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找到 105 条结果
摘要:日益突出的食品安全问题已经影响到了我国的经济社会发展,而农产品物流在其中扮演重要角色,用信息技术提升传统的农产品物流具有重要意义....
[期刊论文] 骆祥峰 高隽 张旭东
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EI CSTPCD 北大核心
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摘要:模糊认知图较难表示概念间因果关系测度的不确定性、因果联系的时空特性及专家对知识的不确定性.在继承模糊认知图模型优点的前提下,在概念间的因果关系中引入条件概率及信任知识库表示,提出基于信任知识库的概率模糊认知图模型.该模型用条件概率及信任知识库表示因果联系的时空特性、专家对知识及概念间因果关系测度的不确定性,从而将因果关系测度的不确定性、因果联系的时空特性及专家对知识的不确定性有效地融入模糊认知图中,自然扩展了模糊认知图模拟因果关系的能力,较大限度地减少了认知图对现实世界模拟的失真.最后通过实验说明了基于信任知识库的概率模糊认知图模型,具有比FCM更强的模拟能力....
摘要:RGB-D传感器能够同时获取图像的彩色信息和深度信息,深度信息的引入有效提高了图像分类的精度.文章提出了一种基于稀疏联结卷积神经网络的RGB-D图像目标识别方法.该方法以卷积递归神经网络(convolutional and recursive neural networks,CNN-RNN)深度学习网络为基础,利用一种尺度归一化方法对图像进行处理,并且对CNN滤波器层进行改进;在CNN滤波器层,通过加速稳健特征(speeded up robust features,SURF)算子得到归一化图像中特征点的位置;然后以特征点为中心选取图像块,对所有训练图像的图像块进行训练,从而获取CNN滤波器组层的卷积核;以归一化图像的SURF点为中心确定滤波器层在图像的感受野,所得感受野与卷积核形成局部联结网络,构成了CNN的滤波器组层.实验结果表明,该方法有效地提高了图像的识别精度,具有较强的鲁棒性....
摘要:二值化是图像处理的一种常用方法.但对于二值化阈值如何选取,却难以解决.遗传算法具有全局搜索能力,较为适合于解决二值化的阈值选取问题.该文针对传统的遗传算法自身的不足,采用了一种改进的遗传算法来解决此问题,并通过试验证明了此方法在速度和精度上都优越于传统的遗传算法....
摘要:支持向量机是一种能在训练样本数很少的情况下达到很好分类推广能力的学习算法,文中研究了支持向量机的分类机理,并将其应用于形状识别中,利用一对一判别策略构建了多类形状识别系统,实验中以交通标志图像为实验对象进行分类,结果表明该方法的泛化能力优于一般的识别方法....
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EI CSTPCD 北大核心
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摘要:基于颜色信息的运动目标检测易受光照、阴影等影响,基于深度信息的运动目标检测存在目标边缘噪声大,无法检测距离背景较近的目标等问题.针对上述问题,该文利用CCD相机获取的颜色信息及TOF相机获取的深度信息分别为每个像素建立颜色与深度信息的分类器,根据像素点的深度特征及前一帧的检测结果,自适应地为每个分类器的输出分配不同的权值,实现运动目标的检测.该文采集多组视频序列进行实验,实验结果表明该方法能有效解决单独利用颜色或深度信息进行运动目标检测时出现的问题....
摘要:PMD相机是一款基于TOF(时间飞行技术)原理的主动式3D相机.该相机可以同时获取灰度图像和距离图像,具有帧率高、无需扫描、不依赖于外界光照等特点,可以将其用于目标的实时位姿测量.研究了相对位姿测量问题,提出基于PMD相机的特征跟踪位姿测量方法.该方法利用PMD相机可直接获取目标物体上各点的深度信息的特点,实时获取目标图像中的特征,并且利用卡尔曼滤波算法,对目标特征进行实时跟踪,提高了位姿测量系统获取信息的速度,而且有效的避免了传统的图像配准方法中提取特征信息存在的复杂性和误差问题.根据获得的特征信息,通过特征点之间的约束关系,实时的确定相机与目标之间的位姿参数.实验结果表明此方法的可行性和有效性....
[期刊论文] 路子赟 张旭东 高隽
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北大核心 CSTPCD CSCD CA CBST SA
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摘要:结合稀疏贝叶斯学习方法和支持向量跟踪(SVT)原理,提出了相关向量跟踪(RVT).由于跟踪系统事先学习到了目标的"知识",故匹配发生在候选图像块与先验知识之间,而不必考虑模板更新.相关向量有比支持向量更稀疏的性能,所以相关向量跟踪比支持向量跟踪有更快的帧处理速度.另外,为了解决由于运动导致目标尺寸发生变化的匹配跟踪问题,采用了灰度真方图特征,引入了运动预测和变尺寸采样的方法.上述性能和方法在实验中得到了证实....
