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1.
面向病房巡视的服务机器人目标搜寻   总被引:1,自引:0,他引:1  
尹建芹  田国会  高鑫  周风余  姜海涛 《机器人》2011,33(5):570-578,620
为了解决现阶段病房巡视任务中出现的巡护不及时等问题,利用服务机器人进行病房巡视,完成病人的基本信息验证、病人治疗信息获取等巡视任务.提出了基于贝叶斯理论的面向巡视任务的机器人控制策略,该策略利用机器人的当前位姿、规划的路径,与当前的视觉图像相结合,进行机器人控制;提出了由粗到细的多模式目标表示方法,融合RFID、特征和...  相似文献   
2.
基于对齐度的配准是一种重要的多模态图像配准方法,其中的图像预处理是关键.在对红外热像仪图像和可见光图像进行配准的过程中,首先进行图像预处理,其中一个环节是将红外热像仪图像取负像,这样可使之与相应的可见光灰度图像比较相近.实验结果表明,对齐度配准算法与正负像无关,即可见光图像与相应的红外热像仪图像正像和负像的对齐度配准结...  相似文献   
3.
为了提高家庭服务机器人的智能,提出了一种面向家庭服务的人体动作识别算法。首先,提出了利用运动历史图像自适应更新背景的方法,对家庭环境进行背景建模;然后,利用YCbCr图像与灰度图像二值化的综合消除阴影,从而实现人体分割与定位;最后,提出了基于高熵变化量的时空特征方法,并结合环境信息对人体进行动作识别。实验结果表明,提出的背景模型能较好的克服暂时停止运动的物体被背景吸收的问题,并能有效地对背景的纯净度进行评价,同时,根据提出的动作识别机制,结合家庭环境的布置知识总体识别率可以达到95%。基本可以满足机器人家庭服务的要求。  相似文献   
4.
一种基于颜色信息的图象检索方法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
由于传统的基于颜色的图象检索都是基于颜色直方图的检索,其很难将颜色信息和其他信息结合起来,因此,降低了图象检索的准确度.为了提高图象检索的准确度,提出了一种基于颜色聚类表的图象检索方法,该方法首先定义颜色聚类表,并对图象进行颜色聚类;然后利用聚类后的颜色信息构造聚类表,并利用聚类表作为特征来对图象进行检索,同时给出颜色聚类表的获取方法;最后,利用该方法进行了仿真实验.实验结果表明,利用颜色聚类表,根据图象的聚类结果来实现检索,可以很方便地将颜色信息与其他信息结合起来.  相似文献   
5.
人脸识别新技术研究进展   总被引:7,自引:0,他引:7  
1引言 人脸识别研究可以追溯到20世纪60年代末期.随着计算机硬件成本的下降,真正人脸识别技术的发展和应用是在20世纪的80~90年代[1~3].近年来,人脸识别技术的研究成果层出不穷,已经成为一门独立的学科.  相似文献   
6.
基于深度信息的动态手势识别算法   总被引:1,自引:1,他引:0  
针对目前手势识别方法计算复杂、特征量提取不可靠等问题,提出基于Kinect传感器深度信息快速动态手势识别算法。通过Kinect的深度摄像头获取深度图像,利用阈值分割法对深度图像进行预处理;结合深度信息,利用OpenCV函数库来提取前景;选用动态时间规整(dynamic time warping)算法计算测试行为模板与参考行为模板之间的相似度以实现样本的分类;最终结合OpenNI和OpenCV,在VS2010环境下实现了该算法。与其他算法相比,该算法改进动态手势特征的提取方法和分类过程,能够快速跟踪手部,有效分割手势。实验结果表明,本方法对具有时空特性的动态手势有很高的识别率,在不同光照和复杂背景下具有较好的鲁棒性。  相似文献   
7.
为了快速且直观地对相机弱标定(即相机内参数已知而外参数未知)情况下的立体图像对进行欧氏极线校正,提出了一套完整的欧氏极线校正框架。首先,针对两视图对应相机的位姿信息估计问题,提出一种新的不依赖矩阵奇异值分解运算的本质矩阵分解和唯一解确定算法。然后,对传统欧氏极线校正问题进行推广,并利用估计出的相机位姿构造出具有明确几何意义的无穷单应变换对,进而将其施加到立体图像对来完成欧氏极线校正。最后,利用8组SYNTIM立体图像对验证了所提出校正框架的正确性和校正精度。实验结果表明:该欧氏极线校正框架不仅形式直观,计算简单,易于实现,而且具有明确的几何意义。与其他欧氏极线校正方法比较,提出的方法能够获得更高的校正精度,且更好地消除了立体图像对的水平或垂直视差。  相似文献   
8.
9.
近年来,视听联合学习的动作识别获得了一定关注。无论在视频(视觉模态)还是音频(听觉模态)中,动作发生是瞬时的,往往在动作发生时间段内的信息才能够显著地表达动作类别。如何更好地利用视听模态的关键帧携带的显著表达动作信息,是视听动作识别待解决的问题之一。针对该问题,提出关键帧筛选网络KFIA-S,通过基于全连接层的线性时间注意力机制赋予每个时刻视听信息不同权重,从而筛选益于视频分类的视听特征,减少重复冗余信息,抑制背景干扰信息,提升动作识别精度。研究了不同强度的时间注意力对动作识别的影响。在ActivityNet数据集上的实验表明,KFIA-S网络达到了最先进的识别精度,证明了所提方法的有效性。  相似文献   
10.
频繁模式挖掘在分类问题中得到了广泛的应用,大量的工作利用频繁模式挖掘对分类问题进行特征选择,但对于为什么频繁模式挖掘可以在分类问题中进行有效的特征选择则缺乏系统的研究.为了为频繁模式挖掘在分类问题中的特征选择应用提供理论基础,需要确立特征的支持度与特征分类能力之间的关系,本文以特征的信息增益作为分类能力的评价准则,讨论其与特征支持度之间的联系.首先证明了信息增益是特征支持度的上凸函数;然后,在二类问题和多类问题情况下,分别证明了具有低支持度或高支持度的特征具有有限的信息增益,即具有低支持度或高支持度的特征具有有限的分类能力.最后,通过仿真实验验证了支持度与信息增益之间的关系,为频繁模式挖掘在分类问题中的应用提供了理论基础.  相似文献   
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