哈尔滨市科技创新人才研究专项资金项目(2009RFQXG212)
- 作品数：3 被引量：14H指数：3
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- 发文基金：哈尔滨市科技创新人才研究专项资金项目国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于CKPCA-HOG和支持向量机的运动目标分类算法被引量：6
- 2011年
- 为了准确地对监控场景中的运动目标进行语义上的分类,提出了一种基于聚类的核主成分分析梯度方向直方图和二叉决策树支持向量机的运动目标分类算法.利用背景减法提取运动目标前景区域,并识别出潜在候选运动目标.利用提出的基于聚类的核主成分分析的梯度直方图描述子提取候选运动目标的特征,以较低维数的数据有效地描述运动目标的有效特征.将提取的运动目标特征输入二叉决策树支持向量机,实现多类目标的准确分类.通过在不同视频序列上的实验验证,提出的算法对运动目标进行较好地分类,而且在运算速度方面较传统目标分类方法有了明显的提高.实验结果证明了算法对运动目标分类具有较好的准确性、可靠性和鲁棒性.
- 闻帆屈桢深闫纪红
- 关键词：梯度方向直方图核主成分分析
- 应用小波模历史图像的运动车辆视频检测被引量：5
- 2012年
- 为提高车辆目标检测的稳定性和准确性,提出了基于背景减除和小波分解模历史图像的运动车辆检测算法.首先对原始图像进行小波分解,对低频分量用混合高斯模型和纹理特征相结合的方法,自适应更新背景并标记运动目标初始区域;然后,基于高频分量计算模值,并通过逐帧历史累积得到模历史图像;最后,利用车辆目标与阴影相比富含边缘细节的特点,对目标进行倾斜校正后,将目标边缘分别沿图像x和y方向投影,利用投影曲线将边缘信息与目标初始区域信息迭代融合,得到最终检测结果.实验结果表明,用本文方法检测车辆的捕获率达到99.0%,有效率为92.5%;与使用单一自适应背景提取方法相比,在实际交通场景中可有效处理阴影导致的多目标粘连问题,检测结果更准确.
- 屈桢深于萌萌姜永林闻帆王常虹
- 关键词：小波分解
- 集成多特征信息的运动阴影检测被引量：3
- 2011年
- 为实现监控场景中运动目标和阴影的准确分割,提出了一种基于GMM和MRF的运动阴影检测与消除算法.首先,利用GMM的学习能力建立背景统计模型并得到前景区域像素集合.其次,将前景区域与对应背景区域间的颜色、边界、纹理和时空一致性等特征信息集成到马尔可夫随机场能量函数中,并利用图割算法实现马尔科夫随机场能量函数的最小化,得到最终的分割结果.最后,在室内和室外不同场景类型视频序列上验证了算法的有效性.实验结果表明,算法在运动阴影检测与消除方面较以往方法具有较好的准确性、可靠性和鲁棒性.
- 闻帆屈桢深闫纪红
- 关键词：马尔科夫随机场目标检测高斯混合模型图割
