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曲率滤波-经验模式分解的运动人体目标检测预处理

叶华 谭冠政 胡长坤 戴正科

叶华, 谭冠政, 胡长坤, 戴正科. 曲率滤波-经验模式分解的运动人体目标检测预处理[J]. 红外与激光工程, 2018, 47(2): 226001-0226001(6). doi: 10.3788/IRLA201847.0226001
引用本文: 叶华, 谭冠政, 胡长坤, 戴正科. 曲率滤波-经验模式分解的运动人体目标检测预处理[J]. 红外与激光工程, 2018, 47(2): 226001-0226001(6). doi: 10.3788/IRLA201847.0226001
Ye Hua, Tan Guanzheng, Hu Changkun, Dai Zhengke. Curvature filter-empirical mode decomposition on moving human target detection preprocessing[J]. Infrared and Laser Engineering, 2018, 47(2): 226001-0226001(6). doi: 10.3788/IRLA201847.0226001
Citation: Ye Hua, Tan Guanzheng, Hu Changkun, Dai Zhengke. Curvature filter-empirical mode decomposition on moving human target detection preprocessing[J]. Infrared and Laser Engineering, 2018, 47(2): 226001-0226001(6). doi: 10.3788/IRLA201847.0226001

曲率滤波-经验模式分解的运动人体目标检测预处理

doi: 10.3788/IRLA201847.0226001
基金项目: 

国家自然科学基金(11347132);湖南省自然科学基金(12JJ3061);湖南省优秀青年项目(10B074);湖南省教育厅科研项目(16C1087)

详细信息
    作者简介:

    叶华(1977-),女,讲师,博士生,主要从事人体行为识别、视觉认知计算等方面的研究。Email:yehuawuhan@163.com

  • 中图分类号: TP29

Curvature filter-empirical mode decomposition on moving human target detection preprocessing

