国家自然科学基金(60972158)
- 作品数：21 被引量：50H指数：3
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- 模拟初级视皮层注意机制的运动对象检测模型被引量：2
- 2014年
- 视频监控的广泛应用使运动对象检测成为研究热点,但运动的不确定性增加了检测难度。鉴于人类视觉系统能高效地感知运动对象,研究者从神经生理学和心理学的角度提出了运动检测的生物学模型。根据上述研究成果,提出模拟初级视皮层的运动对象检测模型。使用三维Gabor时空滤波器模拟人类初级视皮层中简单细胞的经典感受野,通过非线性组合获取复杂细胞对运动对象刺激响应的运动能量,应用细胞的中心环绕作用及相关性运动检测增强运动信息并抑制环境干扰,采用信息融合获取运动对象的显著性图,并利用WTA神经网络模型实现对运动目标的感知。实验结果表明,该模型能有效检测到视频中的运动目标,运算速度较其他仿视神经加工的视觉注意模型更快。
- 曾杰谌先敢高智勇刘海华
- 关键词：运动对象检测GABOR滤波器神经网络初级视皮层
- 融合形状和运动特征的动作识别计算模型被引量：5
- 2013年
- 针对视觉系统在动作识别过程中如何利用形状与运动信息的问题,提出了一种融合形状特征和运动特征的人体动作识别方法.该方法模拟视觉皮层的背侧和腹侧通路,建立了基于双通道理论的人体动作特征计算模型.计算模型分别利用2D Gabor滤波器和3D时空滤波器模拟腹侧和背侧通路中视觉皮层简单细胞,提取动作的时空信息,通过采样、局部遍历、模板学习一系列操作分别提取动作的时空特征,并采用线性融合方法获取描述动作的特征向量,构建了采用支持向量机(SVM)进行动作分类的动作识别系统.实验结果表明:该方法的识别性能优于同类型的识别方法,取得了较好的识别效果.
- 刘海华郝丽芳谌先敢
- 关键词：特征提取支持向量机
- 基于注意机制的仿生人体动作识别被引量：3
- 2012年
- 针对已有的仿生动作识别系统计算量大、耗时长的问题,提出了在系统中加入注意机制的方法.该方法模仿注意机制在人类视觉中所起的重要作用,将视频中运动目标的活动区域作为视频图像的显著区域划分出来,然后结合视频图像的显著区域获取不同动作的特征模板.此方法在一定程度上克服了视频的背景噪声对系统性能的影响,同时更准确地模拟了人类视觉机制.实验结果表明:该方法能较好地改善人体动作识别模型的识别速度和识别结果.
- 刘海华程志君谌先敢高智勇
- 影响Wheatstone-Panum极限情况融合方式的因素被引量：2
- 2011年
- 指出了Wheatstone-Panum极限情况的特征匹配方式究竟是双重融合还是唯一性融合一直存在争议.通过分析发现,Wheatstone-Panum极限情况的研究构型,实际上应分成两类,即Panum类和Wheatstone类,它们在视差梯度和特征搭配方式上存在差异.对这些差异的忽视,可能是导致相关研究得出结论不一致的原因.
- 谢莺李升明何志勇李倩雷丽云李羽欣
- 关键词：遮挡视差视差梯度
- 一种用于掌纹识别的Gabor滤波器方向选取方法被引量：2
- 2010年
- 根据掌纹图像的频谱特征,提出了一种自动选取Gabor滤波器方向的方法.该方法将掌纹图像的Fourier谱映射到极坐标域,分析并计算Fourier谱在角度轴上的投影峰值,从而设置Gabor滤波器的方向.实验结果表明:该方法提高了掌纹图像的识别率,且算法实现简单.
- 张莉万琛刘海华
- 关键词：GABOR滤波器掌纹识别
- 基于兴趣点特征的多类物体识别被引量：2
- 2011年
- 针对多类物体识别中计算量大、识别率低等问题,在现有模拟视觉系统的计算模型基础上,对原模型进行了改进,提出了改进模型.首先,通过有效的算法提取图像中的兴趣点,并以此为中心选择适当尺度的小块作为特征模板,从而提高模板有效性;然后,确立了以固定兴趣点个数的方法来选择兴趣点,从而解决多类物体识别中兴趣点选取的阈值问题.对多类物体分类识别的实验结果表明:改进后的模型比原有模型具有更快的识别速度和更高的识别率.
