王丹 作品数:5 被引量:3 H指数:1 供职机构: 吉林大学计算机科学与技术学院 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 吉林省科技发展计划基金 应用光学国家重点实验室开放基金 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 一般工业技术 更多>>
基于Latent SVM的多视角行为识别方法 被引量:1 2016年 为了在静态图像中获取有效信息,构建行为模型,提出了行为覆盖区ACA(Action Coverage Area)和行为核心AC(Action Core)的概念,基于Latent SVM(Support Vector Machine)目标识别方法,设计了一种多视角行为模型MVAM(Multiple Viewpoint Action Model)。建立了独立的用于行为模型训练和测试的行为数据库。实验表明,该表示法对静态图像中的人体行为能有效地进行分类和检测。 王丹 王丹 臧雪柏基于变换域的显著性提取 被引量:1 2016年 为增强图像显著特征的可靠性和鲁棒性,增加图像描述的准确度,提出了一种利用离散余弦变换(DCT:Discrete Cosine Transform)和Renyi熵提取自然图像显著性的方法。该方法充分利用了图像的频域信息,通过MSRA1000图像数据库进行性能测试。实验结果表明,该方法优于5种经典算法,提高了显著性检测的有效性。 王丹 王丹关键词:变换域 离散余弦变换 RENYI熵 基于自然性和视觉特征通道的场景分类 被引量:1 2019年 为提高场景分类的识别率,使其更好地应用到目标检测和行为检测中,提出了一种改进的场景分类方法。该方法首先利用空域包络模型中的自然性,将场景进行基类划分,然后通过视觉特征通道模型,对场景进行更细致的分类,从而得到最终的场景语义类别。仿真实验结果表明:改进后的场景分类方法对于场景的语义分类要优于传统场景分类方法,具有更高的识别率。 赵宏伟 赵宏伟 刘静 刘静 胡黄水 王丹关键词:计算机视觉 支持向量机 基于tree part-based模型的目标识别和定位 2012年 提出了一种基于tree part-based模型的目标识别和定位的方法。该方法将tree part-based模型应用于静态图像中单一目标的识别定位,使用可变形模板(Deformable template)处理测试图像,提取与训练模型中的每一部分关联度在一定阈值范围内的特征点,结合外观模型和空间模型实现目标识别和定位。实验结果表明,该方法提高了目标识别和定位的准确率和可靠性。 王丹 王丹 田淞 臧雪柏 臧雪柏关键词:人工智能 TREE 目标识别 可变形模板 基于多特征索引和局部约束的服饰检索方法 2015年 为弥补传统Bo W(Bag of Words)模型缺失的颜色信息和空间信息,提出了基于多特征索引和局部约束的服饰检索方法。基于Bo W模型分别建立关于颜色特征和SIFT特征的两种倒排文件索引结构,检索相似服饰图像,并提出了局部约束的后验证方法。实验结果表明,该方法在不同环境采集的服饰数据库的测试中,得到了理想的检索性能。 王丹 王丹