靳冲
- 作品数：3 被引量：5H指数：1
- 供职机构：重庆理工大学计算机科学与工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 图像多特征融合的障碍物检测被引量：5
- 2015年
- 针对室外环境中障碍物和地面图形区分不明显时,利用易受光照及噪声影响的颜色或亮度信息检测障碍物会出现误判和漏检的现象,采用多特征融合的方法对障碍物进行检测。首先使用LBP算法提取图像纹理特征,使用自适应Canny算法提取障碍物边缘信息,将纹理特征和边缘信息进行线性加权,再利用高斯建模方法更新背景信息,最后通过比较前后帧总体差异判定障碍物。与传统三帧法、平均背景建模法、高斯混合建模法的实验对比结果表明:该方法相比利用单一特征进行障碍物检测的方法具有更好的鲁棒性。
- 张建勋汪波侯之旭靳冲
- 关键词：障碍物检测CANNY算法高斯混合模型
- 基于多幅图像的三维重建系统研究与实现
- 随着数字多媒体的广泛运用以及计算机处理速度和存储能力的提高，三维重建在实际生活中的应用领域也得到推广。这其中包括像数字医疗、虚拟现实、历史建筑文物的保护以及影视制作（3D电影）、教育等许多领域，这些其中涉及到核心技术就是...
- 靳冲
- 关键词：计算机图形学图像重建纹理映射图像处理
- 结合深度学习和LBP纹理特征的3D人体姿态估计
- 2025年
- 人体姿态具有多样性和复杂性特点,包括不同的动作、姿势和姿态变化,准确估计这些多样性姿态具有一定的难度,为了提高姿态估计精度,提出一种结合深度学习和LBP纹理特征的3D人体姿态估计方法。获取人体低照度图像,通过亮度提升以及饱和度增强等方法,完成人体图像的增强处理;基于增强后的图像,使用LBP算法提取人体姿态纹理特征,结合LSTM网络对提取的特征展开特征融合,确定人体中心点heatmap信息;将确定的2维heatmap信息映射至3D空间中,经过深度学习中3DCNN网络确定中心点建立人体特征体积估计所有关键点位置;最后通过关键点位置估计结果,完成3D人体姿态的准确估计。实验结果表明,利用该方法开展3D人体姿态估计时,估计精度高、效果好。
- 靳冲靳冲陈怡然
- 关键词：图像增强