[期刊论文] 路子赟 张旭东 高隽
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北大核心 CSTPCD CSCD CA CBST SA
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摘要:结合稀疏贝叶斯学习方法和支持向量跟踪(SVT)原理,提出了相关向量跟踪(RVT).由于跟踪系统事先学习到了目标的"知识",故匹配发生在候选图像块与先验知识之间,而不必考虑模板更新.相关向量有比支持向量更稀疏的性能,所以相关向量跟踪比支持向量跟踪有更快的帧处理速度.另外,为了解决由于运动导致目标尺寸发生变化的匹配跟踪问题,采用了灰度真方图特征,引入了运动预测和变尺寸采样的方法.上述性能和方法在实验中得到了证实....
[期刊论文] 邵静 高隽 赵莹 张旭东
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北大核心 CSTPCD CSCD CA CBST SA
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摘要:越来越多的心理学行为实验结果支持了基于物体的视觉注意,感知物体的定义和检测是建立基于物体的视觉注意计算模型的前提和关键.本文提出一种基于图像固有维度的感知物体检测算法.结合初期特征分析理论和拓扑性质感知理论的研究结果,由边缘、同质性区域和显著角点定义感知物体.引入图像固有维度的概念及其一种连续形式定义,利用结构张量法度量图像区域的固有维度,并由此检测出图像中的感知物体.感知物体的检测为基于物体的视觉注意计算模型提供了先决条件,可应用于目标识别、图像分割和场景分析中.对真实图像的仿真实验验证了该算法的合理性和有效性....
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EI CSTPCD 北大核心
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摘要:针对基于飞行时间(Time-of-flight,TOF)原理的三维测距相机对物体完整表面进行三维点云建模中点云配准速度慢、精度低的问题,提出一种快速、易实现的散乱点云配准方法,该方法通过提取目标物体距离图像的特征点,采用非迭代的求解过程获取初始变换参数,实现点云初始位置配准.在此基础上,利用TOF相机强度图像的梯度值与基于局部3D空间分解的Knn算法寻找点云之间最邻近点作为匹配点对,根据原始迭代最近点算法的迭代过程对这些匹配点对进行迭代求解,获取点云之间最优的变换参数,同时结合错误匹配点对去除法则提高迭代点云匹配的精度,实现点云的精确位置配准.结合实际空间物体对该方法进行验证,试验结果表明,该点云配准方法与传统的配准方法相比,显著地提高配准速度和配准精度,将直接有助于提高后期物体曲面重建的精度,具有较高的实际应用价值....
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EI CSTPCD 北大核心
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摘要:该文利用飞行时间(Time-Of-Fligh, TOF)相机提供的距离图像,在运动历史图像的基础上提出一种基于多层运动历史图像的人体运动识别方法。计算距离轮廓序列的运动能量图作为整体运动信息,同时根据距离变化量,计算前向、后向的多层运动历史图像作为局部运动信息,共同组成多层运动历史图像。为了解决Hu矩对不连续或具有噪声的形状较为敏感的问题,引入R变换对每层运动历史图像进行特征提取,串联形成特征向量送入SVM进行分类识别。实验结果表明,该识别方法可以有效识别人体运动。...
[期刊论文] 汪义志 张旭东 熊伟 邓武
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EI CSTPCD 北大核心
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摘要:光场相机通过一次曝光可以获取空间目标的位置和方向信息,具有重聚焦和多视角的特性,利用光场的这些特性可以进行视觉测量.本文对光场极平面图像视觉测量、重聚焦视觉测量、双目视觉以及多目视觉测量方法的测量原理和误差影响因素进行了理论分析,并通过实验验证了光场视觉测量误差跟不同视角基线长度,主透镜焦距大小,目标离相机的实际距离等结构参量的关系;理论分析和实验结果表明,由于相机基线较短,远距离测量误差较大,近距离测量具有较高的精度;在光场微透镜阵列大小有限条件下,采用多个视角组合的测量方法具有更高的测量精度....
[期刊论文] 邓武 张旭东 熊伟 汪义志
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CSTPCD 北大核心
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摘要:针对光场相机结构和像素传感器分辨率的限制导致光场图像空间分辨率和角度分辨率都较低的问题,提出一种融合全局与局部视角的光场超分辨率重建算法,同时提高光场图像的空间分辨率和角度分辨率.首先根据待重建新视角的位置,自适应选择局部视角,利用空间超分辨率卷积神经网络提高全局视角和局部视角的空间分辨率,然后提取并融合全局视角和局部视角在新视角处映射图像的深度特征和颜色特征,通过角度分辨率卷积神经网络重建获得新视角图像.实验结果表明,与现有方法相比,峰值信噪比(PSNR)提高约3 dB,结构相似性指数(SSIM)提高约0.02,有效地解决了遮挡情况下重建新视角局部目标丢失现象,同时更好地保持新视角的边缘信息,获得了更优的重建效果....