- 刘海华廖秋萍
- 关键词：兴趣点
- 基于累积边缘图像的现实人体动作识别被引量：15
- 2012年
- 为了从现实环境下识别出人体动作,本文研究了从无约束视频中提取特征表征人体动作的问题.首先,在无约束的视频上使用形态学梯度操作消除部分背景,获得人体的轮廓形状;其次,提取某一段视频上每一帧形状的边缘特征,累积到一幅图像中,称之为累积边缘图像(Accumulative edge image,AEI);然后,在该累积边缘图像上计算基于网格的方向梯度直方图(Histograms of orientation gradients,HOG),形成特征向量表征人体的动作,送入分类器进行分类.YouTube数据集上的实验结果表明,本文的方法比其他方法更加有效.
- 谌先敢刘娟高智勇刘海华
- 关键词：方向梯度直方图支持向量机
- 对立体视觉中对称性假设的检验
- 2014年
- 指出了基于立体视觉研究中的隐性对称性假设,即认为匹配的选取与哪只眼观察哪一图像无关,而仅取决于两眼映像特征的相似性,因此交换左眼和右眼图像这样一种实验操作,被认为提供了一种非常简便有效的技术,用于鉴定双眼性视差和其他不同于双眼性视差的因素对立体深度的贡献.采用2:2直线型常规立体视构型,对比了左右眼图像交换前后的匹配结果,发现匹配融合产生中间第3根直线的两根直线在图像交换前后会发生改变,并导致中间直线的深度在图像交换前后不发生颠倒.实验结果证明:立体视觉研究中的隐性对称性假设不成立;交换左眼和右眼图像后深度是否颠倒,并不是判断深度是来源于匹配视差还是其他因素的依据.
- 谢莺石蔷薇李彬王元平周佳奇
- 关键词：立体视
- 视差梯度对da Vinci立体视的影响
- 2020年
- NAKAYAMA和SHIMOJO提出了一种新形式的基于遮挡几何学恢复深度的da Vinci立体视.尽管对该研究中采用的立体图中的单眼性条棒的深度来源提出质疑,COOK和GILLAM通过构建一种新颖的侵入构型,发现所有观察者都不能观察到双眼性融合所预期的3-D弯曲表面,从而肯定了某种da Vinci立体视的存在.通过将原始侵入构型在垂直方向上进行拉伸,以减小构型的视差梯度,发现所有观察者都能够观察到容易识别的3-D表面,从而证明侵入构型的深度还是基于融合性立体视.
- 谢莺和钰吴诗怡李睿洪贤哲周信宏
- 关键词：遮挡视差梯度
- 模拟初级视皮层脉冲神经元的动作识别系统被引量：1
- 2012年
- 大脑中致力于运动信息处理的区域是初级视皮层(V1)和中颞区(MT).目前有关运动模式是在哪个区域完成的,存在不同的推测.迄今大多数关于动作识别的研究都是围绕MT阶段展开的.本文针对V1阶段获得的信息能否进行动作识别的问题展开研究,提出了模拟初级视皮层(V1)脉冲神经元的动作识别系统.该系统首先采用3D Gabor滤波器及其组合分别模拟初级视觉皮层中简单、复杂细胞的感受野,以此对视频图像进行处理,从而获取对运动速度和方向敏感的运动能量,并通过V1阶段的环绕抑制来增强运动能量和降低噪声的影响.其次,采用Integrate-and-fire脉冲神经元模型模拟初级视觉皮层的神经元,将获取的运动信息转换为神经元响应的脉冲链.最后,根据脉冲链平均发放率的特性提取运动特征向量,采用支持向量机(Support vector machine,SVM)作为分类器.在Weiziman数据库下进行测试,实验结果表明,V1阶段获得的信息可以进行动作的识别.
- 黄丽鸿谌先敢刘海华
