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基于肢体调整的人体姿态估计

系统仿真学报 2015年第10期27卷 2344-2351页

作者：蔡鹏孔德慧尹宝才霍奕北京工业大学城市交通学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室北京100124

基于混合部位模型的人体姿态估计方法将人体拆分成若干由树形结构相连的模板,利用相应的全分函数进行人体姿态的估计,由于树形结构的固有缺陷而导致复杂人体姿态估计错误。为了解决这个问题,提出基于肢体调整的人体姿态估计方法。该方... 详细信息

基于混合部位模型的人体姿态估计方法将人体拆分成若干由树形结构相连的模板,利用相应的全分函数进行人体姿态的估计,由于树形结构的固有缺陷而导致复杂人体姿态估计错误。为了解决这个问题,提出基于肢体调整的人体姿态估计方法。该方法提出像素离散方向的概念、融合全分函数和像素离散方向等属性的局部特征函数、以及基于关节点的局部特征进行人体姿态调整的方法。实验表明本文方法的姿态估计效果比以前的基于混合部位的关节模型的方法更好。

关键词：混合部位姿态估计肢体调整像素离散方向全分函数

一种适用于平面智能仓库改造的PBS系统研究

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工业工程 2024年第4期27卷 161-170页

作者：于丽娜蔡卓杰林洁于靖深圳技术大学城市交通与物流学院广东深圳518118 北明软件有限公司北京100043

针对传统平面库房空间利用率低下、自动立体仓库(AS/RS)改造成本高等问题,研究了适用于平面仓库改造的基于拼图的存储系统(puzzle-based storage system,PBS系统),在保证拣选效率的同时最大限度地提高仓库空间利用率。针对PBS系统检索... 详细信息

针对传统平面库房空间利用率低下、自动立体仓库(AS/RS)改造成本高等问题,研究了适用于平面仓库改造的基于拼图的存储系统(puzzle-based storage system,PBS系统),在保证拣选效率的同时最大限度地提高仓库空间利用率。针对PBS系统检索过程复杂的问题特征,提出一种基于有用点的对角线最优拣货路径算法。该算法根据货物所在位置使用有用点移动策略提高计算效率,以减少系统拣货移动次数、缩短作业时间。研究结果表明,该方法可以在毫秒级别实现单货物、单空位、任意货位的最短时间取货。通过对比其他算法,发现该算法在求解效率的优越性和拣选步数最优的稳定性方面具有明显优势。通过分析实际应用案例,验证了基于PBS系统改造后的平面库房空间利用率上涨100%,具有实际应用价值。

关键词： PBS系统对角线算法取货时间拣货路径规划

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深度学习研究综述

北京工业大学学报 2015年第1期41卷 48-59页

作者：尹宝才王文通王立春北京工业大学城市交通学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室北京100124

鉴于深度学习在学术界和工业界的重要性,依据数据流向对目前有代表性的深度学习算法进行归纳和总结,综述了不同类型深度网络的结构及特点.首先介绍了深度学习的概念;然后根据深度学习算法的结构特征,概述了前馈深度网络、反馈深度网络... 详细信息

鉴于深度学习在学术界和工业界的重要性,依据数据流向对目前有代表性的深度学习算法进行归纳和总结,综述了不同类型深度网络的结构及特点.首先介绍了深度学习的概念;然后根据深度学习算法的结构特征,概述了前馈深度网络、反馈深度网络和双向深度网络3类主流深度学习算法的网络结构和训练方法;最后介绍了深度学习算法在不同数据处理中的最新应用现状及其发展趋势.可以看到:深度学习在不同应用领域都取得了明显的优势,但仍存在需要进一步探索的问题,如无标记数据的特征学习、网络模型规模与训练速度精度之间的权衡、与其他方法的融合等.

