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基于PTV-TV张量建模的压缩视频背景前景恢复与分离
1
作者
韩乐
魏蔚
高丽
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第2期59-67,共9页
基于三阶张量的H-TenRPCA模型是解决压缩感知场景分离问题的有效方法,但该模型计算时间长,对硬件要求高,求解算法在理论上没有收敛性保证.为此,文中利用背景视频的时间连续性(PTV)和前景时空连续性(3D-TV)来重构压缩前的背景与前景,提...
基于三阶张量的H-TenRPCA模型是解决压缩感知场景分离问题的有效方法,但该模型计算时间长,对硬件要求高,求解算法在理论上没有收敛性保证.为此,文中利用背景视频的时间连续性(PTV)和前景时空连续性(3D-TV)来重构压缩前的背景与前景,提出了基于PTV-TV张量建模的压缩视频背景前景恢复与分离模型,并采用有收敛性保证的两块ADMM算法来求解相关优化问题.实验结果表明:PTV-TV模型能够完整恢复出视频的背景和前景,对同一视频的处理,PTV-TV模型的计算时间仅为H-TenRPCA模型的2/3;对于复杂动态背景数据,PTV-TV模型在明显的时间优势下保持与H-TenRPCA模型相当的峰值信噪比和图像结构相似度.
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关键词
张量
背景
前景
分离
交替方向乘子法
变分
下载PDF
职称材料
基于背景-前景分离模型的图表手绘信息识别
2
作者
史广顺
骆春妹
+2 位作者
王恺
潘武模
王庆人
《南开大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2005年第1期90-96,共7页
在各类文档、资料、报表中,许多数据使用图表进行表示,对图表进行自动识别和信息提取成为图形 识别和文档图像处理中一个重要的研究分支.本文提出了一种基于背景-前景分离的方法,针对司机日志图表中 的手绘折线信息,实现准确的信息提取...
在各类文档、资料、报表中,许多数据使用图表进行表示,对图表进行自动识别和信息提取成为图形 识别和文档图像处理中一个重要的研究分支.本文提出了一种基于背景-前景分离的方法,针对司机日志图表中 的手绘折线信息,实现准确的信息提取与高精度识别.这种方法使用启发式规则分析和连通体分析将印刷体图 表的背景信息与手绘折线的前景信息相互分离,利用印刷体背景提供的刻度信息对手绘折线进行精确识别.同 时提供了良好的容错机制,降低手绘随意性造成的识别误差,并精确定位各种手绘错误造成的识别冲突,保证了 识别结果的有效性.通过4组805页测试样本集测试,本文方法的识别精度达到了90％以上.
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关键词
图表识别
背景
-
前景
分离
手绘折线识别
启发式规则
容错机制
下载PDF
职称材料
印刷体图表中手绘信息的自动提取与识别
3
作者
史广顺
骆春妹
+2 位作者
王恺
潘武模
王庆人
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2004年第19期123-125,共3页
提出了一种新的方法,使用背景-前景分离模型抽取手绘信息,使用启发式规则擦除图像噪音,使用容错机制克服手绘信息随意性造成的识别误差。这种方法不仅保证了识别精度,同时能够精确定位手绘信息填充错误。该方法应用于司机日志图表自动...
提出了一种新的方法,使用背景-前景分离模型抽取手绘信息,使用启发式规则擦除图像噪音,使用容错机制克服手绘信息随意性造成的识别误差。这种方法不仅保证了识别精度,同时能够精确定位手绘信息填充错误。该方法应用于司机日志图表自动录入与识别系统,通过4组共805页样本集评测,识别精度达到93%,完全超过了实际应用的性能要求。
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关键词
图表识别
背景
-
前景
分离
模型
启发式规则
容错机制
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职称材料
基于稠密光流的多媒体视频背景减除仿真
4
作者
程亮
《计算机仿真》
北大核心
2020年第11期154-157,269,共5页
传统方法对多媒体视频背景进行减除存在操作复杂、耗时久等问题,现提出基于稠密光流的多媒体视频背景减除方法。方法根据视频现场环境可编程门列阵的微小颗粒度并行特性,设计一种稠密光流算法,对视频全部像素对应的光流信息进行计算;采...
