基于支持向量机的人脸姿态判定

对于多姿态人脸检测中的姿态判定问题,提出了一种基于支持向量机(SVM)的人脸姿态判定算法。将人脸姿态划分成6个类别,从一个多姿态人脸库中手工标定出1800幅人脸图像作为训练样本集,分别训练基于支持向量分类(SVC)和基于支持向量回归(SVR)2种姿态分类器。另外标定出300幅人脸图像作为测试样本。SVC方法和SVR方法分别取得了1.67%和3.33%的分类错误率。其中SVC方法的分类效果明显优于在传统方法中效果最好的人工神经元网络(ANN)方法(分类错误率为3.33%)。对比实验结果表明,SVM方法对于解决姿态判定问题是很有效的。     

一种基于FD集特征的3NF判定算法

详细研究了属于３ＮＦ的关系模式ＦＤ集的特征，在此基础上，提出了一个基于ＦＤ集特征的３ＮＦ判定算法，并对算法的正确性及优点进行了证明和阐述。     

一种改进的旋转矢量姿态算法

应用陀螺当前迭代周期内及前2个迭代周期内的角增量输出，并根据在当前迭代周期内对陀螺仪采样的次数，提出了3个新的航姿算法，分析了此算法在典型圆锥运动输入下的漂移误差．与传统的旋转矢量法比较，新的算法比Miller’s算法精度高3—4个数量级；对于单子样，新算法比Y．F．Jiang算法精度高约3个数量级，对于双子样、三子样，新算法比Y．F．Jiang算法精度高20—30倍，为改进旋转矢量算法提供了一种新的思路．     

基于多视图融合的3D人体姿态估计

针对自然场景中遮挡、检测姿势不准确以及建立的交叉视图不匹配等问题,在VoxelPose模型的基础上提出了一种基于heatmap的多视图融合网络来估计3D人体姿态.首先,改进高分辨率网络,添加反卷积模块生成更高分辨率的heatmap.取两个髋关节之间的关键点为人体中心点,引入对极约束模型匹配融合不同视角下人体中心点的heatmap信息;然后,将所有视角的heatmap投影到共同的3D空间,再经过3D CNN网络以中心点构建特征体积来估计所有关键点的位置;最后,回归准确的3D人体姿态.在公开的数据集Shelf和Campus中,评估指标PCP3D（正确估计关节位置的百分比）分别达到97.1%和96.7%.在CMU-Panoptic数据集中,MPJPE（关节位置误差的平均值）为16.80 mm,实验结果优于VoxelPose.     

一种改进的自映射空间判定树算法

判定树在基于知识的专家系统中非常有用,同时在数据挖掘中也是一种重要的方法.但是目前的判定树判定方法并不能准确、清晰地处理与人类思想和感觉的知识.通过自映射空间模型作为知识表达和处理不确定性的方法以达到改进目前方法的目的.与传统的分类方法相比,自映射空间方法更好地集成了模糊性和随机性.提出了基于自映射空间模型的判定树方法,该方法处理人类思维更加自然.在实际的分类问题过程中,自映射空间方法更加有效、灵活.     

一种实用的飞机着陆轨迹姿态测量及监控系统

飞机着陆时的轨迹姿态参数是新机设计鉴定和定型的重要参考依据,采取合理的测量手段获取这些参数至关重要。本文根据任务需求,构建了一套实用的飞机着陆轨迹姿态测量及监控系统,采用光纤传输进行远程控制与数据交互,实现多台高速摄像机的远距离集中控制、统一授时、同步采集、测量数据快速下载处理,实现飞机着陆时轨迹、速度、飞机偏航位移、飞机姿态等参数的精确解算和实时监控。经飞行试验验证,结果表明本系统稳定可靠、处理结果精度高,满足任务要求;同时该测量方法具有较高的实际工程应用价值,不仅适用于飞行目标的轨迹姿态测量和其他类似运动物体的运动参数解算,其数学模型还具有多种型号的推广性。     

