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重建误差最优化的运动捕获数据关键帧提取

计算机辅助设计与图形学学报 2010年第4期22卷 670-675页

作者：刘云根刘金刚中国科学院计算技术研究所北京100190 中国科学院研究生院北京100049 首都师范大学计算机科学联合研究院北京100037

为了实现运动捕获数据的实时压缩,提出一种重建误差最优化的关键帧提取方法.定义重建误差作为关键帧有效性的度量标准;利用帧消减算法得到各消减帧的重建误差,并根据误差大小对消减帧进行排序;最后以消减帧排序为基础计算出重建误差曲线... 详细信息

为了实现运动捕获数据的实时压缩,提出一种重建误差最优化的关键帧提取方法.定义重建误差作为关键帧有效性的度量标准;利用帧消减算法得到各消减帧的重建误差,并根据误差大小对消减帧进行排序;最后以消减帧排序为基础计算出重建误差曲线,并依据曲线确定最优压缩率来提取出相应数量的关键帧.实验结果表明,该方法能够高效地从运动捕获数据中提取出具有最优重建误差的关键帧,较好地满足了数据实时压缩的需要.

关键词：运动捕获数据关键帧重建误差帧消减

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主成分分析重建误差掌纹识别方法

光学学报 2008年第10期28卷 1903-1909页

作者：苑玮琦曲晓峰柯丽黄静沈阳工业大学视觉检测技术研究所辽宁沈阳110023

主成分分析(PCA)法在掌纹识别方面可以取得较好的效果。但是随着掌纹图像库的扩大,PCA转换矩阵训练时间迅速增长;注册新掌纹时,需要重新训练PCA转换矩阵,添加注册掌纹的代价随着掌纹库的增大迅速增加。如何能够在保持PCA识别效果的情况... 详细信息

主成分分析(PCA)法在掌纹识别方面可以取得较好的效果。但是随着掌纹图像库的扩大,PCA转换矩阵训练时间迅速增长;注册新掌纹时,需要重新训练PCA转换矩阵,添加注册掌纹的代价随着掌纹库的增大迅速增加。如何能够在保持PCA识别效果的情况下提高使用的便捷性成为PCA广泛应用的主要障碍。提出了一种以PCA重建误差为分类依据的PCA重建误差掌纹识别方法。该方法与PCA法基于相同的原理,在采用最近邻分类器时可以取得与PCA法相等的性能;同时可以有效减少掌纹图像库的识别时间,可以以极少的代价扩展掌纹库。

关键词：模式识别掌纹识别主成分分析重建误差

凸度仪系统机械系统加工精度对重建误差的影响研究

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原子能科学技术 2011年第10期45卷 1250-1253页

作者：邢桂来吴志芳苗积臣清华大学核能与新能源技术研究院北京100084

双X射线源、双电离室探测器阵列构成的热轧钢板凸度仪,其机械部件多、尺度大,加工和安装难度高。在加工和安装过程中不可避免地存在误差,且误差会逐渐累积,表现为机械参数与设计值有偏差。本文基于实际凸度仪系统,研究机械参数的精度对... 详细信息

双X射线源、双电离室探测器阵列构成的热轧钢板凸度仪,其机械部件多、尺度大,加工和安装难度高。在加工和安装过程中不可避免地存在误差,且误差会逐渐累积,表现为机械参数与设计值有偏差。本文基于实际凸度仪系统,研究机械参数的精度对凸度仪测量精度的影响规律。结果表明,适当加大射线源间的距离,以及提高射线源相对探测器的位置,可降低机械参数的精度对测量精度的影响;同时,如果系统的测量精度为0.1%,在忽略准直等问题后,则允许的机械加工的精度范围在数十mm。

关键词：凸度仪机械精度重建误差

预选策略和重建误差优化的运动捕获数据关键帧提取

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计算机辅助设计与图形学学报 2012年第11期24卷 1485-1492页

作者：蔡美玲邹北骥辛国江中南大学信息科学与工程学院长沙410083 湖南涉外经济学院计算机科学与技术学院长沙410083

为了从运动捕获数据中提取关键帧来进行人体动画创作,提出一种以重建误差或压缩率为目标的运动捕获数据关键帧提取方法.该方法将关键帧提取划分为帧预选和基于重建误差优化的精选2个阶段,在第一阶段,对原始动作序列筛选边界姿势作为候... 详细信息

为了从运动捕获数据中提取关键帧来进行人体动画创作,提出一种以重建误差或压缩率为目标的运动捕获数据关键帧提取方法.该方法将关键帧提取划分为帧预选和基于重建误差优化的精选2个阶段,在第一阶段,对原始动作序列筛选边界姿势作为候选关键帧,使最终关键帧序列具有较强运动类型描述能力;在第二阶段,定义帧消减误差作为关键帧重要性的度量标准,并定义最大重建误差作为关键帧提取过程中的优化目标,同时考虑压缩率目标,精选候选帧获得满足指定重建误差或压缩率要求的最终关键帧集合.实验结果表明,文中方法具有良好的数据压缩效果,能满足实时压缩的需要.

