国家自然科学基金(61175009)

作品数：11被引量：51H指数：4
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基于GPU的卷积检测模型加速被引量：4
《计算机应用与软件》2016年第5期226-230,共5页刘琦 黄咨 陈璐艳 胡福乔 
国家自然科学基金项目(61175009);上海市产学研合作项目(沪CXY-2013-82)
近年来,形变部件模型和卷积神经网络等卷积检测模型在计算机视觉领域取得了极大的成功。这类模型能够进行大规模的机器学习训练,实现较高的鲁棒性和识别性能。然而训练和评估过程中卷积运算巨大的计算开销,也限制了其在诸多实际场景中...
关键词：卷积检测模型 计算机视觉 GPU 
一种用于行人检测的隐式训练卷积神经网络模型被引量：6
《计算机应用与软件》2016年第5期148-153,共6页黄咨 刘琦 陈致远 赵宇明 
国家自然科学基金项目(61175009);上海市产学研合作项目(沪CXY-2013-82)
行人检测已经成为社会各领域里的热门研究课题之一。卷积神经网络CNNs(Convolutional neural networks)良好的学习能力使其学习得到的目标特征更自然,更有利于区分不同目标。但传统的卷积神经网络模型需要对整体目标进行处理,同时要求...
关键词：行人检测 隐式训练 部件检测 卷积神经网络 
平衡图匹配方法在多视角图像配准中的研究
《计算机应用与软件》2014年第8期201-204,264,共5页刘智 胡福乔 赵宇明 
国家自然科学基金项目(61175009)
在多视角图像处理中,多点匹配是一个基本的问题。针对有较多制约因素的多点匹配问题,对现有的光谱匹配技术进行两点改进:首先提出一种新的光谱松弛技术用以求解匹配函数的近似解,其次将现有的相容性矩阵重构为二分图边矩阵并进行双随机...
关键词：图匹配 双随机归一化 多视角 光谱匹配 
基于分词信息的中文机构名简称自动生成方法被引量：3
《计算机应用与软件》2014年第4期153-156,共4页连誉舜 赵宇明 
国家自然科学基金项目(61175009)
在日常生活中,中文组织机构名简称被广泛使用。作为新词的重要来源之一,简称的识别和生成已成为自然语言处理领域研究的重点之一。分析中文组织机构名简称生成的特点,提出一种基于中文分词信息的组织机构名简称生成方法,并使用条件随机...
关键词：组织机构名 中文简称 中文分词 条件随机场 
基于Harris和几何哈希法的目标匹配被引量：1
《计算机工程》2013年第11期205-208,共4页周陈龙 胡福乔 
国家自然科学基金资助项目(61175009)
复杂环境下的目标匹配会受到物体缩放、旋转、遮挡及光强变化等影响,是模式识别领域的一项难题。针对该问题,提出一种基于Harris算法和改进几何哈希法的目标匹配方法。利用Harris角点提取算法检测兴趣点,通过改进的几何哈希法实现多目...
关键词：目标匹配 HARRIS算法 几何哈希法 仿射不变性 尺度不变特征变换 
基于单幅图片的相机完全标定被引量：13
《计算机工程》2013年第11期5-8,共4页李竹良 赵宇明 
国家自然科学基金资助项目"多视角下的多类型目标识别与行为分析"(61175009)
现有相机标定方法的标定过程比较繁琐,不利于标定相机的广泛使用。为此,从摄像机镜头畸变矫正着手,结合标定板信息及消失点约束,提出一种基于单张图片的相机标定方法。利用非线性迭代得到相机镜头的畸变系数,通过线性求解得出相机的内参...
关键词：相机标定 畸变矫正 快速标定 标定板 消失点 针孔相机 
基于粒子滤波和在线学习的目标跟踪
《计算机工程》2013年第10期232-235,共4页刘海龙 胡福乔 赵宇明 
国家自然科学基金资助项目"多视角下的多类型目标识别与行为分析"(61175009)
针对粒子滤波跟踪丢失目标后较难恢复的问题,提出一种基于粒子滤波和在线学习的目标跟踪方法。使用粒子滤波有效的跟踪结果作为正训练样本不断更新样本库,将随机蕨作为分类器检测目标位置,当分类器和粒子滤波的检测结果存在较大差异时,...
关键词：粒子滤波 在线学习 随机蕨 目标跟踪 二维二值模式 巴氏距离 
交通场景中的实时多目标跟踪方法被引量：3
《计算机工程》2012年第15期190-193,共4页刘绍杰 张超 胡福乔 廖萍 
国家自然科学基金资助项目"多视角下的多类型目标识别与行为分析"(61175009)
针对多目标检测与跟踪技术的应用要求,提出一种用于交通场景的实时多目标跟踪方法。设计背景建模算法和基于角点动态特征的分层跟踪算法,利用背景建模算法提取视频帧前景,并在前景区域运用分层跟踪算法,包括Corner、Cluster和Object 3...
关键词：多目标跟踪 实时系统 角点 聚类 监控系统 
基于深度图像学习的人体部位识别被引量：11
《计算机工程》2012年第16期185-188,共4页林鹏 张超 李竹良 赵宇明 
国家自然科学基金资助项目"多视角下的多类型目标识别与行为分析"(61175009)
针对人体部位识别问题,提出一种基于深度图像学习的人体部位识别系统。构建深度图样本库,包括训练集和测试集,提取训练样本中的局域梯度特征,利用随机森林学习得到分类器,并对图像进行单点分类,计算人体各关节点。实验结果表明,该系统...
关键词：人体部位识别 深度图像 随机森林 监督学习 局域梯度特征 
基于物理特性和形态学方法的阴影去除算法被引量：1
《计算机工程》2012年第10期131-133,共3页张超 林鹏 赵宇明 
国家自然科学基金资助项目(61175009)
传统智能监控系统在阳光下进行测试时,阴影对检测结果影响较大。为此,提出一种用于视频的阴影去除算法,该算法用阴影的光亮、RGB和色差等物理特性得到初步去除阴影的目标结果,运用形态学方法扩充和完善目标,在获得目标的真实边缘和膨胀...
关键词：阴影检测 阴影去除 目标跟踪 智能监控系统 高斯混合模型 边缘检测 图像亮度 图像梯度 
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