常伟
- 作品数：2 被引量：15H指数：2
- 供职机构：青岛科技大学信息科学技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金山东省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 一种改进的快速全景图像拼接算法被引量：8
- 2017年
- 全景图拼接是将具有共同部分的多幅图像进行组合,实现一幅全景图的过程。针对基于传统SIFT(scaleinvariant feature transform)算法全景拼接中的特征点匹配计算消耗时间过长和存在冗余错误的不足提出了改进。其中,传统算法的特征点匹配计算是基于KD-tree算法的树结构,由近及远地逐个查找并计算特征点的匹配度;改进后的最近邻搜索算法(best-bin-first,BBF)是先根据每个特征点的多维度分量特性对其进行优先级排序,查询时总是从优先级高的开始,来提高匹配计算效率。冗余错误问题则是通过随机采样一致算法(RANSAC)的优化迭代计算错误概率,代替传统方法的阈值筛选法来减低错误匹配点的出现次数。实验中分别对简单纹理图像和复杂纹理图像进行了拼接实验并与原算法比较,证明本算法的拼接精度和时效性的提升。
- 常伟刘云
- 关键词：全景图拼接SIFT算法RANSAC算法
- 基于HOG特征的步态能量图身份识别算法被引量：7
- 2017年
- 由于步态能量图像(GEI)是对二值轮廓图像序列相加求平均,然而,二值轮廓图像只能捕获人体轮廓的边界信息,人体的内部边界信息会被完全的丢弃掉,基于GEI算法的缺陷,提出了一种基于人体目标图像的方向梯度直方图(HOG)特征的GEI识别算法,此算法不仅能捕获人体轮廓的边界信息,而且还能提取人体重合的边界信息。获取人体目标图像的HOG特征的步态能量图,首先使用视频前景分割算法提取人体目标图像,然后提取图像序列中每帧人体目标图像的HOG特征;最后对图像序列中的每帧HOG特征图像相加求平均。在此基础上,依据GEI和HOG的思想,又实现了对传统步态能量图、二值轮廓图像序列、人体目标图像步态能量图进行HOG特征提取及直接构建人体目标图像步态能量图特征的表示,从而提出了4种拓展的能量图构建方法,并针对这5种算法与经典的GEI算法利用CASIA步态数据库进行了实验分析对比,实验结果表明算法效果良好。
- 崔雪红刘云常伟王传旭李辉
- 关键词：步态识别步态能量图HOG特征生物识别视频图像分割
