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基于点云协方差描述子的多机器人目标识别与编队跟踪

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天津大学学报（自然科学与工程技术版） 2017年第11期50卷 1160-1168页

作者：宗群刘朋浩董琦田栢苓天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072

针对多移动机器人目标识别及编队跟踪问题,提出一种基于点云协方差描述子的目标识别方法及编队跟踪控制方法.为降低机器人端机载处理器负荷,基于Web Socket协议搭建网络架构.在此基础上,通过引入点云协方差描述子进行目标检测,并利用支... 详细信息

针对多移动机器人目标识别及编队跟踪问题,提出一种基于点云协方差描述子的目标识别方法及编队跟踪控制方法.为降低机器人端机载处理器负荷,基于Web Socket协议搭建网络架构.在此基础上,通过引入点云协方差描述子进行目标检测,并利用支持向量机完成离线建模.结合支持向量机分类器与Kullback-Leibler Divergence(KLD)-Sampling自适应粒子滤波算法,实现目标部分遮挡下的在线识别,得到目标点云跟踪位置信息.利用势场函数和有向刚性图论综合设计编队跟踪控制器,实现多机器人编队目标跟踪.最后通过实物平台进行实验,结果表明,所提出的基于点云协方差描述子的多机器人目标识别与编队跟踪算法,与传统方法相比,跟踪收敛时间缩短4,s,跟踪精度提高约2.5%,,通过搭载有限数量传感器,可以更有效地解决多机器人编队目标跟踪问题.

关键词：点云数据协方差描述子支持向量机势场函数多机器人编队跟踪

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基于协方差描述子和黎曼流形的语音情感识别

模式识别与人工智能 2009年第5期22卷 673-677页

作者：刘佳陈纯叶承羲李娜卜佳俊浙江大学计算机科学与技术学院浙江省服务机器人技术重点实验室杭州310027

提出一种基于协方差描述子和黎曼流形的语音情感识别方法.根据提取的语音声学特征,计算协方差矩阵用于表征语句的情感信息.考虑到非奇异协方差矩阵所构成空间的高维特性,引入一种仿射不变度量使得该空间满足黎曼流形的要求.进而根据微... 详细信息

提出一种基于协方差描述子和黎曼流形的语音情感识别方法.根据提取的语音声学特征,计算协方差矩阵用于表征语句的情感信息.考虑到非奇异协方差矩阵所构成空间的高维特性,引入一种仿射不变度量使得该空间满足黎曼流形的要求.进而根据微分几何,建立基于黎曼流形的算法架构.实验证明,该方法在语音情感识别中获得较好的识别效果,尤其在噪声环境下能更有效地提高识别准确率.

关键词：语音情感识别协方差描述子黎曼流形噪声环境支持向量机(SVM)

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一种基于协方差描述子的场景分类算法

光学技术 2014年第3期40卷 258-264页

作者：付毅吴泽民田畅曾明勇揭斐然解放军理工大学通信工程学院南京210007 光电控制技术重点实验室河南洛阳417009

图像场景分类一直是计算机视觉领域的一个热点问题。提出了协方差描述子场景分类算法,它聚合了像素位置、颜色特征、方向特征和局部纹理特征等互补特征形成协方差描述子。为了避免计算黎曼空间内的协方差距离测度,把协方差描述子转换成... 详细信息

图像场景分类一直是计算机视觉领域的一个热点问题。提出了协方差描述子场景分类算法,它聚合了像素位置、颜色特征、方向特征和局部纹理特征等互补特征形成协方差描述子。为了避免计算黎曼空间内的协方差距离测度,把协方差描述子转换成欧式空间内的Sigma点特征,可以实现线性的场景描述和支持向量机训练。在SUN Database标准数据集上进行了算法分类测试,并与经典的场景分类算法进行了性能比较;通过构造包含噪声的场景数据集,验证了新算法和经典算法的鲁棒性。实验结果表明该算法在计算效率和分类性能方面具有很强优势,同时具有较好的噪声鲁棒性。

