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基于交叉熵优化的高斯混合模型运动编码

机器人 2018年第4期40卷 569-576页

作者：张会文张伟周维佳中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室辽宁沈阳110016 中国科学院大学北京100049

针对模仿学习中运动的表征和泛化问题,提出了交叉熵优化算法,用于混合模型参数的推断.该算法易于实施、计算效率高.更重要的是,它能够自动确定混合模型中最优成分的个数.为了产生泛化的运动轨迹,提出了交叉熵回归算法.为了进一步提高这... 详细信息

针对模仿学习中运动的表征和泛化问题,提出了交叉熵优化算法,用于混合模型参数的推断.该算法易于实施、计算效率高.更重要的是,它能够自动确定混合模型中最优成分的个数.为了产生泛化的运动轨迹,提出了交叉熵回归算法.为了进一步提高这种算法对动态环境的适应能力,引入了任务参数化的概念并提出了任务参数交叉熵回归算法.最后设计了一个新颖的锤击任务,验证了所提出的算法在理论上的正确性和优越性.基于机器人物理仿真软件Gazebo的仿真实验表明了算法在实际应用中的可行性.

关键词：技能学习模仿学习交叉熵任务参数运动表征混合模型

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利用频闪成像方法进行微机电系统的计量

计量学报 2005年第4期26卷 299-303页

作者：郭彤胡春光胡晓东栗大超陈津平傅星胡小唐天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室天津300072

为了实现MEMS器件的计量,一个基于频闪成像原理的MEMS动态测试平台被构建,用于在全频率、相位和电压输入范围内表征器件的全三维运动。系统利用高亮度LED和LD作为脉冲光源,有效冻结MEMS器件的面内和离面运动,能在从静止状态到1MHz很宽... 详细信息

为了实现MEMS器件的计量,一个基于频闪成像原理的MEMS动态测试平台被构建,用于在全频率、相位和电压输入范围内表征器件的全三维运动。系统利用高亮度LED和LD作为脉冲光源,有效冻结MEMS器件的面内和离面运动,能在从静止状态到1MHz很宽的频率范围内对MEMS器件进行表征,达到了纳米级分辨力。通过实验对一个微谐振器进行了三维运动测量,在扫频和扫幅两种工作模式下,配合强大的数据分析软件,给出器件运动的幅频和相频特性曲线,为分析器件的动态性能提供了可靠数据。

关键词：计量学微机电系统频闪成像同步控制运动表征

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基于视觉的人行为理解综述

计算机应用研究 2008年第9期25卷 2570-2578页

作者：凌志刚赵春晖梁彦潘泉王燕西北工业大学自动化学院西安710072

基于视觉的人体运动分析是计算机领域中备受关注的前沿方向之一,而人行为理解由于在智能监控、人机交互、虚拟现实和基于内容的视频检索等方面有着广泛的应用前景更是成为了未来研究的前瞻性方向之一。行为理解问题一般遵从如下基本过程... 详细信息

基于视觉的人体运动分析是计算机领域中备受关注的前沿方向之一,而人行为理解由于在智能监控、人机交互、虚拟现实和基于内容的视频检索等方面有着广泛的应用前景更是成为了未来研究的前瞻性方向之一。行为理解问题一般遵从如下基本过程:特征提取与运动表征;行为识别;高层行为与场景理解。着重从这三个方面逐一回顾了近年来人行为理解研究的发展现状和常用方法,并对当前该研究方向上亟待解决的问题和未来趋势作了较为详细的分析。

关键词：特征选择运动表征行为识别高层行为与场景理解

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动作识别中局部时空特征的运动表示方法研究

计算机工程与应用 2010年第34期46卷 7-10,14页

作者：雷庆李绍滋厦门大学智能科学与技术系福建厦门361005 厦门大学福建省仿脑智能系统重点实验室福建厦门361005 华侨大学计算机科学与技术学院福建厦门361021

近年来,基于局部时空特征的运动表征方法已被越来越多地运用于视频中的动作识别问题,相关研究人员已经提出了多种特征检测和描述方法,并取得了良好的效果。但上述方法在适应摄像头移动、光照以及穿着变化等方面还存在明显不足。为此,提... 详细信息

近年来,基于局部时空特征的运动表征方法已被越来越多地运用于视频中的动作识别问题,相关研究人员已经提出了多种特征检测和描述方法,并取得了良好的效果。但上述方法在适应摄像头移动、光照以及穿着变化等方面还存在明显不足。为此,提出了基于时空兴趣点局部时空特征的运动表示方法,实现了基于时空单词的动作识别。首先采用基于Gabor滤波器和Gaussian滤波器相结合的检测算法从视频中提取时空兴趣点,然后抽取兴趣点的静态特征、运动特征和时空特征,并分别对运动进行表征,最后利用基于时空码本的动作分类器对动作进行分类识别。在Weizmann和KTH两个行为数据集进行了测试,实验结果表明:基于时空特征的运动表示能够更好地适应摄像头移动、光照变化以及施动者的穿着和动作差异等环境因素的影响,取得更好的识别效果。