多摄像机人体姿态跟踪

人体姿态跟踪是人类行为分析和识别的基础,具有广阔的应用范围。该文以人体的头肩部轮廓构成的Ω形状的曲线作为跟踪目标,利用多摄像机间的位置约束和形状约束,提出了一种基于多摄像机的人体朝向、位置和头肩部轮廓的联合跟踪算法。该算法将多视角头肩部轮廓跟踪和三维空间中的头肩部位置跟踪、朝向检测融合于同一框架中。真实场景实验表明该算法具有良好的鲁棒性和准确性。     

改进判定树分类算法的研究

介绍了判定树分类算法,对各种判定树分类算法进行比较和评价,并在此基础上提出判定树分类算法的改进方向。     

非刚性人体运动动作图像姿态轮廓提取算法

针对人体运动动作图像提取传统方法仅能获取局部最佳解, 提取的特征序列不连续, 导致轮廓提取效果差的问题, 提出一种非刚性人体运动动作图像姿态轮廓提取算法. 首先, 对人体运动动作图像序列中的尺度不变特征变换(SIFT)进行提取预处理, 获取人体特征提取图, 设计一种人体运动序列顺序概率图模型, 以保证特征序列提取的连续性; 其次, 构建人体肢体外观模型, 基于该外观模型采用序列影像高精度轮廓提取算法提取当前人体运动动作帧的轮廓线. 实验结果表明, 该算法能提取连续的特征序列, 提取的人体姿态轮廓精确度较高, 且具有较高的效率和鲁棒性.     

一种多视角人脸姿态估计算法

基于独立子空间分析(ISA)技术，提出了一种多视角人脸姿态估计算法。给出了ISA视角子空间分析公式和有效的多视角子空间有监督学习算法。基于有监督学习的多视角人脸模型子空间学习算法，能够实现比无监督ISA学习算法得到更高的姿态估计精度。     

基于实时多任务操作系统的分布式捷联姿态基准姿态算法实现

随着舰船上的武器系统和观测系统的数量不断增多及对其的精度和可靠性等要求的不断提高,对精确的局部姿态基准需求也不断增长。该文给出了用于消除大型舰船甲板变形给各战位点带来影响的分布式捷联姿态基准的结构,讨论了分布式捷联姿态基准中基于实时多任务操作系统的姿态算法的实现方法,包括：实时多任务操作系统环境下组合式捷联姿态基准算法应用程序的多任务确定,组合式捷联姿态基准算法中各任务的实现等。采用文中所述方法实现了一种实用的组合式捷联姿态基准算法,算法的仿真结果证明了文中所述方法的正确性。     

基于无线体域网的人体姿态多级分层识别算法

为解决无线体域网WBAN(Wireless Body Area Network)中人体姿态识别率低、算法复杂的问题, 设计了一种以多层分级理论为基础的人体姿态多级分层识别算法。考虑到使用者的舒适度, 将九轴加速度陀螺仪传感器(VG350) 做成腰带佩戴在腰部实时采集数据。运用加速度向量幅值(SVM: Signal Vector Magnitude)、角度、角加速度和位移等参量, 通过对实际测量数据的分析, 将坐、蹲、弯腰、慢走和跑等姿态进行识别。实验结果表明, 该算法简单, 姿态识别率高达96. 5%。     

人体姿态检测装置的设计

为了解决无人监护的居家老人意外跌倒的事故,设计一种人体姿态检测装置,及时发现跌倒并报警,降低事故损害.采用LPC2114作为控制器,通过三轴加速度传感器MMA7455检测人体姿态,利用支持向量机算法进行分析,判断是否跌倒以及跌倒状态,数据通过无线方式发送至监测端,监护人通过网络可实时查看被监护人状态.数字式传感器的使用简化了硬件电路,无线传输采用短信模块TC35i,当跌倒发生时,可第一时间通过短信息形式通知监护人,体现人性化设计.     

一种3-PRS并联机器人的姿态空间分析

介绍一种3-PRS并联机器人的结构布局特点,基于其位置反解及结构约束条件,绘制其姿态空间的三维视图,并定量分析该并联机器人的机构尺寸参数对姿态空间范围的影响,为该并联机器人的设计与实用化提供理论依据.     