关键词：图像分割协方差描述子 Sigma点特征场景分类

基于协方差描述子稀疏表示的前视红外建筑物目标跟踪锁定

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红外技术 2016年第5期38卷 389-395页

作者：杨春伟王仕成廖守亿刘华平第二炮兵工程大学精确制导仿真技术实验室陕西西安710025 清华大学计算机科学与技术系北京100084

作为前视红外成像末制导的关键部分,红外目标跟踪是一个极具挑战性的课题。本文针对前视红外建筑物目标,提出了一种基于协方差描述子稀疏表示的红外目标跟踪框架。首先,提取红外建筑物目标的协方差描述子特征;其次,由于协方差描述子属... 详细信息

作为前视红外成像末制导的关键部分,红外目标跟踪是一个极具挑战性的课题。本文针对前视红外建筑物目标,提出了一种基于协方差描述子稀疏表示的红外目标跟踪框架。首先,提取红外建筑物目标的协方差描述子特征;其次,由于协方差描述子属于黎曼空间,采用log-Euclidean变换将其转换到欧式空间;最后,在粒子滤波的理论框架基础上,采用目标在字典中的稀疏表示作为观测模型,对红外建筑物目标进行表示,通过贝叶斯状态推理框架进行目标跟踪。对前视红外建筑物目标的跟踪实验表明,该方法在跟踪准确度及鲁棒性方面体现出了优良的特性。

关键词：红外建筑物目标跟踪锁定稀疏表示协方差描述子仿射变换

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基于协方差描述子的彩色图像分割算法

信息技术 2016年第3期40卷 97-100页

作者：林天炜邓开发上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093 上海工程技术大学艺术设计学院上海201620

为克服模糊C均值聚类图像分割对噪声较为敏感的缺陷,提出了一种结合协方差描述子的模糊C均值聚类算法。采用协方差描述子的滤波能力以改善传统模糊C均值聚类算法对噪声敏感的缺陷;提取超像素的协方差矩阵作为特征,降低图像识别的特征冗... 详细信息

为克服模糊C均值聚类图像分割对噪声较为敏感的缺陷,提出了一种结合协方差描述子的模糊C均值聚类算法。采用协方差描述子的滤波能力以改善传统模糊C均值聚类算法对噪声敏感的缺陷;提取超像素的协方差矩阵作为特征,降低图像识别的特征冗余。并做了仿真实验,对提出的算法与三个图像分割算法进行比较,结果表明该图像分割算法具有较好的噪声鲁棒性和分割准确率。

关键词：图像分割模糊C均值聚类超像素协方差描述子

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对光照变化鲁棒的快速关键点提取与匹配

东南大学学报（自然科学版） 2012年第3期42卷 413-418页

作者：刘天亮戴修斌陈昌红朱秀昌刘峰罗立民江苏省图像处理与图像通信重点实验室南京210003 南京邮电大学通信与信息工程学院南京210003 东南大学影像科学与技术实验室南京210096 南京邮电大学地理与生物信息学院南京210003

利用积分图像提出一种对光照变化鲁棒的快速关键点提取与匹配方法.首先,对基于黎曼积分的对比度拉伸响应,利用积分图像进行多尺度上采样滤波,快速提取光照鲁棒的局部特征,并在多分辨率框架下基于局部极大值检测多尺度显著特征关键点.然... 详细信息

利用积分图像提出一种对光照变化鲁棒的快速关键点提取与匹配方法.首先,对基于黎曼积分的对比度拉伸响应,利用积分图像进行多尺度上采样滤波,快速提取光照鲁棒的局部特征,并在多分辨率框架下基于局部极大值检测多尺度显著特征关键点.然后,使用积分图像方法对以特征点为中心对称的矩形区域快速构造协方差描述,并采用对数欧氏距离,测度2个匹配场景中所提取的关键特征点周围区域的协方差矩阵之间的差异;最后,根据稀疏匹配策略,完成2个特征点集之间的自动匹配.实验结果表明,该方法结构简单,计算快速高效,准确性较高,且对于光照变化具有较好的适应性.