[期刊论文] 王丽娟 张骏 张旭东 高隽
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CSTPCD 北大核心
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摘要:针对Lytro相机微透镜阵列中心标定的精确性受主透镜安装误差、漫反射光一致性等不利因素的影响,本文提出由粗到细的局部搜索式微透镜阵列中心标定方法.在获取粗调中心的基础上,局部搜索其邻域像素的最大值作为候选中心,并计算二者间的欧氏距离,实现微调中心的精确定位.实验结果表明,与其他先进标定算法相比,本文方法的距离误差较小,精确性提升了3.88%.进一步,将标定结果用于色彩校正及重聚焦,结果表明本文方法色彩校正后的图像更加真实自然,信息熵值更高;重聚焦图像清晰度更高,并且对室内外复杂场景均适用....
摘要:瑞利散射模型是一种经典的大气偏振模式表征模型,在实际中得到了广泛的应用,但不能通过Stokes矢量描述大气偏振模式的分布特性.基于瑞利单次散射原理,对经典的瑞利模型进行推广,建立一种理想条件下的大气偏振模式Stokes矢量仿真模型.该模型能够对理想条件下大气偏振模式Stokes矢量的分布变化进行建模仿真,利用Stokes矢量可以完备地表征大气光偏振态分布情况,并描述出不同类型偏振光的具体分布特性.通过仿真发现,大气偏振模式的Stokes矢量具有“十”字形的分布形态,整体分布始终保持相对于太阳子午线对称特性,随着太阳高度角的升高各矢量分量逐渐减弱....
摘要:目的 传统的L1稀疏表示目标跟踪,是将所有候选目标表示为字典模板的线性组合,只考虑了字典模板的整体信息,没有分析目标的局部结构.针对该方法在背景杂乱时容易出现跟踪漂移的问题,提出一种基于正例投票的目标跟踪算法.方法 本文将目标表示成图像块粒子的组合,考虑目标的局部结构.在粒子滤波框架内,构建图像块粒子置信函数和相似性函数,提取正例图像块.最终通过正例权重投票估计跟踪目标的最佳位置.结果 在14组公测视频序列上进行跟踪实验,与多种优秀的目标跟踪算法相比,本文跟踪算法在目标受到背景杂乱、遮挡、光照变化等复杂环境干扰下最为稳定,重叠率达到了0.7,且取得了最低的平均跟踪误差5.90,反映了本文算法的可靠性和有效性.结论 本文正例投票下的L1目标跟踪算法,与经典方法相比,能够解决遮挡、光照变化和快速运动等问题的同时,稳定可靠地实现背景杂乱序列的鲁棒跟踪....
摘要:为了更有效地利用光场信息实现场景深度的精确估计,文中回顾并深入探讨光场的深度估计问题。通过阐述光场基本理论,将光场深度估计归纳为基于极平面图像、多视角图像及重聚焦的3种方法。在合成数据集上,对比光照变化对不同算法性能的影响,并构建一个更全面且具有挑战性的光场数据集。在该数据集、光场标准数据集及LytroDataset上,定性及定量分析不同复杂场景对算法性能的影响,进一步指出该领域的研究方向。...
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EI CSTPCD 北大核心
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摘要:光场相机通过单次拍摄可获取立体空间中的4维光场数据,利用光场的多视角特性可从中提取全光场图像的深度信息.然而,现有深度估计方法很少考虑场景中存在遮挡的情况,当场景中有遮挡时,提取深度信息的精度会明显降低.对此,提出一种新的基于多线索融合的光场图像深度提取方法以获取高精度的深度信息.首先分别利用自适应散焦算法和自适应匹配算法提取场景的深度信息;然后用峰值比作为置信以加权融合两种算法获取的深度;最后,用具有结构一致性的交互结构联合滤波器对融合深度图进行滤波,得到高精度深度图.合成数据集和真实数据集的实验结果表明,与其他先进算法相比,所提出的算法获取的深度图精度更高、噪声更少、图像边缘保持效果更好....
[期刊论文] 付绪文 张旭东 张骏 孙锐
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CSTPCD 北大核心
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摘要:由于成像设备的限制,深度图往往分辨率较低.对低分辨率深度图进行上采样时,通常会造成深度图的边缘模糊.当上采样因子较大时,这种问题尤为明显.本文提出金字塔密集残差网络,实现深度图超分辨率重建.整个网络以残差网络为主框架,采用级联的金字塔结构对深度图分阶段上采样.在每一阶段,采用简化的密集连接块获取图像的高频残差信息,尤其是底层的边缘信息,同时残差结构中的跳跃连接分支获取图像的低频信息.网络直接以原始低分辨率深度图作为输入,以亚像素卷积层进行上采样操作,减少了运算复杂度.实验结果表明,该方法有效地解决了图像深度边缘的模糊问题,在定性和定量评价上优于现有方法....
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