关键词：运动捕获数据关键帧重建误差消减误差

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基于重建误差的样本加权特征提取算法研究

基于重建误差的样本加权特征提取算法研究

作者：杨开睿中国矿业大学

学位级别：硕士

随着云计算、大数据等技术的不断兴起，人们获得的数据在复杂性和数据规模上都发生了巨大的变化，各领域对数据处理也不断提出了新的要求。特征提取作为数据分析和处理技术中的一种有效手段，被广泛应用于模式识别、数据挖掘等领域。基... 详细信息

随着云计算、大数据等技术的不断兴起，人们获得的数据在复杂性和数据规模上都发生了巨大的变化，各领域对数据处理也不断提出了新的要求。特征提取作为数据分析和处理技术中的一种有效手段，被广泛应用于模式识别、数据挖掘等领域。基于特征提取问题国内外学者开展了大量的研究工作，但特征提取算法的适用性、鲁棒性、有效性等问题一直是研究的难点。本文针对线性特征提取和非线性特征提取两类方法开展了课题的相关研究工作，具体内容如下：（1）提出了基于PCA的样本加权特征提取算法针对传统的线性特征提取算法PCA在模型构建时并没有较好考虑不同样本特征对最终识别的有效性和重要性各不相同这一问题，提出了一种基于PCA的样本加权特征提取算法。本文依据加权的思想，对PCA重建误差和模型进行加权改进，构建了一个PCA样本加权重建误差和最小模型，并利用信息熵来调节样本的权值。新模型能够获得更小的重建误差和，求解模型得到了一种自适应权值的PCA算法，实验表明该方法具有更好的特征提取效果和重建误差和。（2）提出了融合局部信息的KPCA样本加权特征提取综合模型针对非线性模型KPCA不能较好提取样本数据中的局部特征信息，且对离群点样本的抗干扰能力较差这一问题，提出了一种融合局部信息的KPCA样本加权特征提取综合模型。本文利用LPP模型能较好保持数据局部特征的优势，从重建误差角度对KPCA加权模型引入LPP模型进行改进，得到了一种能更好提取数据局部信息的样本加权非线性特征提取综合模型。实验发现模型具有很好的特征提取效果，且对离群点样本具有很好的鲁棒性。（3）设计并实现了一个特征提取算法分析平台（FEAAP）依据论文的理论研究成果，本文设计并实现了一个特征提取算法分析平台。平台基于Matlab GUI框架，能够完成数据预处理、算法参数设置、实验结果比较等功能，从而为特征提取算法的研究提供一个方便的实验和分析环境。

关键词：特征提取加权PCA 核主成分分析重建误差鲁棒性

基于空间声场变换的近场声全息参数选取及重建误差研究

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基于空间声场变换的近场声全息参数选取及重建误差研究

作者：辛雨合肥工业大学

学位级别：硕士

近场声全息(NAH)是上世纪八十年代发展起来的一种有效而快捷的声源重建和声场可视化技术。该技术对振动和噪声辐射特性研究、噪声源的识别与定位等都有重要作用,它有助于对结构振动、噪声进行有效控制,在工程上具有很高的应用价值。基... 详细信息

近场声全息(NAH)是上世纪八十年代发展起来的一种有效而快捷的声源重建和声场可视化技术。该技术对振动和噪声辐射特性研究、噪声源的识别与定位等都有重要作用,它有助于对结构振动、噪声进行有效控制,在工程上具有很高的应用价值。基于空间声场变换(STSF)的算法是NAH技术中提出最早、发展最快、应用最广泛的一种算法。本文在简要回顾NAH技术发展历史和研究现状的基础上,介绍了基于STSF的NAH技术基本原理,并对基于STSF的NAH技术中参数选取问题进行分析研究,进一步丰富了NAH技术的理论体系。本文内容概括如下:第一章回顾NAH技术产生和发展历程,明确其国内国外研究现状,介绍NAH技术的不同算法,以及现有声场信息测量方法、测量系统。针对基于STSF的NAH技术中仍存在的一些问题,确立本文主要研究内容。第二章简要介绍基于STSF的NAH技术基础理论。首先介绍平面NAH技术及其离散化问题,接着介绍柱面NAH技术及其离散问题,最后简要介绍了球面NAH技术。第三章通过对平面NAH技术预测及重建过程进行分析,验证了在波数域内噪声分布情况的假设,给出两种专门用于平面NAH技术的信噪比(SNR)估计方法:能量法SNR估计和幅值法SNR估计,使用两方法皆可较好的估计出信噪比,其中能量法SNR估计更精确。第四章通过对全息预测及重建过程进行分析推理,以及对全息重建误差的来源进行分析,给出一种新的截止波数选取方法。该方法综合考虑了重建过程中的几种因素,与现有经验公式相比,可更有效地减小重建误差。第五章对平面NAH技术参数选取作详细研究,给出全息面大小与采样间隔、采样点数的取值方法,分析三者之间的关系;总结验证全息面与声源距离的取值范围;与现有方法相比,使用本文方法可得到更高精度重建结果。第六章对柱面NAH技术参数选取进行专门分析。总结柱面NAH技术与平面NAH技术在参数选择方面的不同之处,并对柱面NAH技术中全息面大小、采样间隔、采样点数、全息面与声源距离等的关系进行分析,给出各参数取值范围。第七章总结本文主要研究成果,指出需要进一步研究和解决的问题。

