基于特征包支持向量机的手势识别 被引量：26

1

作者 张秋余 王道东 +1 位作者 张墨逸 刘景满 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2012年第12期3392-3396,共5页

针对类肤色信息或复杂背景的影响,难以通过手势分割得到精确手势轮廓而对后期手势识别率与实时交互的影响,提出了一种基于特征包支持向量机(BOF-SVM)的手势识别方法。采用SIFT算法提取手势图像局部不变性特征点,将手势局部特征向量(尺... 针对类肤色信息或复杂背景的影响,难以通过手势分割得到精确手势轮廓而对后期手势识别率与实时交互的影响,提出了一种基于特征包支持向量机(BOF-SVM)的手势识别方法。采用SIFT算法提取手势图像局部不变性特征点,将手势局部特征向量(尺度不变特征变换(SIFT)描述子)进行K-means聚类生成视觉码书,并通过视觉码书量化每一幅手势图像的视觉码字集合,以此获得手势图像的固定维数的表征向量来训练支持向量机(SVM)多类分类器。该方法只需框定手势所在区域,无需精确地分割人手。实验表明,该方法对9种交互手势的平均识别率达到92.1%,并具有很好的鲁棒性及实时性,能适应环境的变化。 展开更多

关键词 手势识别 尺度不变特征变换 特征包 视觉码书

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基于BoF模型的图像表示方法研究 被引量：12

2

作者 梁晔 于剑 刘宏哲 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2014年第2期36-44,共9页

设计合适的图像表示是计算机视觉中最重要的问题之一。BoF特征表示方法非常流行,已经广泛应用于图像分类、对象识别、图像检索、机器人定位和纹理识别。BoF特征是将图像表示为无序的特征集合。这种方法虽然缺乏结构信息和空间信息,但概... 设计合适的图像表示是计算机视觉中最重要的问题之一。BoF特征表示方法非常流行,已经广泛应用于图像分类、对象识别、图像检索、机器人定位和纹理识别。BoF特征是将图像表示为无序的特征集合。这种方法虽然缺乏结构信息和空间信息,但概念简洁、计算简单,在某些应用上取得的效果甚至可以与当前最好的方法媲美。仔细研究了BoF模型,着重对BoF模型中的3个阶段:局部特征提取、特征量化和编码、特征汇集所涉及到的典型技术进行了讨论。最后在分析各类研究方法的基础上,总结了目前研究存在的问题及可能的发展方向。 展开更多

关键词 特征包 局部特征 特征量化 特征汇集 计算机视觉

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基于多特征融合和SVM分类器的植物病虫害检测方法 被引量：9

3

作者 蒋龙泉 鲁帅 +1 位作者 冯瑞 郭跃飞 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2014年第12期186-190,共5页

针对农业领域植物病虫害检测问题,提出一种基于高清视频图像融合特征的支持向量机(SVM)的检测方法,实现农业生产中植物病虫害的快速检测。对每幅植物叶片图像的颜色、HSV、纹理和方向梯度直方图四种特征采用基于特征包的多特征融合方法... 针对农业领域植物病虫害检测问题,提出一种基于高清视频图像融合特征的支持向量机(SVM)的检测方法,实现农业生产中植物病虫害的快速检测。对每幅植物叶片图像的颜色、HSV、纹理和方向梯度直方图四种特征采用基于特征包的多特征融合方法,形成特征向量,并利用SVM分类器进行训练分类。对单特征与融合特征的SVM分类器性能进行试验比较,所提出的方法具有较高的准确率。 展开更多

关键词 植物病虫害 多特征融合 特征包 支持向量机 分类器

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轮廓特征包在激光主动照明识别系统中的应用 被引量：8

4

作者 孙涛 王灿进 +1 位作者 王锐 王挺峰 《中国激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第1期269-275,共7页

