刘雪君
- 作品数：11 被引量：22H指数：2
- 供职机构：东北电力大学更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术机械工程更多>>
- 基于四元数时空卷积神经网络的人体行为识别方法
- 本发明属于计算机视觉领域，具体涉及一种基于四元数时空卷积神经的人体行为识别方法。本发明具体实现步骤如下：（1）输入待识别的动作视频集；（2）图像预处理，提取人体运动的关键区域图像；（3）构建四元数时空卷积神经网络；（4）...
- 孟勃刘雪君王晓霖
- 文献传递
- 基于时空骨骼特征及深度信念网络的人体行为识别方法
- 本发明属于计算机视觉领域，具体涉及基于时空骨骼特征及深度信念网络的人体行为识别方法，所述方法针对每一个动作，使用深度摄像机，获取骨骼序列；从所述骨骼序列中提取获得骨骼点时间序列特征，所述骨骼点时间序列特征包括动作过程中每...
- 孟勃王晓霖刘雪君
- 文献传递
- 一种基于降噪自动编码器和粒子滤波的人体动作识别方法
- 本发明属于计算机视觉领域，具体涉及一种基于降噪自动编码器和粒子滤波的人体动作识别方法。所述人体动作识别方法将待分类的动作视频集随机分为训练视频集和测试视频集，将训练视频集和测试视频集分别用于计算动作的训练轨迹和测试轨迹，...
- 孟勃刘雪君
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- 基于四元数时空卷积神经网络的人体行为识别被引量：17
- 2017年
- 传统卷积神经网络(CNN)只适用于灰度图像或彩色图像分通道的特征提取,忽视了通道间的空间依赖性,破坏了真实环境的颜色特征,从而影响人体行为识别的准确率。为了解决上述问题,提出一种基于四元数时空卷积神经网络(QST-CNN)的人体行为识别方法。首先,采用码本算法预处理样本集所有图像,提取图像中人体运动的关键区域;然后将彩色图像的四元数矩阵形式作为网络的输入,并将CNN的空间卷积层扩展为四元数空间卷积层,将彩色图像的红、绿、蓝通道看作一个整体进行动作空间特征的提取,并在时间卷积层提取相邻帧的动态信息;最后,比较QST-CNN、灰度单通道CNN(Gray-CNN)和RGB 3通道CNN(3Channel-CNN)3种方法的识别率。实验结果表明,所提方法优于其他流行方法,在Weizmann和UCF sports数据集分别取得了85.34%和80.2%的识别率。
- 孟勃刘雪君王晓霖
- 关键词：四元数卷积神经网络码本人体行为识别
- 基于四元数Gabor滤波的彩色纹理特征提取方法
- 本发明属于图像处理技术领域，具体涉及基于四元数Gabor滤波的彩色纹理特征提取方法。根据四元数和Gabor滤波推导出四元数Gabor滤波，输入待提取彩色纹理特征的原彩色图像，将原彩色图像利用四元数Gabor滤波卷积算法进...
- 孟勃王晓霖刘雪君
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- 基于四元数Gabor滤波的彩色纹理特征提取方法
- 本发明属于图像处理技术领域，具体涉及基于四元数Gabor滤波的彩色纹理特征提取方法。根据四元数和Gabor滤波推导出四元数Gabor滤波，输入待提取彩色纹理特征的原彩色图像，将原彩色图像利用四元数Gabor滤波卷积算法进...
- 孟勃王晓霖刘雪君
- 基于四元数时空卷积神经网络的人体行为识别方法
- 本发明属于计算机视觉领域，具体涉及一种基于四元数时空卷积神经的人体行为识别方法。本发明具体实现步骤如下：（1）输入待识别的动作视频集；（2）图像预处理，提取人体运动的关键区域图像；（3）构建四元数时空卷积神经网络；（4）...
- 孟勃刘雪君王晓霖
- 一种自动、快速的Kinect标定方法被引量：3
- 2016年
- 针对目前Kinect传感器人工标定方法误差大、速度慢等问题,提出一种自动、快速的Kinect传感器外参标定方法。首先,根据彩色图像提取的角点,生成彩色图像的角点集合;其次,为了实现角点点云的自动提取,对点云图像进行深度分割,提取棋盘格点云,采用三维哈夫(Hough)变换检测方法将棋盘格点云投影到深度图像的模板平面上,在深度图像模板中提取深度图像中的角点;然后,将深度图像中的角点映射到棋盘格点云中,形成角点点云;最后,将角点点云与彩色图像的角点集合进行配准,得到角点的3D空间坐标,进而计算出深度相机到彩色相机的姿态变换矩阵。实验结果表明,本文提出的算法在保证相机标定精度的前提下,将相机参数的计算时间从平均218ms降低到166ms,实现了自动、快速的Kinect相机标定。
- 孟勃刘雪君
- 关键词：KINECT相机标定点云配准
- 基于长短时记忆网络的人体行为识别方法
- 本发明属于计算机视觉领域，具体涉及一种基于长短时记忆网络的人体行为识别方法。所述方法能够识别视频中的目标人体行为动作；所述方法包括：将所述视频分割成若干视频片段，通过VGG‑16Net模型和RNN神经网络进行视频片段预处...
- 孟勃訾永辉王晓霖刘雪君
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- 基于深度学习的人体行为识别算法研究
- 人体行为识别一直是计算机视觉以及人工智能领域内的研究热点，在视频监控、人机交互和运动分析等诸多领域有着重要的应用价值。人体行为识别是基于视频的复杂过程，它既包含单帧的空间信息又需考虑行为的动态特征。因此，人体行为的特征提...
- 刘雪君
- 关键词：人体行为识别四元数卷积神经网络
