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基于单目视觉的空间非合作目标相对姿态估计方法
被引量：
3
1
作者
杨长才
魏丽芳
+1 位作者
周术诚
田金文
《福建农林大学学报（自然科学版）》
CSCD
北大核心
2015年第6期657-661,共5页
提出一种基于单目视觉的连续多帧空间非合作目标姿态估计算法.根据目标主体主轴方向和太阳能帆板方向将目标姿态切分成姿态子空间,采用方向Chamfer匹配在姿态子空间中搜寻与目标匹配的候选姿态.通过连续多帧候选姿态的方向Chamfer匹配...
提出一种基于单目视觉的连续多帧空间非合作目标姿态估计算法.根据目标主体主轴方向和太阳能帆板方向将目标姿态切分成姿态子空间,采用方向Chamfer匹配在姿态子空间中搜寻与目标匹配的候选姿态.通过连续多帧候选姿态的方向Chamfer匹配代价和转移代价来构建轨迹的总代价,采用动态规划对轨迹代价进行优化.结果表明该算法求解精度高,鲁棒性好.
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关键词
单目视觉
空间非合作目标
相对姿态估计
姿态子空间
动态规划
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职称材料
应用PCA理论进行多人脸姿态估计的方法
被引量：
3
2
作者
宋怀波
史建强
《吉林大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第S1期43-46,共4页
多人脸姿态估计是多姿态人脸识别的关键问题,至今尚未很好地解决。本文提出了一种基于PCA(Principal Component Analysis)算法的多人脸姿态估计方法,以获得人脸姿态与人脸图像在特征空间投影间的对应关系。算法首先利用PCA理论构建训练...
多人脸姿态估计是多姿态人脸识别的关键问题,至今尚未很好地解决。本文提出了一种基于PCA(Principal Component Analysis)算法的多人脸姿态估计方法,以获得人脸姿态与人脸图像在特征空间投影间的对应关系。算法首先利用PCA理论构建训练样本集的姿态子空间与特征向量,然后利用欧氏投影距离进行姿态估计,最后对方差贡献率与姿态估计准确率间的关系进行了研究。为了验证算法的有效性,利用23类姿态,共690个样本进行了实验,实验结果表明,该方法的姿态估计准确率为84%。说明将该方法应用与多姿态人脸估计是有效的,可行的。
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关键词
人脸姿态估计
主成分分析
姿态子空间
方差贡献率
特征向量
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职称材料
题名
基于单目视觉的空间非合作目标相对姿态估计方法
被引量：
3
1
作者
杨长才
魏丽芳
周术诚
田金文
机构
福建农林大学计算机与信息学院
华中科技大学自动化学院多谱信息处理技术国家级重点实验室
出处
《福建农林大学学报（自然科学版）》
CSCD
北大核心
2015年第6期657-661,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61273279
61501120)
+2 种基金
中国博士后科学基金资助项目(2013M540582
2014T70702)
福建农林大学杰出青年科研人才计划项目(XJQ201514)
文摘
提出一种基于单目视觉的连续多帧空间非合作目标姿态估计算法.根据目标主体主轴方向和太阳能帆板方向将目标姿态切分成姿态子空间,采用方向Chamfer匹配在姿态子空间中搜寻与目标匹配的候选姿态.通过连续多帧候选姿态的方向Chamfer匹配代价和转移代价来构建轨迹的总代价,采用动态规划对轨迹代价进行优化.结果表明该算法求解精度高,鲁棒性好.
关键词
单目视觉
空间非合作目标
相对姿态估计
姿态子空间
动态规划
Keywords
monocular vision
non-cooperative space target
relative attitude estimation
pose
-
subspace
dynamic programming
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
应用PCA理论进行多人脸姿态估计的方法
被引量：
3
2
作者
宋怀波
史建强
机构
西北农林科技大学机械与电子工程学院
西安交通大学机械工程学院
出处
《吉林大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第S1期43-46,共4页
基金
国家自然科学基金项目(31000670)
西北农林科技大学人才专项资金项目(Z1110209005)
文摘
多人脸姿态估计是多姿态人脸识别的关键问题,至今尚未很好地解决。本文提出了一种基于PCA(Principal Component Analysis)算法的多人脸姿态估计方法,以获得人脸姿态与人脸图像在特征空间投影间的对应关系。算法首先利用PCA理论构建训练样本集的姿态子空间与特征向量,然后利用欧氏投影距离进行姿态估计,最后对方差贡献率与姿态估计准确率间的关系进行了研究。为了验证算法的有效性,利用23类姿态,共690个样本进行了实验,实验结果表明,该方法的姿态估计准确率为84%。说明将该方法应用与多姿态人脸估计是有效的,可行的。
关键词
人脸姿态估计
主成分分析
姿态子空间
方差贡献率
特征向量
Keywords
face
pose
estimation
principal component analysis(PCA)
pose
subspace
variance contribution
eigenvectors
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于单目视觉的空间非合作目标相对姿态估计方法
杨长才
魏丽芳
周术诚
田金文
《福建农林大学学报（自然科学版）》
CSCD
北大核心
2015
3
下载PDF
职称材料
2
应用PCA理论进行多人脸姿态估计的方法
宋怀波
史建强
《吉林大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
3
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职称材料
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