提出了一种结合轮廓转动惯量和特征包(Bo F)算法的激光主动照明目标识别方法。介绍了转动惯量的定义,并提出了一种多尺度轮廓转动惯量特征区域检测方法和轮廓转动惯量局部不变特征提取方法。多尺度轮廓转动惯量特征区域检测方法能够提... 提出了一种结合轮廓转动惯量和特征包(Bo F)算法的激光主动照明目标识别方法。介绍了转动惯量的定义,并提出了一种多尺度轮廓转动惯量特征区域检测方法和轮廓转动惯量局部不变特征提取方法。多尺度轮廓转动惯量特征区域检测方法能够提取出包含轮廓的最小特征区域,而轮廓转动惯量局部不变特征能够很好地描述轮廓的大小、位置、规则度等信息,对于各种图像变换具有不变性,并且计算效率较高。使用Bo F算法统计图像的轮廓转动惯量局部不变特征,生成归一化特征直方图作为整幅图像的特征向量,输入训练好的支持向量机分类器进行识别。实验结果表明与基于Hu矩和BP神经网络的目标识别方法相比,所提算法在旋转和仿射变换下的识别率分别提高7.33%和19.08%。 展开更多

关键词 图像处理 激光主动照明 目标识别 轮廓转动惯量 特征包

原文传递

基于空间金字塔特征包的手势识别算法 被引量：4

5

作者 余思泉 曹江涛 +1 位作者 李平 姬晓飞 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2015年第3期429-435,共7页

为了解决基于尺度不变特征变换的特征包(Bo F-SIFT)算法在描述手势图像特征时对特征点分布情况无法确定的问题,提出了空间金字塔特征包算法提取手势图像特征。该算法通过构造图像金字塔改善了传统的Bo FSIFT算法,生成的描述子能有效表... 为了解决基于尺度不变特征变换的特征包(Bo F-SIFT)算法在描述手势图像特征时对特征点分布情况无法确定的问题,提出了空间金字塔特征包算法提取手势图像特征。该算法通过构造图像金字塔改善了传统的Bo FSIFT算法,生成的描述子能有效表征手势图像的局部特征和全局特征,并能表示图像特征点的分布特性。采用直方图相交核支持向量机进行手势识别。在标准数据库上的测试表明,该算法对于10种手语得到了92.92%的正确识别率,验证了算法的有效性。 展开更多

关键词 手势识别 手势图像 尺度不变特征变换 空间金字塔 特征包 直方图相交核 支持向量机

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基于SIFT、K-means和BOF的鞋底痕迹检索 被引量：4

6

作者 焦扬 杨传颖 石宝 《计算机应用与软件》 北大核心 2020年第5期238-242,共5页

随着计算机技术的迅猛发展,图像处理在不同领域中发挥了重要作用。在刑侦方面,实现鞋印的信息化检索,对侦破串并案件有着重要的意义,使用K-means聚类算法对SIFT(Scale Invariant Feature Transformation)的特征向量矩阵进行聚类,构建鞋... 随着计算机技术的迅猛发展,图像处理在不同领域中发挥了重要作用。在刑侦方面,实现鞋印的信息化检索,对侦破串并案件有着重要的意义,使用K-means聚类算法对SIFT(Scale Invariant Feature Transformation)的特征向量矩阵进行聚类,构建鞋底痕迹花纹图像视觉特征包,根据余弦相似定理排序得出结论。实验结果表明,该算法对于鞋底痕迹花纹图像检索具有较高查准率,并且对于残缺的鞋底痕迹花纹图像具有较强的抗变换性。 展开更多

关键词 鞋底痕迹花纹图像检索 SIFT K-MEANS 特征包

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基于特征包的数字图书馆图像检索系统框架设计及实证研究 被引量：4

7

作者 包翔 刘桂锋 《图书馆杂志》 CSSCI 北大核心 2020年第8期57-65,共9页

为提高数字图书馆的资源整合以及对图像的分析能力,介绍了一种基于内容的图像检索方法,该方法基于特征包(Bagoffeatures)方法,提取图像的SURF特征作为视觉单词,之后运用建立视觉字典,通过直方图表示图像特征,最终实现图像的检索,实践表... 为提高数字图书馆的资源整合以及对图像的分析能力,介绍了一种基于内容的图像检索方法,该方法基于特征包(Bagoffeatures)方法,提取图像的SURF特征作为视觉单词,之后运用建立视觉字典,通过直方图表示图像特征,最终实现图像的检索,实践表明该系统具有良好的运算效率以及检索精度,并且充分考虑到图像的光照、透视、图像尺寸大小等因素,可以促进与改进图书馆的工作流程,也可以根据工作需求进行对应的技术改进,适合在数字图书馆进行进一步推广。 展开更多

