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基于目标检测及高密度轨迹的动作识别被引量：2: 2016年; 为了实现准确的动作识别效果,我们通常需要提取能够充分代表运动特征的信息。近年来,基于高密度轨迹的动作识别方法因为能够提供丰富的时空信息而受到研究者们的广泛关注。但高密度轨迹类的动作识别算法通常都要面临背景冗余信息干扰的问题,为了解决这一问题,本文在高密度轨迹的动作识别方法基础上引入了目标检测算法,通过可变形块模型方法检测运动主体位置后计算其周围的高密度轨迹,有效地排除了背景冗余信息的干扰。而目标检测算法通常要面临丢帧问题,为了应对这一情况,本文采用了词袋模型和支持向量机进行动作特征表述和分类,词袋模型根据大量数据词频构建特征描述符的工作原理,使得目标检测偶有丢帧的情况并不影响动作识别的最终效果,结合高密度轨迹算法后有效地提高了传统高密度轨迹算法的效率,也获得了更为准确的识别效果。本文算法在KTH,UCF YouTube和UCF Sports数据集上较当前算法都取得了更高的动作识别准确率,尤其在复杂背景数据集UCF YouTube和UCF Sports上识别准确率分别可达89.2%和90.2%。; 王新宇谌达冯辉杨涛胡波; 关键词：目标检测

最大化WSN寿命的电量分配与路由联合优化策略被引量：3: 2014年; 为了尽量延长无线传感器网络的工作寿命,提出了一种对网络路由和电池电量分配方案进行联合优化的策略,在连续和离散两种电池电量分配场景中分别建立优化问题模型,并给出求解算法。在连续电量分配情况下,通过转换成线性规划问题,可同时解出最优的路由和电量分配方案。在离散电量分配场景中,通过将组合优化问题松弛为连续优化问题,并提出一种最优的电池离散化算法,得到一组次优的路由和相应的离散电量分配方案。仿真显示该联合优化策略可以显著地延长网络寿命。; 蒋紫东冯辉杨涛胡波; 关键词：无线传感器网络网络寿命路由线性规划

基于运动块及关键帧的人体动作识别被引量：6: 2014年; 为了进行动作识别,需要提取能够充分表征动作的运动、时间、空间及形状信息的特征.本文首先从动作的运动特性出发,采用基于图聚类的方法对人体的运动区域进行分割,并通过计算运动块的熵值选出由运动方向一致的运动点构成的运动块.通过建立混合高斯模型对运动块的时空三维位置及运动方向进行特征表示,得到运动描述符.同时,通过比较前后帧中运动块的变化提取关键帧,然后基于词袋框架进一步筛选关键帧,并采用梯度直方图对动作的形状信息进行特征表示,得到形状描述符.通过线性组合运动描述符及形状描述符,得到充分包含动作的运动、时间、空间及形状信息的联合描述符,并采用最近邻分类器进行动作识别.该算法在KTH和UCF运动数据集上较当前方法取得更好识别效果.; 应锐蔡瑾冯辉杨涛胡波; 关键词：混合高斯模型关键帧

一种具有目标匹配约束的加权多示例学习视频目标跟踪算法: 2015年; 以多示例学习(Multiple Instance Learning,MIL)目标跟踪方法为代表,基于自适应辨别模型的视频目标跟踪算法近年来得到广泛重视,这些算法用分类器对图像进行处理,将使分类器置信最大的采样样本作为当前帧的跟踪结果.在此基础上,基于加权多示例学习(Weighted Multiple Instance Learning,WMIL)的目标跟踪算法提出在分类器学习阶段对正样本进行重要性采样,加大正包内正样本的贡献,达到更好的跟踪效果.然而,当前一帧输出结果不准确时,会使得分类器学习性能下降,从而引起目标漂移或跟踪失败.本文基于WMIL算法,提出用目标匹配约束预判断当前帧是否存在目标漂移,从而对下一帧采样中心位置进行矫正,达到抑制目标漂移以及避免跟踪失败的效果.仿真结果表明,本算法在标准视频测试集上都取得了较优的结果.; 蔡瑾王新宇聂勇冯辉杨涛胡波; 关键词：视频目标跟踪

无线传感器网络中用于目标跟踪的节点规划算法被引量：7: 2014年; 利用无线传感器网络进行目标跟踪时,由于各传感器节点的能量有限,数据蕴含的有效信息又各不相同,因此有必要规划参与目标跟踪的节点集和参与方式,以降低系统开销。本文提出了一种新的基于领导节点的节点规划算法,综合考虑收集数据和领导节点迁移过程中的通信开销,以最大化目标跟踪的性能。求解中以跟踪过程中的误差矩阵作为目标度量,采用高斯-赛德尔(Gauss-Seidel)和凸松弛等方法,使得复杂的带约束优化问题能够在接近O(N 3)的时间复杂度内得到求解。仿真结果表明,与对比算法相比,本算法在相同的通信能量约束下能够达到更好的跟踪性能。; 唐显锭冯辉杨涛胡波; 关键词：无线传感器网络目标跟踪

WSNs中路由与能量收集速率的联合优化: 2014年; 针对带有能量收集装置的无线传感器网络(WSNs),提出了一种路由与能量收集速率联合优化的算法。通过规划节点能量收集装置的规格和网络路由,使WSNs在满足预算约束下达到最大的数据采集速率。算法将问题建模为一个组合优化问题,并通过凸松弛和变量离散化算法,得到一组次优结果,避免了高复杂度的穷举遍历。仿真结果表明:在不同的网络规模下,该算法性能均优于对比算法。; 蒋紫东冯辉杨涛胡波; 关键词：无线传感器网络网络路由采集速率

结合小波域马尔可夫树模型的压缩采样图像重建: 2013年; 已有的研究表明基于模型的压缩采样信号重建可以取得更好的重建效果。本文提出一种结合小波域马尔可夫树模型的压缩采样图像重建方法。马尔可夫树模型很好的匹配了图像小波变换后的系数在尺度间的持续性。这种统计特性可以在正交匹配追踪算法中协助原子的选取,从而更准确的选取具有大幅值系数的原子。在本文提出的新算法中,每次迭代新增的原子是从与残差信号较匹配的候选原子中选取。候选原子中使模型的状态似然函数最大的原子被选出。实验结果表明,新算法可以更准确选出具有大系数原子,重建的图像质量好于其它传统方法。; 杨成杨涛冯巍胡波; 关键词：压缩采样正交匹配追踪小波域

无线充电WSN中低维护频率的路由与能量补充策略被引量：7: 2014年; 由于传感器节点的电池容量有限,为使网络可持续运行,可利用无线能量传输技术对节点充电。在使用无线充电设备为传感器周期性充电的场景中,由于现有研究很少考虑节点的频繁充电带来的额外成本问题,以维护频率作为成本的度量,对节点实行按需维护,通过联合优化每个节点的路由和能量补充策略,使充电设备对节点的总维护频率最小。仿真结果表明,算法可以减小网络节点充电的频率,同时缩短充电设备的行驶路程,最终降低网络维护的成本。; 戴东海冯辉杨涛胡波; 关键词：无线传感器网络路由策略

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国家教育部博士点基金(20120071110028)