关键词：关键点提取特征匹配光照变化协方差描述子积分图像

基于监督字典学习的核稀疏表示的目标识别算法（英文）

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中国惯性技术学报 2018年第3期26卷 330-337页

作者：孙大为王仕成杨东方刘源李永飞火箭军工程大学西安710025

针对图像数据高度非线性可分情况下的目标分类问题,在稀疏表示分类框架的基础上,提出了一种基于监督字典学习的核稀疏表示的目标识别算法。采用融合了多特征信息的协方差描述子作为图像的描述符;通过引入核技巧,使非线性的图像数据在高... 详细信息

针对图像数据高度非线性可分情况下的目标分类问题,在稀疏表示分类框架的基础上,提出了一种基于监督字典学习的核稀疏表示的目标识别算法。采用融合了多特征信息的协方差描述子作为图像的描述符;通过引入核技巧,使非线性的图像数据在高维空间变得线性可分;并把分类误差与重构误差同时引入目标函数,在监督字典学习框架下,使学习得到的字典判别性更强。利用加州大学默塞德分校提供的UCMerced遥感数据集以及自测的红外车辆数据集做了实验验证,在这两个数据集上算法的平均识别率分别达到了89.46%和93.98%,实现了对非线性可分目标的高精度分类。

关键词：目标识别稀疏表示协方差描述子字典学习核稀疏图像分类

基于协方差流形和LogitBoost的异常驾驶行为识别方法

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激光与光电子学进展 2018年第11期55卷 332-339页

作者：李此君刘云鹏中国科学院沈阳自动化研究所辽宁沈阳110016 中国科学院机器人与智能制造创新研究院辽宁沈阳110016 中国科学院大学北京100049 中国科学院光电信息处理重点实验室辽宁沈阳110016 辽宁省图像理解与视觉计算重点实验室辽宁沈阳110016

驾驶员因素引发的交通事故比例居高不下,因此,研究基于驾驶员活动状态分析从而对异常驾驶行为进行正确识别分类的识别方法具有重要意义。提出一种基于协方差流形和基于二分类思想的多类LogitBoost分类器的异常驾驶行为识别方法。首先,... 详细信息

驾驶员因素引发的交通事故比例居高不下,因此,研究基于驾驶员活动状态分析从而对异常驾驶行为进行正确识别分类的识别方法具有重要意义。提出一种基于协方差流形和基于二分类思想的多类LogitBoost分类器的异常驾驶行为识别方法。首先,提取图像的纹理、颜色和梯度方向等基础特征,以克服基于单一特征识别驾驶行为的不足;然后,利用协方差流形进行多特征融合,以消除特征冗余,同时降低由于不同特征数值差异过大而可能给图像处理及识别带来的影响;最后,使用基于二分类的多类LogitBoost分类器进行分类识别。实验结果表明,相对传统的直接使用LogitBoost的多分类方法,本文方法较大幅地提高了多分类的正确率,针对不同目标的正确识别率可达81.08%。

关键词：机器视觉异常驾驶行为识别协方差描述子黎曼流形

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基于核稀疏编码的红外目标识别方法

红外技术 2016年第3期38卷 230-235页

作者：杨春伟王仕成廖守亿刘华平第二炮兵工程大学精确制导仿真技术实验室陕西西安710025 清华大学计算机科学与技术系北京100084

针对红外目标识别问题,提出了一种基于协方差描述子和核稀疏编码的红外目标识别方法。该方法结合了红外图像的灰度、一阶以及二阶梯度等特征的协方差描述子作为红外目标的特征,并采用Log-Euclidean度量进行特征相似性计算,通过高斯核函... 详细信息

针对红外目标识别问题,提出了一种基于协方差描述子和核稀疏编码的红外目标识别方法。该方法结合了红外图像的灰度、一阶以及二阶梯度等特征的协方差描述子作为红外目标的特征,并采用Log-Euclidean度量进行特征相似性计算,通过高斯核函数将协方差描述子映射到高维空间,最后在新的特征空间上进行稀疏编码。实测数据实验结果表明,与传统的KNN(k-nearest neighbor,k最近邻)以及SVM(support vector machine,支持向量机)等分类算法相比,基于核稀疏编码的红外识别方法在识别准确率上有很大的提高。

关键词：协方差描述子核稀疏编码红外目标识别