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扬州大学学报（自然科学版） 2020年第4期23卷 48-53页

作者：曹静龚俊杰山下阳太郎 tan joo kooi 扬州大学机械工程学院江苏扬州225127 九州工业大学日本北九州804-8550

针对传统的老年人智能监护系统中运动历史图像(motion history image, MHI)动作识别方法仅考虑时间序列特征而难以表示相机光轴方向(即深度方向)上的运动问题,基于传统MHI进行改进,提出一种三重运动表现图像(triplet motion representat... 详细信息

针对传统的老年人智能监护系统中运动历史图像(motion history image, MHI)动作识别方法仅考虑时间序列特征而难以表示相机光轴方向(即深度方向)上的运动问题,基于传统MHI进行改进,提出一种三重运动表现图像(triplet motion representation images, TMRI)识别方法.该方法首先通过跟踪移动物体表面的特征点计算光流和检测消失点得到动作的深度信息,然后创建包含与传统MHI相同的时间序列图像、表现前景出现频率的重叠度图像以及表现相机光轴方向运动信息的深度图像3种类型的运动历史图像来描述目标对象的动作,最后利用各图像的特征对动作进行识别.结果表明基于MHI的三重运动表现图像方法的平均动作识别准确率可达84.35%,明显高于传统MHI方法的识别准确率(55.43%).

关键词：老年人智能监护动作表现动作识别运动历史图像三重运动表现

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A 3D Matching Method for Organic Training Samples Alignment Based on Surface Curvature Distribution

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Open Journal of Medical Imaging 2011年第2期1卷 43-47页

作者： Guangxu Li Hyoungseop Kim joo kooi tan Seiji Ishikawa Akiyoshi Yamamoto 不详

The fundamental step to get a Statistical Shape Model (SSM) is to align all the training samples to the same spatial modality. In this paper, we propose a new 3D alignment method for organic training samples matching, whose modalities are orientable and surface figures could be recognized. It is a feature based alignment method which matches two models depending on the distribution of surface curvature. According to the affine transformation on 2D Gaussian map, the distances between the corresponding parts on surface could be minimized. We applied our proposed method on 5 cases left lung training samples alignment and 4 cases liver training samples alignment. The experiment results were performed on the left lung training samples and the liver training samples. The availability of proposed method was confirmed.

关键词： Training Samples Alignment Statistical Shape Model Gauss Map K-Means

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Tracking of Multiple Moving Objects Under Outdoor Environment Using Color-based Particle Filter

Tracking of Multiple Moving Objects Under Outdoor Environmen...

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2010 3rd IEEE International Conference on Computer Science and Information Technology—ICCSIT 2010

作者： Budi Sugandi Hyoungseop Kim joo kooi tan Seiji Ishikawa Graduate School of Engineering Kyushu Institute of Technology Kitakyushu Japan

Object tracking is a challenging problem due to the presence of noise, occlusion, clutter and dynamic change in the scene other than the motion of object of interest. A variety of tracking algorithms has been proposed and implemented to overcome these difficulties, but there are still some problems need to be covered. This paper proposed an algorithm to track the moving objects employing a color-based particle filter considering the single object and multiple objects in outdoor environment. We rely on Bhattacharya distance to measure the similarity between the color distribution of the target model and particles. We propose also a target-model update condition, ensuring the proper tracking object. The method is capable to track successfully the object in different outdoor environment in the presence of occlusion, clutter and dynamic change. Some experimental results and data show the feasibility and the effectiveness of our method.

关键词： object tracking particle filter occlusion color-based tracking

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