关键词 数字图书馆 图像检索 特征包 SURF

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BoF扩展模型研究 被引量：1

8

作者 梁晔 刘宏哲 于剑 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2014年第8期281-285,共5页

BoF特征是目前应用最广泛的图像表示方法。针对BoF特征编码简单、缺乏空间信息的缺点,对传统BoF流程中的特征编码和特征汇集阶段进行改进,提出了用于图像分类的新图像表示方法。首先对图像进行了基于多环划分的特征汇集的区域选择,嵌入... BoF特征是目前应用最广泛的图像表示方法。针对BoF特征编码简单、缺乏空间信息的缺点,对传统BoF流程中的特征编码和特征汇集阶段进行改进,提出了用于图像分类的新图像表示方法。首先对图像进行了基于多环划分的特征汇集的区域选择,嵌入了更多的空间信息;其次,根据密采样的特征描述子符合长尾分布的事实以及场景中特征分布比较均匀的特点,提出了适合于场景图像分类的多视觉词硬编码的编码方法。新的图像表示方法保存了BoF范式的优点,且特征表示更加紧凑、空间信息更加丰富。实验结果证明了所提方法的有效性。 展开更多

关键词 特征包 特征量化 特征汇集 图像表示 图像分类

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用于目标快速识别的特征选取方法 被引量：1

9

作者 周丽平 孙志峻 赵淳生 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2011年第9期1625-1631,共7页

现有的基于图像局部特征的目标识别算法,在保证较高识别率的情况下无法满足实时性要求。针对这个问题,考虑到多数局部特征是不稳定、不可靠或与目标无关的,可通过正确匹配的训练图像,对图像局部特征选取一个子集用于目标识别。提出一种... 现有的基于图像局部特征的目标识别算法,在保证较高识别率的情况下无法满足实时性要求。针对这个问题,考虑到多数局部特征是不稳定、不可靠或与目标无关的,可通过正确匹配的训练图像,对图像局部特征选取一个子集用于目标识别。提出一种在特征包方法基础上,通过无监督地选取鲁棒性强及足够特殊、稳定的局部特征用于目标识别的新方法并应用于目标识别实验。实验结果证实该方法在仅仅使用原图像约4%的局部特征的情况下获得了与使用全部局部特征几乎相近的目标识别率,目标识别时间由秒缩短至几十毫秒,满足了目标识别实时性要求。 展开更多

关键词 局部特征 特征包 目标识别 实时性

原文传递

自然图像中的对象自动检测和提取 被引量：1

10

作者 聂青 战守义 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第2期225-226,232,共3页

引入基于例子的抠图模型,实现对自然图像的自动训练和检测,采用视觉单词的层次空间直方图改进特征包分类检测技术,提高自动检测和定位的精度。从检测结果中自动提取背景信息和前景信息,使用graph-cut技术完成自动抠图。对Pascal VOC200... 引入基于例子的抠图模型,实现对自然图像的自动训练和检测,采用视觉单词的层次空间直方图改进特征包分类检测技术,提高自动检测和定位的精度。从检测结果中自动提取背景信息和前景信息,使用graph-cut技术完成自动抠图。对Pascal VOC2006测试集的测试结果表明,该方法的检测率较高,其自动抠图效果达到了现有交互式图像提取工具的水平。 展开更多

关键词 对象检测 抠图 特征包 对象分类

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基于层次化BoF模型和Spectral-HIK过滤的手势识别算法 被引量：1

11

作者 闯跃龙 陈岭 陈根才 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第9期1531-1536,1584,共7页

为了解决基于计算机视觉的人类手势识别问题,提出一种名为层次化Bag-of-Features(BoF)的模型.该模型通过对人手区域进行划分和对图像特征分别向水平和垂直轴投影来提取图像特征的空间分布信息.为了准确快速地实现手势识别,构建一种基于... 为了解决基于计算机视觉的人类手势识别问题,提出一种名为层次化Bag-of-Features(BoF)的模型.该模型通过对人手区域进行划分和对图像特征分别向水平和垂直轴投影来提取图像特征的空间分布信息.为了准确快速地实现手势识别,构建一种基于直方图交叉核的手势识别分类算法.该算法结构简单、运行效率高,而且充分利用层次化BoF模型的结构特点.为了进一步提高在复杂背景下手势识别准确率和运行效率,采用一种基于谱和直方图交叉核的背景特征点过滤算法.实验结果显示,所提算法对于简单背景下的手势识别准确率可达99.79%,而对于复杂背景下的识别准确率为80.01%. 展开更多

