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《赤峰学院学报(自然科学版)》2020,(6)
由于视觉分析存在误差,在高水平足球运动员人群中,传统足球运动员犯规动作特征提取方法存在犯规动作特征提取准确率低等问题.为此,提出基于机器视觉的足球运动员犯规动作特征提取方法.利用机器视觉系统获取足球运动员动作图像,基于阈值识别算法识别足球运动员犯规动作,以识别犯规动作图像为前提,采用Harris 3D算子建立犯规动作序列势函数,以犯规动作序列势函数为依据,通过AdaBoost算法筛选足球运动员犯规动作特征数据,以此为训练样本实现足球运动员犯规动作特征提取.仿真结果表明,所提方法在高水平足球运动员范围内犯规动作识别准确率较高,有效降低了识别的误差. 相似文献
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随着人工智能技术发展,人体姿态估计广泛应用于动作识别、人机交互和服装解析等领域,成为计算机视觉领域研究热点,其中基于神经网络的人体姿态估计方法倍受关注。结合人体姿态识别相关流程,论述人体检测、人体姿态估计和人体姿态优化等步骤,阐述相关步骤中的新算法,为后续研究提供参考。 相似文献
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《实验室研究与探索》2016,(2):107-113
当前大多数对人体动作识别算法要求大量训练数据或Mo CAP来处理多视角问题,且依赖于干净的人体轮廓。本文提出了一种复杂背景下单人体动作识别算法,通过从3D动作模型中采样,并对每个姿态样本进行定位实现人体姿态识别。首先通过对2D关键姿态进行注解,然后将其提升为线条画,再计算3D关键姿态外形间的变换矩阵。考虑到从粗犷的动作模型中采样获得的姿态可能与观察不够匹配,文章提出了一种通过生成姿态部位模型(PSPM)来实现姿态高效定位的方法,所生成的PSPM模型用树结构有效描述了合适的运动学和遮挡约束。此外,本文提出的方法不需要姿态的轮廓。最后基于两种公开数据集及一种新的带有动态背景的增强型数据集,证明本文方法相比以前算法实现了性能提升。 相似文献
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为了提高基于智能规划的web服务组合的效率,提出了一个面向业务领域的web服务组合的智能规划算法.该算法通过所提出的包含资源间关系、资源动作间关系以及动作和动作间关系的业务关联关系模型缩小规划问题的搜索空间,将所提出的目标距离作为启发式规则以提高规划的效率.与其他的基于智能规划的web服务组合算法相比,该算法不仅解决了web服务组合问题向智能规划问题的转换,同时也解决了如何将web服务组合的业务特点应用于智能规划中以提高规划效率的问题.最后,实验证明了所提出算法的有效性. 相似文献
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介绍了在CAD领域基于B-Rep模型的特征识别方法,总结了其中的优势和不足,并且对直接从三维散乱点云中识别加工特征的关键技术进行了研究,提出了可能的解决方案。进一步讨论了如何将CAD领域中基于B-Rep模型的算法运用到基于点云的特征识别中,为解决逆向工程中加工特征识别的问题提供新的思路。 相似文献
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基于人工智能算法对计算机实验室的网络设备进行视觉识别，主要针对计算机实验室运维情况进行监督和设备识别.当实验室设备终端出现故障，系统服务器端可以获取当前设备终端的运行状况.通过服务器端数据采集系统采集当前设备终端界面图像信息，并对获取的数据信息进行智能化识别，对识别结果进行分析和处理.将分析结果及解决方案推送给用户，对用户当前设备异常给出合理性的解决方案.识别算法时效性高，响应时间短，基本满足实验室日常运维需求，对用户解决问题提供解决方案. 相似文献
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人脸识别是当前计算机视觉领域的一个研究热点,在日常生活中的应用也非常广泛.近年来,流形被认为是视觉感知的基础,利用流形学习算法可以寻找图像的内在特征.文章提出一种基于差异性值监督LLE(D-LLE)算法和图像分块的人脸识别方法,首先对提取的人脸图像进行分块,然后利用D-LLE算法进行人脸子图像集特征提取,最后使用最近邻分类器进行人脸图像识别.通过与现有人脸识别方法进行仿真结果比较,该方法能够取得较好的识别效果. 相似文献
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为了提高人机交互中手势动作的识别率,基于Kinect平台所构建的人体骨骼模型,提出一种基于时间线的相关关节数据表示方法。以几种常见交互手势为分类基础,在BP神经网络中使用样本数据进行训练。实验结果表明,该算法取得了较好的识别效果。 相似文献
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胡琼 《贵阳学院学报(自然科学版)》2021,16(2):30-34