传统方法对多媒体视频背景进行减除存在操作复杂、耗时久等问题,现提出基于稠密光流的多媒体视频背景减除方法。方法根据视频现场环境可编程门列阵的微小颗粒度并行特性,设计一种稠密光流算法,对视频全部像素对应的光流信息进行计算;采用ORB-SLAM技术创建全局视频环境的三维背景特征点云模型,将模型部分背景三维特征点云和全局视频环境的三维背景特征点相结合,引入到全局视频环境的背景信息中,运用三维均值漂移算法对视频中背景特征进行提取;最后对含有背景的区域与视频前景分离,并进行背景减除处理,由于减除后的视频含有较大的噪声干扰,因此还需对处理后的视频进行膨胀和腐蚀运算,最终得出平滑的多媒体视频。仿真发现,提出的视频背景减除方法鲁棒性较强、处理后的视频较为流畅,且整体运算量较小,效率较高。
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关键词
稠密光流
多媒体视频
图像
背景
与
前景
分离
技术
视频
背景
减除
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职称材料
题名
基于PTV-TV张量建模的压缩视频背景前景恢复与分离
1
作者
韩乐
魏蔚
高丽
机构
华南理工大学数学学院
出处
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第2期59-67,共9页
基金
国家自然科学基金青年科学基金资助项目(11501219)
教育部人文社科青年基金资助项目(17YJC630026)
+4 种基金
华南理工大学探索性实验项目(Y1170560)
华南理工大学研究生全英文课程建设项目(Y2181421)
华南理工大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(D2172350)
浙江大学CAD&CG国家重点实验室开放课题(A1808)
广东省高等教育教学研究和改革项目(Y1172010)~~
文摘
基于三阶张量的H-TenRPCA模型是解决压缩感知场景分离问题的有效方法,但该模型计算时间长,对硬件要求高,求解算法在理论上没有收敛性保证.为此,文中利用背景视频的时间连续性(PTV)和前景时空连续性(3D-TV)来重构压缩前的背景与前景,提出了基于PTV-TV张量建模的压缩视频背景前景恢复与分离模型,并采用有收敛性保证的两块ADMM算法来求解相关优化问题.实验结果表明:PTV-TV模型能够完整恢复出视频的背景和前景,对同一视频的处理,PTV-TV模型的计算时间仅为H-TenRPCA模型的2/3;对于复杂动态背景数据,PTV-TV模型在明显的时间优势下保持与H-TenRPCA模型相当的峰值信噪比和图像结构相似度.
关键词
张量
背景
前景
分离
交替方向乘子法
变分
Keywords
tensor
background/foreground separation
alternating direction method of multipliers
variation
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
基于背景-前景分离模型的图表手绘信息识别
2
作者
史广顺
骆春妹
王恺
潘武模
王庆人
机构
南开大学机器智能研究所
出处
《南开大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2005年第1期90-96,共7页
文摘
在各类文档、资料、报表中,许多数据使用图表进行表示,对图表进行自动识别和信息提取成为图形 识别和文档图像处理中一个重要的研究分支.本文提出了一种基于背景-前景分离的方法,针对司机日志图表中 的手绘折线信息,实现准确的信息提取与高精度识别.这种方法使用启发式规则分析和连通体分析将印刷体图 表的背景信息与手绘折线的前景信息相互分离,利用印刷体背景提供的刻度信息对手绘折线进行精确识别.同 时提供了良好的容错机制,降低手绘随意性造成的识别误差,并精确定位各种手绘错误造成的识别冲突,保证了 识别结果的有效性.通过4组805页测试样本集测试,本文方法的识别精度达到了90％以上.
关键词
图表识别
背景
-
前景
分离
手绘折线识别
启发式规则
容错机制
Keywords
chart recognition
background-foreground separation
hand-drawn curve recognition
illuminative rule analysis
error-toleration mechanism
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
印刷体图表中手绘信息的自动提取与识别
3
作者
史广顺
骆春妹
王恺
潘武模
王庆人
机构
南开大学机器智能研究所
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2004年第19期123-125,共3页
文摘
提出了一种新的方法,使用背景-前景分离模型抽取手绘信息,使用启发式规则擦除图像噪音,使用容错机制克服手绘信息随意性造成的识别误差。这种方法不仅保证了识别精度,同时能够精确定位手绘信息填充错误。该方法应用于司机日志图表自动录入与识别系统,通过4组共805页样本集评测,识别精度达到93%,完全超过了实际应用的性能要求。
关键词
图表识别
背景
-
前景
分离
模型
启发式规则
容错机制
Keywords
Chart recognition
Background-foreground separation model
Illuminative rule analysis
Error-toleration mechanism
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
基于稠密光流的多媒体视频背景减除仿真
4
作者
程亮
机构
内蒙古农业大学教务处
出处
《计算机仿真》
北大核心
2020年第11期154-157,269,共5页
文摘
传统方法对多媒体视频背景进行减除存在操作复杂、耗时久等问题,现提出基于稠密光流的多媒体视频背景减除方法。方法根据视频现场环境可编程门列阵的微小颗粒度并行特性,设计一种稠密光流算法,对视频全部像素对应的光流信息进行计算;采用ORB-SLAM技术创建全局视频环境的三维背景特征点云模型,将模型部分背景三维特征点云和全局视频环境的三维背景特征点相结合,引入到全局视频环境的背景信息中,运用三维均值漂移算法对视频中背景特征进行提取;最后对含有背景的区域与视频前景分离,并进行背景减除处理,由于减除后的视频含有较大的噪声干扰,因此还需对处理后的视频进行膨胀和腐蚀运算,最终得出平滑的多媒体视频。仿真发现,提出的视频背景减除方法鲁棒性较强、处理后的视频较为流畅,且整体运算量较小,效率较高。
关键词
稠密光流
多媒体视频
图像
背景
与
前景
分离
技术
视频
背景
减除
Keywords
Dense optical flow
Multimedia video
Image background and foreground separation techniques
Video background subtraction
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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于PTV-TV张量建模的压缩视频背景前景恢复与分离
韩乐
魏蔚
高丽
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
0
下载PDF
职称材料
2
基于背景-前景分离模型的图表手绘信息识别
史广顺
骆春妹
王恺
潘武模
王庆人
《南开大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2005
0
下载PDF
职称材料
3
印刷体图表中手绘信息的自动提取与识别
史广顺
骆春妹
王恺
潘武模
王庆人
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2004
0
下载PDF
职称材料
4
基于稠密光流的多媒体视频背景减除仿真
程亮
《计算机仿真》
北大核心
2020
0
下载PDF
职称材料
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