci)*P(Ci)最大即可。如果Ci类的先验概率 未知,则通常假定这些类是等概率的,即 PP数 为((CX最据|1)C=大Xi)P的的(似C似2最然)=然大…假度=设化P,()(C而m。P)使,(X|P因C(Xi)此|常C问i被)最题称大就为的转给假换定设为CCii对时称
先验概率与后验概率 由以往的数据分析得到的概率, 叫做先验 概率.
而在得到信息之后再重新加以修正的概率 0.97 叫做后验概率.
且 P(B1 ) 0.15, P(B2 ) 0.80, P(B3 ) 0.05,
P( A B1) 0.02, P( A B2 ) 0.01, P( A B3 ) 0.03. (1) 由全概率公式得
P( A) P( A B1)P(B1) P( A B2 )P(B2 ) P( A B3 )P(B3 ) 0.0125.
立,即在属性间,不存在依赖关系。这样
n
P( X | Ci ) P(xk | Ci ) 联合概率分布 k 1
7
朴素贝叶斯分类(续)
• (计5)算对P(未X|知Ci)样*P本(CiX)。分类,也就是对每个类Ci, • 样 PP((CX本|j|CXiX))*,被P1(C≤指i)j≤最派m大,到的j≠类i类,。C换i,言当之且,仅X被当指P派(C到i|X其)>
解 设事件 A 为“任取一件为次品”,
事件 Bi 为"任取一件为i 厂的产品", i 1,2,3.
B1 B2 B3 , Bi Bj , i, j 1,2,3.
证明矩形判定方法
证明矩形判定方法矩形判定是一种计算机视觉领域中常用的方法,用于判断图像或视频中是否存在矩形。
本文将介绍证明矩形判定方法的基本理论和实际应用。
一、矩形的定义矩形是一个拥有四个直角的四边形,两两相邻的边成相等的角,并且对角线相等。
矩形是计算机视觉领域中最基本的几何形状之一,其广泛应用于计算机视觉、模式识别等领域。
二、矩形判定方法的基本原理矩形判定方法是基于计算机视觉的基本原理,通过计算图像或视频中像素的颜色值和位置信息,并利用这些信息来判断图像或视频中是否存在矩形。
具体来说,矩形判定方法的基本原理有以下几个步骤:1. 图像预处理图像预处理是指对输入的图像或视频做一些必要的处理和准备工作,以便于进行后续的分析和处理。
图像预处理包括图像的去噪、平滑、边缘检测等操作。
2. 矩形检测矩形检测是指在预处理后的图像或视频中,通过计算像素的位置信息和颜色值来检测是否存在矩形。
矩形检测算法包括基于梯度信息的方法、基于轮廓信息的方法和基于特征点的方法等。
3. 矩形特征提取矩形特征提取是指在检测到矩形后,通过计算其特征点和特征向量来提取其特征。
矩形特征提取可以分为基于几何特征的方法和基于纹理特征的方法。
4. 矩形分类矩形分类是指根据提取的矩形特征,将其分为不同的类别。
矩形分类算法包括基于支持向量机的分类器、基于朴素贝叶斯的分类器和基于神经网络的分类器等。
三、矩形判定方法的应用案例矩形判定方法在计算机视觉领域中具有广泛的应用,以下是其中的两个案例:1. 车道线检测在自动驾驶领域中,矩形判定方法可以用来检测车道线。
具体来说,矩形检测算法可以用来检测车道线的四个顶点,然后通过提取这些顶点的特征来检测车道线的几何特征。
矩形分类算法可以用来将不同的车道线区分开来。
2. 人脸检测在人脸识别领域中,矩形判定方法可以用来检测人脸。
具体来说,矩形检测算法可以用来检测人脸的矩形边界,然后通过提取这些边界的特征来检测人脸的几何特征。
矩形分类算法可以用来将不同的人脸区分开来,从而实现人脸识别。
基于先验知识的目标检测算法
基于先验知识的目标检测算法
基于先验知识的目标检测算法是一种常见的目标检测方法,它利用已知的目标特征、形状、纹理等先验信息来指导目标检测过程,从而提高检测的准确性和稳定性。
以下是一些常见的基于先验知识的目标检测算法:
特征分类法:该方法首先从图像中提取出与目标相关的特征,然后使用分类器对这些特征进行分类,以确定目标的存在和位置。
常见的特征包括边缘、角点、斑点等。
支持向量机(SVM)、神经网络等分类器常用于此方法。
形状模板匹配法:该方法首先定义目标的形状模板,然后在图像中寻找与模板匹配的区域,从而检测出目标。
常见的形状模板匹配算法包括基于像素的匹配算法、基于特征的匹配算法等。
纹理分析法:该方法利用目标的纹理特征来检测目标。
常见的纹理分析算法包括基于滤波器的方法、基于模型的方法等。
其中,基于模型的方法包括Gabor滤波器、小波变换等。
运动信息法:该方法利用目标的运动信息来检测目标。
常见的方法包括光流法、背景减除法等。
其中,光流法通过分析像素点的运动矢量来检测运动目标;背景减除法通过将当前帧与背景帧相减来检测运动目标。
在实际应用中,可以根据具体场景和需求选择适合的目标检测算法。
同时,也可以结合多种方法进行目标检测,以提高检测的准确性和鲁棒性。
物体运动轨迹识别方法
物体运动轨迹识别方法物体运动轨迹识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向,它的目标是通过对物体在图像序列中的运动轨迹进行分析和识别,从而实现对物体的追踪和定位。
本文将介绍几种常见的物体运动轨迹识别方法。
一、基于特征点的物体运动轨迹识别方法基于特征点的物体运动轨迹识别方法是一种常用且有效的方法。
该方法首先通过特征点检测算法,在图像序列中提取出物体的关键特征点,然后利用特征点之间的运动信息来计算物体的运动轨迹。
常用的特征点检测算法包括SIFT、SURF、ORB等。
通过对特征点的匹配和跟踪,可以得到物体在图像序列中的运动轨迹。
基于运动模型的物体运动轨迹识别方法是另一种常见的方法。
该方法假设物体的运动可以由一个数学模型描述,通过对物体的运动模型进行建模和拟合,可以得到物体的运动轨迹。
常用的运动模型包括线性模型、非线性模型、粒子滤波模型等。
通过对物体的运动模型进行参数估计和优化,可以实现对物体运动轨迹的识别和预测。
三、基于深度学习的物体运动轨迹识别方法近年来,随着深度学习的发展,基于深度学习的物体运动轨迹识别方法逐渐受到关注。