智慧城市管理模式的提出,意味着基于深度学习的目标识别技术将在城市发展中起到重要作用.为提高识别技术的精确度,提出一种利用RNN的空间结构特征提取方法,利用CUDA的并行加速器来提高实时性能,将提取器耦合进目标特征提取基础网络模型,形成多融合特征的目标检测网络,最后提出一种快速排序算法来加快网络的整体运行速度.检测结果显... 相似文献
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随着视频监控技术与互联网应用的普及,视频数据挖掘已成为当前大数据领域的重要研究内容之一。在视频数据挖掘中,对视频内容的理解需要从局部动作语义理解上升到更高层的复杂场景或事件语义理解。在对视频基本动作语义概念理解的基础上,提出一种基于基本动作语义概念关联的视频复杂动作场景检测方法。该方法首先记录视频动作语义概念的出现情形,对相应视频场景中的所有动作语义概念采用Aproiri算法进行关联规则挖掘,然后利用挖掘得到的动作语义概念关联规则,定义视频复杂动作场景检测分类准则,最后对测试视频采用该分类准则进行视频复杂动作场景概念检测。通过在典型数据集上的实验结果表明,该方法可以有效挖掘出视频中动作之间的关联关系,并实现对视频复杂动作场景概念的检测分类。 相似文献
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系统以英特尔凌动处理器嵌入式平台为核心,运用手势识别、多目视觉立体定位、电机控制及3D建模等多种算法和技术,构建了一个真实人与虚拟世界进行实时交互的浸入式环境。一方面以图像处理算法为核心,进行基于肤色模糊识别和多智能体协作思想的图像分割,实现了基于形状特征的手势识别算法;另一方面采用了3dsmax辅助建模的方法,实现了手的骨骼模型这种复杂物体的建模,结合Direct3D开发3D虚拟环境系统,采用DirectSound产生环境的声音。通过对虚拟手的控制实现人与虚拟环境中三维物体的交互操作,如抓取、移动物体等动作。随着3D场景和动作的切换,伴随发出不同的声音。测试表明,该系统的手势识别成功率达到80%,人机交互较为生动、直观和真实。 相似文献
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为丰富体育舞蹈教学方法、增强学生学习兴趣,构建基于虚拟现实技术的数字化体育舞蹈教学平台。首先基于Kinect体感设备采集人体深度数据,并提出动态光线投影算法,重建人体运动三维模型;接着采用多特征融合算法对人体动作姿态进行权重赋值匹配;最后将教学服务器与构建的可视化虚拟模型及人体运动姿态相衔接。测试结果表明：文中提出的改进光线投影算法能显著提高人体运动三维模型的重建效率,对体育舞蹈动作识别具有良好的精度和稳定性;同时,数字化体育舞蹈教学平台在教学实践中获得了较高满意度。 相似文献
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徐立彬 《洛阳师范学院学报》2013,(11):91-94
在体育运动中,一个完整的技术动作其实质就是一个完整的信息结构模式,运动员对动作的判断,实际上就是对运动信息结构模式的识别.运动员之所以能够对动作进行准确、快速的识别、预判、决策和反应,是因为他们在长期的运动训练和比赛过程中形成了专门化的知识结构(组块或模板).本研究通过综述运动员技战术模式识别特征及神经机制的研究进展情况,为体育运动领域模式识别的研究提供新的研究方法和思路,进而丰富和发展运动认知心理学的理论模型. 相似文献
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《鸡西大学学报》2018,(2)
为了解决当前工业仪表示数在采图环境恶劣和样本数据量大的情况下所导致的算法识别不准确的问题,分别从特征学习与机器学习识别的角度出发,提出了基于特征学习与支持向量机的工业仪表状态识别算法。首先,提取仪表图像区域字符的几何特征和颜色特征,对这些提取出的特征进行归一化处理,设计出特征提取分析算子,达到精准提取有用特征数据的目的。然后,基于支持向量机,计算出分类器的最优平面和约束条件,从而建立仪表识别算子,进一步精确识别仪表示数。最后,基于软件开发环境QT实现算法,并系统集成。实验测试结果显示:与当前仪表识别技术相比,此算法拥有更高的准确性与稳定性,能够准确地根据仪表数字识别出电压,从而确定仪表工作状态是否正常。 相似文献
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视觉特征提取与特征表达方法在图像分类及识别中十分重要,从特征学习和特征表达角度出发,提出一种基于改进堆叠独立子空间分析模型提取特征的行为识别算法。首先采用两层独立子空间神经网络构建堆叠网络,在特征学习过程中融入正则化约束项,并结合时空卷积算法,获取视频时空层次化不变性特征基元;然后以堆叠卷积网络两层特征基元的非线性映射获取一种规则网格划分下的视频块状局部特征描述符;最后结合时空金字塔匹配模型构建时空层次特征,采用一对多支持向量机分类方法对视频中的动作进行分类。在KTH视频数据库中进行实验。结果表明,该算法学习到的特征基元可对视频构建低维高效的特征描述符,与现有多种行为识别算法进行对比,改进行为识别算法有效性进一步提高。 相似文献