基于小波特征匹配的短时人体行为识别

在人体行为识别研究中，特征选取是关键。为了获取充分且稳定的行为特征，往往对超过一个行为周期的长时行为数据进行处理，而小于一个行为周期的短时行为数据特征通常不稳定，难以做到准确稳定识别。提出一种基于小波变换和模板匹配相结合的短时人体行为识别方法。使用小波变换方法提取系数特征，将短时测试样本的特征与模板库中的特征进行匹配，根据相似性对行为动作做出分类识别。实验结果表明，此方法对于短时行为动作具有较为准确和稳定的识别性能，有助于实现对人体行为动作的实时识别。     

"数字图像处理"研究性教学模式

针对信息与计算科学专业学生特点,将研究性教学模式引入"数字图像处理"课堂教学中。在适时更新课程内容、建立教学主线、开展多层次研究性学习及同步教学与实践等几个方面讨论了适合课程特点与学生水平的研究性教学实施方法,指出了实践过程中应注意的问题。实践表明,研究性教学模式提高了学生分析、解决问题的能力及创新能力,培养了学生的团队合作精神,取得了较好的教学效果。     

因子分析开发步骤及R语言程序代码实现

因子分析是主成分分析的推广,是多元统计分析降维的一种方法。为了简化步骤,采用R语言编写因子分析的相关统计量。因主成分分析是因子分析的推广,故同时进行主成分分析法的程序开发。     

面向RGB-D数据的4D-ICP点云配准方法

针对三维彩色物体的配准问题,提出一种面向RGB-D数据的点云配准方法.首先利用主方向贴合方法将待配准的两片点云快速拉近,使它们近似对齐;在点云精确配准阶段,将RGB颜色值转换成单通道的灰度值,并将灰度值范围映射到几何数据的范围,由映射后的灰度值和点云的几何信息构成四维向量;然后由点的局部邻域几何信息和颜色信息构造混合特征描述子,根据混合特征描述子获得源点云的特征点,在四维向量空间,利用k近邻算法在目标点云中搜索对应点,以提高搜索效率;最后,定义了一种基于4D欧氏距离的ICP算法,通过4D-ICP迭代算法实现点云的精确配准.实验结果表明,面向RGB-D数据的4D-ICP配准方法,能够快速有效地实现RGB-D点云模型的配准,并在配准精度和保持颜色纹理方面效果突出.     

单视角下基于投影子空间视图的动作识别方法

针对单视角下深度相机跟踪关节点运动存在的自遮挡问题，提出一种基于投影子空间视图的人体动作识别方法。在不增加数据采集设备的情况下，通过子空间投影，将单视角下获得的三维动作序列投影到多个二维子空间中，在二维投影空间寻求最大类间距离，以尽可能增加基于多个子空间视图融合后的3D动作类间距离。在自建AQNU数据集的识别率为99.69%，较基准方法提升1.22%。在公共NTU-RGB+D数据集子集的识别率为80.23%，较基准方法提升1.98%。实验结果表明：本文方法可在一定程度上减少单视角数据集的自遮挡问题，提高识别率和计算效率，可达到与多视角数据集相当的识别效果。     

C2连续的C-B样条保形插值曲线

本文给出了一种C2连续的C-B样条保形插值曲线的算法,在每相邻型值点之间构造两段C-B样条参数曲线,该曲线插值给定的型值点,所构造的曲线是保形的和C2连续的并且可通过控制参数{t1}及α进行局部修改。     

超声微电机的发展及关键技术

随着微机械、微电子技术的快速发展,毫米尺度的微型电机倍受重视,同时也对超声微电机提出了更高的技术要求。其中微型化、提高寿命及工作稳定性等是目前超声微电机研究中亟待解决的关键问题。本文分析了目前影响超声微电机应用的几个重要因素,提出了对应的关键技术及解决方案。     

融合统计和几何特征的运动意图识别方法

考虑到完全由离散统计特征构成的特征空间难以准确地描述人体运动的连续特性,提出了一种基于统计和几何特征相结合的智能下肢假肢运动意图识别改进方法.该方法立足于特征空间的改进,将均值、方差、最大值和最小值等统计特征和由函数型数据分析方法拟合提取的几何特征进行融合,选择均值、方差、最值斜率作为一组特征基构成混合特征空间.实验结果表明,采用混合特征进行运动意图识别,降低了特征空间的维数,整体上识别精确度有所提高,为智能假肢控制赢得更多的调节时间,协助单侧下肢截肢者及时、准确执行某种单一类型的动作及进行不同类型运动的转换.     

因子分析开发步骤及R语言程序代码实现

因子分析是主成分分析的推广,是多元统计分析降维的一种方法。为了简化步骤,采用R语言编写因子分析的相关统计量。因主成分分析是因子分析的推广,故同时进行主成分分析法的程序开发。     

保形变换在MATLAB环境下的设计与实现

本文利用MATLAB具有数值计算、符号计算、计算结果和编程可视化以及数学和文字统一处理等多项功能,讨论了保形变换可视化在MATLAB环境下的设计与实现。