关键词 手势识别 特征包 谱 直方图交叉核

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基于局部时空兴趣点特征包的事件识别

12

作者 杜吉祥 郭一兰 翟传敏 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2012年第1期77-83,共7页

提出一种基于局部时空兴趣点特征包的电影中复杂事件检索与识别的方法.该方法先将一个独立的事件视频序列表示成一个局部时空兴趣点特征包,再将此特征包与支持向量机相结合用于识别事件.该方法使用局部时空特征描述子来捕捉视频中的局... 提出一种基于局部时空兴趣点特征包的电影中复杂事件检索与识别的方法.该方法先将一个独立的事件视频序列表示成一个局部时空兴趣点特征包,再将此特征包与支持向量机相结合用于识别事件.该方法使用局部时空特征描述子来捕捉视频中的局部事件,可以适应事件的模式的不同的大小和速度.为了验证该方法的有效性,使用了Hollywood视频数据库,其中的镜头序列收集自32部不同的Hollywood电影,包含了8个事件类别.和其他相关的方法相比,实验结果证明本文提出的方法明显提高了平均正确率和平均查准率. 展开更多

关键词 局部时空兴趣点 局部时空特征 特征包 事件识别

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特征包技术在形状检索中的应用与研究

13

作者 段红娟 《电脑开发与应用》 2013年第7期76-78,共3页

开发了一个基于草绘的三维物体检索的系统,该系统利用特征线条作为输入。为了客观评价,从与已有的物体数据库有关的个人用户那里搜集了大量查询草图。由于草图原来是与原始形状有着很大局部以及全局背离的一般抽象,因此,利用了"特... 开发了一个基于草绘的三维物体检索的系统,该系统利用特征线条作为输入。为了客观评价,从与已有的物体数据库有关的个人用户那里搜集了大量查询草图。由于草图原来是与原始形状有着很大局部以及全局背离的一般抽象,因此,利用了"特征包"来处理由计算机产生的物体线图。 展开更多

关键词 形状检索 可视化搜索 特征包 特征线条

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融合Hu矩与BoF-SURF支持向量机的手势识别 被引量：17

14

作者 隋云衡 郭元术 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第3期953-956,960,共5页

基于尺度不变特征变换的特征包(BoF-SIFT)支持向量机的分类方法具有较好的手势识别效果,但是计算复杂度高、实时性较差。为此,提出了融合Hu矩与基于快速鲁棒特征的特征包(BoF-SURF)支持向量机(SVM)的手势识别方法。特征包模型中用快速... 基于尺度不变特征变换的特征包(BoF-SIFT)支持向量机的分类方法具有较好的手势识别效果,但是计算复杂度高、实时性较差。为此,提出了融合Hu矩与基于快速鲁棒特征的特征包(BoF-SURF)支持向量机(SVM)的手势识别方法。特征包模型中用快速鲁棒性特征(SURF)算法替换尺度不变特征变换(SIFT)算法提取特征,提高了实时性,并引入Hu矩描述手势全局特征,进一步提高识别率。实验结果表明,算法无论是实时性还是识别率都要高于BoF-SIFT支持向量机方法。 展开更多

关键词 手势识别 特征包模型 快速鲁棒特征 HU不变矩 支持向量机

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基于区域特征的图像分类技术 被引量：4

15

作者 聂青 战守义 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第10期885-889,共5页

为解决自然图像的对象分类问题,提出了一种新的区域特征提取和表示方法.该方法采用六边形近似区域边界,使用六边形的边长比和角度表示区域的形状特征,并采用简化的SIFT描述子描述区域的外貌特征.将这种区域特征矢量量化后形成码书,用于... 为解决自然图像的对象分类问题,提出了一种新的区域特征提取和表示方法.该方法采用六边形近似区域边界,使用六边形的边长比和角度表示区域的形状特征,并采用简化的SIFT描述子描述区域的外貌特征.将这种区域特征矢量量化后形成码书,用于基于特征包的识别模型,完成分类任务.用PASCAL2007视觉竞赛数据集作为测试数据集,获得了较好的分类效果,结果表明,该区域特征表示法综合了外貌特征和形状特征,具有较高的分辨性能,同时还具有描述简洁、通用性强的特点. 展开更多

