四川省教育厅资助科研项目(11ZA130)
- 作品数：3 被引量：14H指数：2
- 相关作者：张红英张赛楠王松韩永国吴亚东更多>>
- 相关机构：西南科技大学更多>>
- 发文基金：四川省教育厅资助科研项目四川省自然科学基金国防科技技术预先研究基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于图像主色彩的视频关键帧提取方法被引量：8
- 2013年
- 针对现有关键帧提取算法存在的计算量大、阈值选择困难、视频类型受限等问题,提出了一种基于图像主色彩的视频关键帧提取方法。该方法利用基于八叉树结构的色彩量化算法提取图像主色彩特征,通过计算颜色特征的相似度实现镜头边界检测,最后采用K-均值算法对提取出的代表帧序列进行聚类,准确提取出指定数目的关键帧。实验结果表明,所提算法计算简单、空间耗费少,具有良好的通用性和适应性。
- 王松韩永国吴亚东张赛楠
- 关键词：关键帧提取镜头边界检测
- 基于小波域学习的单幅图像超分辨率复原被引量：2
- 2013年
- 提出了一种有效的高分辨率图像复原方法,将单幅图像的超分辨率复原转换到小波域中,对小波域的3个高频信息块分别进行处理,再通过基于学习的超分辨率复原方法来实现单幅图像的复原。实验表明,通过该算法恢复的高分辨率图像具有更好的视觉效果与峰值信噪比。
- 徐震寰林茂松张红英
- 关键词：小波变换自相似性超分辨率
- 基于偏最小二乘与改进中心对称CENTRIST的快速行人检测算法被引量：4
- 2013年
- 针对复杂背景下的快速行人检测问题,从行人边缘信息的角度,该文提出了一种改进的中心对称统计变换(ICS_CENTRIST)特征,该特征只有32维,计算简单,描述能力强,可以很好地表达行人的边缘轮廓。行人检测时采用3级级联分类方法:第1级采用基于辅助积分图的线性支持向量机(SVM),快速排除大部分非行人区域;第2级,第3级分别使用偏最小二乘法(PLS)选出区分能力最强的前12和21个块(block),提取ICS_CENTRIST特征,采用直方图交叉核支持向量机(HIK-SVM)进行精确检测。实验结果表明,该文算法在复杂背景下可取得较好的检测效果,检测速度在447×358大小的图像上达到平均50 ms,与基于CENTRIST特征的快速检测方法和梯度方向直方图(HOG)算法相比分别提高了50%和90%,满足实时性要求。
- 王守超李小霞张红英刘源
- 关键词：行人检测偏最小二乘法