关键词：深度学习深度神经网络卷积神经网络反卷积网络深度玻尔兹曼机

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基于字典原子与类标签关系的字典学习

北京工业大学学报 2017年第6期43卷 873-882页

作者：赵璐孙艳丰尹宝才北京工业大学城市交通学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室北京100124

在稀疏表示理论中,如何构造字典和更新字典,而能得到一个辨别能力强的字典,始终是一个重要的开放问题,针对这一问题,提出了基于字典原子与类标签关系的字典学习方法.建立一个基于两者关系的矩阵,随着更新字典原子而更新关系矩阵,通过更... 详细信息

在稀疏表示理论中,如何构造字典和更新字典,而能得到一个辨别能力强的字典,始终是一个重要的开放问题,针对这一问题,提出了基于字典原子与类标签关系的字典学习方法.建立一个基于两者关系的矩阵,随着更新字典原子而更新关系矩阵,通过更新关系矩阵来构成字典自适应地确定原子与类标签的关系,提高字典的判别能力,为后续的分类识别提供必要的保证.该方法既避免了共享字典判别能力差的问题,又避免了因单独训练字典而占用大量时间和内存的缺点.在构建字典模型中,引用l21范数约束残差值来去除噪声,使之既能处理稀疏噪声,也能处理非稀疏噪声,提高了字典对噪声的鲁棒性.大量的实验结果证明,该方法较其他的字典学习方法鲁棒性强、识别率高.

关键词：人脸识别稀疏表示关系矩阵字典学习

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基于多视点图像的人脸表面光场重构

北京工业大学学报 2016年第6期42卷 870-876页

作者：王玉萍王立春刘蓬燕孔德慧尹宝才北京工业大学城市交通学院多媒体智能软件技术北京市重点实验室北京100124

为了实现任意新视点下三维人脸模型的绘制,针对三维人脸模型数据的特殊性,提出一种借助一般三维人脸模型基于稀疏多视点图像重建特定人脸表面光场的方法,该方法改进了Laplacian网格变形技术,实现了一般人脸三维模型到多视点图像中特定... 详细信息

为了实现任意新视点下三维人脸模型的绘制,针对三维人脸模型数据的特殊性,提出一种借助一般三维人脸模型基于稀疏多视点图像重建特定人脸表面光场的方法,该方法改进了Laplacian网格变形技术,实现了一般人脸三维模型到多视点图像中特定人脸三维模型的变形,避免了直接扫描人脸模型的操作复杂、模型粗糙、数据量大等缺点.最后,通过任意视点下人脸模型绘制验证了基于多视点图像重构获得的人脸表面光场数据的有效性.

关键词：表面光场 Laplacian变形多视点图像

基于改进Fisher准则的深度卷积神经网络识别算法

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北京工业大学学报 2015年第6期41卷 835-841页

作者：孙艳丰齐光磊胡永利赵璐北京工业大学城市交通学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室北京100124

为了有效利用深度学习技术自动提取特征的能力,并解决当训练样本量减少或者迭代次数降低时识别性能急速下降的问题,提出了基于Fisher准则的深度学习算法.该方法在前馈传播时,采用卷积神经网络自动提取图像的结构信息等特征,同时利用卷... 详细信息

为了有效利用深度学习技术自动提取特征的能力,并解决当训练样本量减少或者迭代次数降低时识别性能急速下降的问题,提出了基于Fisher准则的深度学习算法.该方法在前馈传播时,采用卷积神经网络自动提取图像的结构信息等特征,同时利用卷积网络共享权值和池化、下采样等方法减少了权值个数,降低了模型复杂度;在反向传播权值调整时,采用了基于Fisher的约束准则.在权值的迭代调整时既考虑误差的最小化,又同时让样本保持类内距离小,类间距离大,从而使权值能更加快速地逼近有利于分类的最优值,当样本量不足或训练迭代次数不多时可有效地提高系统的识别率.大量的实验结果证明:该基于Fisher准则的混合深度学习算法在标签样本不足或者较少训练次数的情况下依然能达到较好的识别效果.