一种基于改进卡尔曼滤波的姿态解算算法

针对多传感器融合姿态解算精度不高的问题,本文提出一种改进的卡尔曼滤波算法,即高阶线性互补滤波与扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)相结合的融合算法。该数据的融合是基于加速度计、陀螺仪传感器频率特性和姿态角的微分方程建立的系统模型,将互补滤波的姿态角数据作为该系统模型的观测值,利用EKF算法对加速度计、陀螺仪、磁力计进行数据融合。高阶的互补滤波和EKF的融合算法能够有效的解决陀螺方向的估计偏差,为了证明该算法的可行性,用搭载IMU(InertialSmeasurementSunit)模块的四旋翼飞行器进行了动态和静态的实验,分析对比了最新导航算法、经典卡滤波算法和该融合算法滤波的效果。实验结果表明：本文提出的高阶无源线性互补滤波和EKF相结合的融合算法,无论在静态还是动态的实时性情况下,都能很明显的去除噪声和抑制姿态角的漂移,且提高了姿态角的精度。     

一种基于卡尔曼滤波器的智能手机姿态估算算法

利用内置陀螺仪估算姿态可实现基于智能手机的惯性导航系统,但测量噪声导致姿态无限漂移,使得基于智能手机的惯性导航系统具有一定的局限.根据该不足,提出一种基于卡尔曼滤波的姿态估算算法,通过融合陀螺仪的姿态估算结果和加速度计的测量结果得到高精度的智能手机姿态,并利用集成在智能手机的惯性导航算法得到参考姿态,避免使用较昂贵的测量设备.首先介绍了一种智能手机和内置惯性传感器的初始参数,用于计算智能手机的姿态.然后比较了6次从自由落体到静止和绕x轴缓慢旋转360°场景时智能手机的参考姿态、基于陀螺仪的估算姿态和基于推荐算法的姿态.实验结果表明基于推荐算法的智能手机姿态精度最高且没有漂移现象,该结果论证了本工作对提高智能手机姿态的精度具有可行性.     

任意多边形顶点凸、凹性判定的一种算法

简单多边形顶点的凸、凹性判断是计算机图形学中常用的算法。文章讨论了多边形顶点凸、凹性与顶点为原点建立的坐标及相邻顶点在此坐标系中所处象限的关系;并根据此思想提出了一种确定任意多边形顶点凸、凹性的判定算法,该算法在一定条件下能够加快判定速度,此时每个顶点的判断需要4次比较。实验结果表明该算法在一定条件下能够提高判断的运算速度。     

神经心理量表理解力检测的人体姿态特征识别方法

神经心理测试可以对各认知域受损严重程度做出客观评价,是检测疾病进展、评估药物疗效的有效手段。其中理解力测试部分通过判断受试者是否根据指令要求作出相应动作实现,是老年人认知功能障碍评估的重要部分,有利于痴呆的早预防早干预。文章提出了一套神经心理测试中理解力检测的人体姿态估计视频分析方法,基于Openpose深度卷积网络提取人体关键点坐标,随后基于图像形态学处理技术和Faster R-CNN等技术提出了纸张、牙刷等目标物体关键点二维坐标提取方法,并以量表中动作要求建立人体姿态估计数学模型。通过实验对神经心理测试的6个动作进行识别,结果表明,所提姿态估计数学模型和交互动作识别方法能够有效检测人体姿态动作指令及人与纸张的交互指令。     

末制导炮弹姿态更新算法研究

对末制导炮弹姿态更新算法进行了研究,建立了捷联惯性导航系统(SINS)的姿态解算数学模型.采用等效旋转矢量法,利用末制导炮弹的一条弹道数据进行仿真研究,并与四元数四阶龙格库塔法进行了比较.结果表明,在该类实例下等效旋转矢量法仍然适用,而且由于克服了刚体转动的不可交换性误差,与四元数四阶龙格库塔法相比,在姿态更新周期及采样周期相同的情况下,其计算精度都相对较高.     

知识库中精确知识的判定算法

研究了知识库中挖掘它所包含的精确知识的方法，给出知识库的相关概念及精确知识的定义，讨论了一种在所定义的知识库中提取并判定精确知识的算法．