关键词 对象识别 特征包模型 特征提取 区域特征 图像分类

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光学遥感图像多目标检测及识别算法设计与实现 被引量：5

16

作者 姬晓飞 秦宁丽 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第11期3302-3307,共6页

针对目前光学遥感图像处理与分析多集中在单目标检测及识别领域的局限性,多目标检测及识别成为了一个非常值得关注的研究课题,提出了一种光学遥感图像多目标检测及识别算法。首先,采用自适应阈值算法对目标快速检测分割;然后,结合图像... 针对目前光学遥感图像处理与分析多集中在单目标检测及识别领域的局限性,多目标检测及识别成为了一个非常值得关注的研究课题,提出了一种光学遥感图像多目标检测及识别算法。首先,采用自适应阈值算法对目标快速检测分割;然后,结合图像金字塔思想和基于尺度不变特征变换的特征包(Bo F-SIFT)特征提出了一种分层的Bo F-SIFT特征表示目标的全局特征和局部特征,详细地描述了目标的分布特性;最后,采用基于径向基核函数的支持向量机为弱分类器的Ada Boost算法,经过不断更新权重之后得到一个强分类器对待测试目标图像完成分类识别,识别率达到了93.52%。实验结果表明,所提算法对多类遥感图像目标的分割效果显著,特征选取恰当,识别方法快速有效。 展开更多

关键词 光学遥感图像 多类目标 自适应阈值 基于尺度不变特征变换的特征包特征 ADABOOST算法

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基于多配置特征包的目标检测 被引量：1

17

作者 李秋洁 茅耀斌 王执铨 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2011年第6期869-874,共6页

针对目标检测中的特征失配问题,提出多配置特征包的概念,刻画同一特征可能出现的不同失配情况.目标分类器学习时,利用Boosting算法学习出最具鉴别力特征包,每个特征包对应一个单特征和它的失配情况,目标分类器是最优特征包分类器的线性... 针对目标检测中的特征失配问题,提出多配置特征包的概念,刻画同一特征可能出现的不同失配情况.目标分类器学习时,利用Boosting算法学习出最具鉴别力特征包,每个特征包对应一个单特征和它的失配情况,目标分类器是最优特征包分类器的线性组合.进一步地,引入多示例学习思想,有效评估特征包鉴别力、学习特征包分类器.在人脸数据集上的实验表明,较之传统方法,考虑特征失配后,文中算法能获得更好的检测性能.同时,与固定包生成方式相比,多配置特征包能较好拟合特征失配情况,在提高检测率的同时获得更小的检测器尺寸. 展开更多

关键词 目标检测 特征失配 多配置特征包 多示例学习

原文传递

基于深度信息和SURF-BoW的中国手语识别算法 被引量：6

18

作者 杨全 彭进业 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2014年第8期741-749,共9页

为实现视频中手语的准确识别,提出一种基于深度图连续自适应均值漂移(DI_CamShift)和加速强健特征词包(SURF-BoW)的中国手语识别算法.该算法将Kinect作为手语视频采集设备,在获取彩色视频的同时得到其深度信息.算法首先计算深度图像中... 为实现视频中手语的准确识别,提出一种基于深度图连续自适应均值漂移(DI_CamShift)和加速强健特征词包(SURF-BoW)的中国手语识别算法.该算法将Kinect作为手语视频采集设备,在获取彩色视频的同时得到其深度信息.算法首先计算深度图像中手语手势的主轴方向角和质心位置,通过调整搜索窗口对手势准确跟踪;然后使用基于深度积分图像的OTSU算法分割手势并提取其加速强健特征(SURF),进而构建SURF-BoW作为手语特征并使用SVM识别.通过实验验证该算法在单个手语字母上的最好识别率为99.37%,平均识别率为96.24%. 展开更多

关键词 深度图连续自适应均值漂移( DI_CamShift) 加速强健特征词包( SURF-BoW) 深度图像 手语识别

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