关键词：深度学习卷积神经网络 Fisher准则反向传播(BP)算法人脸识别手写字识别

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基于深度视频的人体行为特征表示与识别

北京工业大学学报 2016年第7期42卷 1001-1008页

作者：孙艳丰张坤胡永利北京工业大学城市交通学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室北京100124

深度视频中的人体行为的识别研究主要集中在对深度视频进行特征表示上,为了获得具有判别性的特征表示,首先提出了深度视频中一种基于表面法向信息的局部二值模式(local binary pattern,LBP)算子作为初级特征,然后基于稀疏表示模型训练... 详细信息

深度视频中的人体行为的识别研究主要集中在对深度视频进行特征表示上,为了获得具有判别性的特征表示,首先提出了深度视频中一种基于表面法向信息的局部二值模式(local binary pattern,LBP)算子作为初级特征,然后基于稀疏表示模型训练初级特征字典,获取初级特征的稀疏表示,最后对用自适应的时空金字塔划分的若干个子序列使用时空池化方法进行初级特征与稀疏系数的规格化,得到深度视频的高级特征,最终的特征表示实现了深度视频中的准确的人体行为识别.在公开的动作识别库MSR Action3D和手势识别库MSR Gesture3D上的实验证明了本文提出的特征表示的有效性和优越性.

关键词：深度视频行为识别深度序列分割局部二值模式算子稀疏表示

基于多粒度的旅行商问题描述及其蚁群优化算法

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计算机研究与发展 2010年第3期47卷 434-444页

作者：冀俊忠黄振刘椿年代启国北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室北京100124

针对蚁群算法在求解大规模旅行商问题(Traveling Salesman Problems,TSP)中时间性能方面的不足,提出了一种快速的求解算法.首先,从TSP问题描述入手,给出了一种新的多粒度的问题描述模型;然后,基于该模型,设计了包括基于密度聚类的粒度... 详细信息

针对蚁群算法在求解大规模旅行商问题(Traveling Salesman Problems,TSP)中时间性能方面的不足,提出了一种快速的求解算法.首先,从TSP问题描述入手,给出了一种新的多粒度的问题描述模型;然后,基于该模型,设计了包括基于密度聚类的粒度划分、粗粒度的蚁群寻优、粒度间的连接、细粒度的蚁群寻优、粒度间可行解的合成以及循环分段优化6个阶段在内的求解算法.算法的复杂度分析及在中、大规模TSP问题上的实验表明:本算法的时间性能不仅比经典的蚁群算法有显著的提高,而且与近年来的一些同类算法相比也具有一定的优势,显示了快速求解大规模TSP问题的能力.

关键词：旅行商问题多粒度城市模型蚁群算法聚类算法分段优化

基于改进的非刚性配准的三维网格序列压缩方法

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北京工业大学学报 2015年第9期41卷 1349-1354页

作者：高原王一山胡永利施云惠尹宝才北京工业大学城市交通学院北京市多媒体和智能软件技术重点实验室北京100124 北京电子科技学院通信工程系北京100070

旨在解决拓扑异构的三维网格序列的压缩问题,采用非刚性配准和视频帧间编码技术结合,提出双向多参考帧预测方案,构建了一种基于非刚性配准的针对拓扑异构的三维网格序列的压缩方法.该方法有效地利用三维网格序列的帧间相关性,降低存储代... 详细信息

旨在解决拓扑异构的三维网格序列的压缩问题,采用非刚性配准和视频帧间编码技术结合,提出双向多参考帧预测方案,构建了一种基于非刚性配准的针对拓扑异构的三维网格序列的压缩方法.该方法有效地利用三维网格序列的帧间相关性,降低存储代价.三维人脸网格序列压缩实验结果表明:与传统方法相比,压缩性能有很大提高.

关键词：三维网格序列压缩非刚性配准薄板样条(thin-plate spline,TPS)