关键词：声全息信噪比滤波窗函数参数选取重建误差

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基于重建误差排序的显著性检测

基于重建误差排序的显著性检测

作者：宋玉霞大连理工大学

学位级别：硕士

科技发展日新月异的今日,智能手机、互联网等行业给人们的生活带了极大的便利,越来越多生产生活上产生的图片涌现出来。面对这些海量图片,人们亟需能够快速精确处理这些图像的有效方法。而图像的显著性检测由于在计算机视觉领域有着广... 详细信息

科技发展日新月异的今日,智能手机、互联网等行业给人们的生活带了极大的便利,越来越多生产生活上产生的图片涌现出来。面对这些海量图片,人们亟需能够快速精确处理这些图像的有效方法。而图像的显著性检测由于在计算机视觉领域有着广泛的应用,也越来越受到人们的重视。本文是提出了一种自下而上的显著性检测的方法。首先,将图像的四边作为基底对整幅图像进行稠密与稀疏重建,得到两个互补的粗糙的重建误差作为先验;然后,利用上面得到的两个重建图像作为查询结点,建立一个描像素关系的的排序函数;再将排序得到的两个图相乘结合并再次进行排序优化,最后利用高斯模糊,得到对复杂背景鲁棒的显著图。实验部分中,在MSRA1000和berkery300两个公开的数据库上面分别与现在的12种方法比较,证明我们的结果相比于以前的算法有了一定程度的改进提升。

关键词：图像显著性检测重建误差主成分分析稀疏编码排序函数

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重建误差信息在立体匹配中的应用

郑州轻工业学院学报（自然科学版） 2011年第3期26卷 5-7,49页

作者：夏永泉申涵董向滢郑州轻工业学院计算机与通信工程学院河南郑州450002

对重建图像的误差信息在立体匹配中的应用进行了探讨:采用Tchebichef离散正交矩对图像进行重建并获得重建误差图像,使用基于窗口的匹配方法计算图像视差,并对几组立体图像对进行了实验和分析.结果表明,虽然重建误差信息没有重建后的图... 详细信息

对重建图像的误差信息在立体匹配中的应用进行了探讨:采用Tchebichef离散正交矩对图像进行重建并获得重建误差图像,使用基于窗口的匹配方法计算图像视差,并对几组立体图像对进行了实验和分析.结果表明,虽然重建误差信息没有重建后的图像信息量大,但利用其进行匹配依然可以得到较好的匹配结果.

关键词：重建误差离散正交矩 Tchebichef多项式视差

属性网络中基于变分图自编码器的异常节点检测方法

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模式识别与人工智能 2022年第1期35卷 17-25页

作者：李忠靳小龙王亚杰孟令宾庄传志孙智中国科学院计算技术研究所网络数据科学与技术重点实验室北京100190 中国科学院大学计算机与控制学院北京100049

图神经网络为属性网络数据挖掘提供融合利用结构信息和属性信息的方法,但是在现阶段基于图自动编码器进行无监督属性网络异常节点检测时,常将正常节点子属性插值形成的节点误识别为异常节点,导致方法的假负率较高.针对上述问题,文中提... 详细信息

图神经网络为属性网络数据挖掘提供融合利用结构信息和属性信息的方法,但是在现阶段基于图自动编码器进行无监督属性网络异常节点检测时,常将正常节点子属性插值形成的节点误识别为异常节点,导致方法的假负率较高.针对上述问题,文中提出基于变分图自编码器的异常节点检测方法.模型包含两个编码器和一个解码器,利用一个编码器和一个解码器构成的变分自编码器模型,重建原始输入数据,再利用解码器和第二个编码器,使模型学习到不包含异常节点数据的网络隐层表达.通过双变分自编码器学习正常节点子特征,并利用重建误差作为节点的异常度量,将由正常节点子特征构成的正常节点判别为正常节点.在真实网络数据集上的实验表明,文中方法能有效进行属性网络异常节点检测.

关键词：异常节点检测属性网络变分自编码器重建误差无监督异常检测方法