关键词：时空特征时空兴趣点运动表征动作识别

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手的拦截运动的速度伴随效应及影响因素

应用心理学 2006年第2期12卷 148-154,175页

作者：唐日新张智君浙江大学心理与行为科学系杭州310028

对手的拦截运动的理论假设、速度伴随效应及其影响因素进行了总结和分析。指出:(1)“速度伴随效应”的机制可能在于补偿反应延迟、维持必需的注视时间、对即时运动信息的利用或时间-准确性权衡;(2)手的拦截运动指标受目标运动方向、先... 详细信息

对手的拦截运动的理论假设、速度伴随效应及其影响因素进行了总结和分析。指出:(1)“速度伴随效应”的机制可能在于补偿反应延迟、维持必需的注视时间、对即时运动信息的利用或时间-准确性权衡;(2)手的拦截运动指标受目标运动方向、先前任务、练习、目标大小、运动表征和策略以及双眼线索等因素的影响;(3)对拦截运动的进一步研究可在统一理论解释的基础上进行,克服研究方法和范围的局限。

关键词：拦截运动速度伴随效应碰撞时间运动表征

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基于深度学习的考场作弊行为分析与研究

基于深度学习的考场作弊行为分析与研究

作者：贺斌电子科技大学

学位级别：硕士

近年来,标准化考场的建设获得了广泛的关注。如何将人工智能技术引入标准化考场当中具有非常重要的实际意义。当前,依靠人工查看考场监控视频与监考官现场记录作弊行为相结合的监考方式人力成本巨大,且极其容易发生遗漏的情况。本文针... 详细信息

近年来,标准化考场的建设获得了广泛的关注。如何将人工智能技术引入标准化考场当中具有非常重要的实际意义。当前,依靠人工查看考场监控视频与监考官现场记录作弊行为相结合的监考方式人力成本巨大,且极其容易发生遗漏的情况。本文针对考试场景中可能出现的各种作弊行为,研究了基于深度学习的考场作弊行为识别方法,构建考场作弊行为数据集,结合边缘位移提取、运动特征增强与长时时序建模,解决考试场景下作弊行为识别问题。本文主要研究内容如下:1.本文构建了考场作弊行为数据集。在分析考场中可能存在的作弊行为后,确定了本文数据集中所包含的12种作弊行为。该数据集中包含有25名学生在考场环境中的不同位置所模拟的作弊行为。本文构建的考场作弊行为数据集为后续算法研究奠定了基础。2.本文研究了基于边缘位移的行为识别算法。本文构建了一个边缘位移学习模块,通过堆叠的基础卷积块对输入帧提取特征,并对相邻帧的特征谱执行逐像素相减来获得含有丰富运动信息的差异特征谱,将差异特征谱在通道上融合便能获取到表示运动物体边界位移的运动表征图,此图可替代光流为网络提供运动表征信息,边缘位移学习模块在保证识别精度的同时又降低了模型的运行时间。3.本文研究了基于运动特征增强的行为识别方法。模型采用二维卷积网络对输入图像流进行特征提取,为了高效利用特征谱中运动目标相关特征,本文通过对相邻帧的特征谱执行逐像素相减操作并进行非线性变换等操作获得通道的注意力权重,此权重可与原始特征谱执行逐通道相乘操作来提高运动相关特征在特征谱中的比重。并通过逐通道卷积的方式实现短时时序建模,提升了行为识别的准确率。4.本文研究了基于多尺度时序特征融合的行为识别算法。针对随着网络深度增加而出现的时域间隔较大的帧之间有效信息传输衰减问题,本文对具有同样空间尺寸但有不同时域感受野的特征谱在时序上融合,有效地对局部行为实现进一步建模,并通过对预测向量构建时序金字塔来完善模型长时时序建模的能力,提升了模型对持续时间较长的行为的识别准确率。

关键词：行为识别考场场景运动表征运动特征增强长时时序建模

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基于深度信息的人体运动识别方法

太赫兹科学与电子信息学报 2016年第3期14卷 443-448页

作者：陈力王俊凯张玉玺北京航空航天大学电子信息工程学院北京100191

近年来,可见光视频序列的人体运动识别研究已经取得了一定的进展。由于这些数据源容易受到目标颜色、光照强度和背景杂波的影响,因此将深度信息应用于人体运动识别。本文首先采用了基于时空兴趣点的人体运动的局部表征方法,分别实现了Ha... 详细信息

近年来,可见光视频序列的人体运动识别研究已经取得了一定的进展。由于这些数据源容易受到目标颜色、光照强度和背景杂波的影响,因此将深度信息应用于人体运动识别。本文首先采用了基于时空兴趣点的人体运动的局部表征方法,分别实现了Harris时空兴趣点与基于Gabor滤波器的时空兴趣点(STIPs)检测方法在深度信息上的应用。然后对相应结果进行立方体描述并提取了深度立方体相似特征(DCSF)。最后利用基于时空码本的支持向量机(SVM)动作分类器完成对动作的分类。实验表明,基于Gabor滤波器的检测方法在深度数据集上取得了更好的识别效果。

关键词：分层传输运动分析运动识别时空兴趣点运动表征 SVM分类