该方法利用深度神经网络对物体在图像序列中的运动轨迹进行建模和学习,通过对大量标注数据的训练,可以实现对物体运动轨迹的准确识别。
常用的深度学习模型包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)等。
通过对物体的图像序列进行特征提取和运动建模,可以实现对物体运动轨迹的自动识别和分析。
四、基于传感器的物体运动轨迹识别方法除了基于图像的方法,还可以利用传感器获取物体的运动信息,实现物体运动轨迹的识别。
例如,通过加速度计、陀螺仪等传感器获取物体的加速度和角速度信息,通过积分计算物体的位移和角度,从而得到物体的运动轨迹。
这种方法可以应用于室内定位、运动跟踪等领域。
物体运动轨迹识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向。
通过不同的方法和技术,可以实现对物体运动轨迹的准确识别和分析。
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me t h o d wa s p r o p o s e d .Th e s u b p a t t e r n c l a s s e s we r e d e f i n e d f r o m p a t t e r n c l a s s e s d e p e n d i n g o n e x t e r n a l c o n t o u r s mo r p h o l o g i c a l
p s e u d o d i v i s i o n , t h u s ,t h e o h j e c t wa s d e s c r i b e d i n ma n y wa y s .Th e f i n a l r e s u l t o f c l a s s i f i c a t i o n a n d r e c o g n i t i o n w a s f i g u r e d o u t
d o i : 1 0 . 1 6 2 0 8 / j . i s s n l 0 0 0 — 7 0 2 4 . 2 0 1 6 . 1 2 . 0 4 5
Mo v i n g o b j e c t s c l a s s i f i c a t i o n a n d r e c o g n i t i o n me t h o d
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CH E N Ho n g — y o u ,LI Yu - f e n g
( S c h o o l o f Co mp u t e r S c i e n c e a n d Te c h n o l o g y ,S o u t hwe s t Un i v e r s i t y o f S c i e n c e a n d Te c h n o l o g y ,M i a n y a n g 6 2 1 0 1 0 ,C h i n a )
d i f f e r e n c e s o f o b j e c t s .Hi g h d i me n s i o n a l g e o me t r y f e a t u r e v e c t o r o f o b j e c t a n d s o me s u b f e a t u r e v e c t o r s we r e o b t a i n e d t h r o u g h
摘 要 :针 对传 统基 于几何特征的运动 目标分类识别方 法在模式 类预 定义、特 征提取利 用和分 类器判定 策略 上的 一些细节 处理不足 ,提 出一种 改进方法 。依 据 目标外轮廓形 态差异程度 ,在模 式类下定 义子 模式 类;利 用提取 出 目标的 高维度几何
特征 向量 ,通过伪划分方式分组得到若干子特征 向量 ,多方 面描述 目标 ;通过分 类器和子特 征 向量组计 算的 结果 ,利 用综
合 判定机制 ,得 到最终的分类识别结果 。利用 目标类别 的平 均识 别率指 标进行 实验 ,实验 结果表 明 ,该方 法对预 定义的 4
个模 式 类 有 较好 效 果 。
关键词 :运动 目标分类识别 ;几何特征 ;特征分组 ;综合判定 ;最小错分 贝叶斯 方法;子模 式类 中图法分类号 : TP 3 9 1 文献标 识号 : A 文章编号 :1 0 0 0 — 7 0 2 4( 2 0 1 6 )1 2 — 3 3 7 8 — 0 6
s t r a t e g y u s i n g t h e t r a d i t i o n a l me t h o d s o f mo v i n g o b j e c t c l a s s i f i c a t i o n a n d r e c o g n i t i o n b a s e d o n g e o me t r i c a l f e a t u r e s , a n i mp r o v e d
2 0 1 6年 1 2月
计算机 工程 与设计
C OM P UTER ENGI NEERI NG AND DES I GN
De c . 2 0 1 6
第3ห้องสมุดไป่ตู้7卷
第1 2 期
Vo 1 . 3 7 No . 1 2
基于几何特征和 贝叶斯 的运动 目标分类识别方法
陈泓佑 ,李郁峰 ( 西南科技大学 计算机科 学与技术学院,四川 绵阳 6 2 1 0 1 0 )
t h r o u g h t h e r e s u l t s o f c l a s s i f i e r a n d s u b f e a t u r e v e c t o r s a n d c o mp r e h e n s i v e d e c i s i o n r u l e s .Th e a v e r a g e r e c o g n i t i o n r a t e s o f o b j e c t