  • 摘要: 利用曲率滤波-经验模式分解预处理检测并提取人体目标特征,以降低图像分解运算复杂度,同步增强边缘和纹理特征,提高特征区分性。表现在:(1)在第一层经验模态分解中,以曲率滤波曲面映射原图像的连续平滑曲面,形成包络曲面及均值面,首层分解图像纹理特征显著,以下各层凸显边缘与结构特征;(2)从低分辨率到高分辨率尺度图像匹配出相邻层强边缘区域,易于人体目标轮廓候选区域的提取;(3)以首层分解图纹理特征筛分背景,在相邻层中匹配前景特征区域,形成人体姿态特征的轨迹图,易于判别人体姿态及行为。在人体行为识别实验中,采用曲率滤波-经验模式分解预处理提取的轮廓特征与人体行为典型数据库ground truth对比,在UIUC示例数据的轮廓提取的精度和召回率都达到90%以上。对人体姿态及行为做识别处理,验证了预处理方法的有效性。
  • [1] Ren S, He K, Girshick R, et al. Faster R-CNN:towards real-time object detection with region proposal networks[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis Machine Intelligence, 2017, 39(6):1137-1149.
    [2] Luo Haibo, Xu Lingyun, Hui Bin, et al. Status and prospect of target tracking based on deep learning[J]. Infrared and Laser Engineering, 2017, 46(5):0502002. (in Chinese)
    [3] Wang Xiaofei, Wang Xiaoyi, Shi Xiangyu, et al. Target detection algorithm based on spatial-contextual image one class classification[J]. Infrared and Laser Engineering, 2015, 44(S1):236-240. (in Chinese)
    [4] Ke Hongchang, Sun Hongbin. A saliency target area detection method of image sequence[J]. Chinese Optics, 2015, 8(5):768-774. (in Chinese)
    [5] Liu Hongbin, Chang Faliang. Moving object detection by optical flow method based on adaptive weight coefficient[J]. Optics and Precision Engineering, 2016, 24(2):460-468. (in Chinese)
    [6] Lu Mu, Zhu Ming, Gao Yang, et al. Moving target detection based on dynamic background of cellular automaton[J]. Optics and Precision Engineering, 2017, 25(7):1934-1940. (in Chinese)
    [7] Wang Kejia, Ping Ziliang, Sheng Yunlong. Development of image invariant moments-a short overview[J]. Chinese Optics Letters, 2016, 14(9):091001.
    [8] You Ruirong, Wang Xinwei, Ren Pengdao, et al. Target observation performance evaluation method for video surveillance based on Johnson criteria[J]. Infrared and Laser Engineering, 2016, 45(12):1217003. (in Chinese)
    [9] Subudhi B N, Ghosh S, Nanda P K, et al. Moving object detection using spatio-temporal multilayer compound Markov random field and histogram thresholding based change detection[J]. Multimedia Tools and Applications, 2017, 76(11):13511-13543.
    [10] Nunes J C, Bouaoune Y, Delechelle E, et al. Image analysis by bidimensional empirical mode decomposition[J]. Image and Vision Computing, 2003, 21(12):1019-1026.
    [11] Bakhtiari S, Agaian S, Mo J. An enhanced empirical mode decomposition based method for image enhancement[C]//IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics, 2015:2681-2686.
    [12] Zhang Shengping, Yao Hongxun, Sun Xin, et al. Action recognition based on overcomplete independent components analysis[J].Information Sciences, 2014, 281(10):635-647.
    [13] Liu Jingen, Benjamin Kuipers, Silvio Savarese. Recognizing human actions by attributes[C]//Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), IEEE Conference on, 2011:3337-3344.
    [14] Laptev I, Marszalek M, Schmid C, et al. Learning realistic human actions from movies[C]//Proceedings of International Conference on Pattern Recognition, 2008:1-8.
    [15] Klaser A, Marszalek M, Schmid C. A spatio-temporal descriptor based on 3d gradients[C]//Proceedings of British Machine Vision Association, 2008:995-1004.
    [16] Liu J, Luo J, Shah M. Recognizing realistic actions from videos in the wild[C]//Proceedings of International Conference on Pattern Recognition, 2009:1996-2003.
    [17] Gong Yuanhao, Sbalzarini Ivo F. Curvature filters efficiently reduce certain variational energies[J]. IEEE Transaction on Image Processing, 2017, 26(4):1786-1798.
    [18] Brito-Loeza C, Chen K, Uc-Cetina V. Image denoising using the Gaussian curvature of the image surface[J]. Numerical Methods for Partial Differential Equations, 2016, 32(3):1066-1089.
    [19] Martins P, Carvalho P, Gatta C. On the completeness of feature-driven maximally stable extremal regions[J]. Pattern Recognition Letters, 2016, 74:9-16.
  • [1] 吴双, 李超, 高传卫, 佟岐.  时序平滑多尺度叠加动态红外云场景仿真 . 红外与激光工程, 2022, 51(8): 20220656-1-20220656-5. doi: 10.3788/IRLA20220656
    [2] 张方, 肖辉.  基于三角函数变换与IRDPSO优化的图像增强算法 . 红外与激光工程, 2022, 51(8): 20210709-1-20210709-8. doi: 10.3788/IRLA20210709
    [3] 王国刚, 孙召进, 刘云鹏.  J-MSF: 一种新的多通道多尺度红外弱小目标检测算法 . 红外与激光工程, 2022, 51(5): 20210459-1-20210459-10. doi: 10.3788/IRLA20210459
    [4] 庞忠祥, 刘勰, 刘桂华, 龚泿军, 周晗, 罗洪伟.  并行多特征提取网络的红外图像增强方法 . 红外与激光工程, 2022, 51(8): 20210957-1-20210957-9. doi: 10.3788/IRLA20210957
    [5] 汪伟, 许德海, 任明艺.  一种改进的红外图像自适应增强方法 . 红外与激光工程, 2021, 50(11): 20210086-1-20210086-9. doi: 10.3788/IRLA20210086
    [6] 常兵涛, 陈传法, 郭娇娇, 武慧明.  机载LiDAR点云分块插值滤波 . 红外与激光工程, 2021, 50(9): 20200369-1-20200369-9. doi: 10.3788/IRLA20200369
    [7] 王新伟, 孙亮, 王敏敏, 杨于清, 周燕.  水下二维及三维距离选通成像去噪技术研究 . 红外与激光工程, 2020, 49(2): 0203002-0203002. doi: 10.3788/IRLA202049.0203002
    [8] 蔡怀宇, 张玮茜, 韩晓艳, 汪毅, 陈文光, 陈晓冬.  眼轴及眼前节SS-OCT一体化成像系统 . 红外与激光工程, 2020, 49(4): 0413006-0413006-9. doi: 10.3788/IRLA202049.0413006
    [9] 顾忠政, 殷达, 聂守平, 冯少彤, 邢芳俭, 马骏, 袁操今.  基于涡旋滤波的图像边缘增强研究进展 . 红外与激光工程, 2019, 48(6): 603015-0603015(14). doi: 10.3788/IRLA201948.0603015
    [10] 张智, 孙权森, 林栩凌, 韩明亮.  基于临近时空帧间信息的空间目标图像增强方法 . 红外与激光工程, 2019, 48(S1): 193-197. doi: 10.3788/IRLA201948.S128004
    [11] 鲍雪晶, 戴仕杰, 郭澄, 吕寿丹, 沈成, 刘正君.  基于插值的共焦显微镜非线性畸变失真图像校正 . 红外与激光工程, 2017, 46(11): 1103006-1103006(7). doi: 10.3788/IRLA201746.1103006
    [12] 宋言明, 潘志康, 孟晓辰, 娄小平, 祝连庆.  基于仿人眼自适应调节的多光谱视觉图像处理方法 . 红外与激光工程, 2017, 46(9): 910001-0910001(8). doi: 10.3788/IRLA201746.0910001
    [13] 蒋立辉, 符超, 刘雯箐, 熊兴隆.  基于自适应多尺度形态滤波与EMD的激光雷达回波信号去噪方法 . 红外与激光工程, 2015, 44(5): 1673-1679.
    [14] 谢志华, 刘国栋.  基于多尺度局部二元模式共生直方图的红外人脸识别 . 红外与激光工程, 2015, 44(1): 391-397.
    [15] 朴燕, 刘磊, 刘笑宇.  低照度环境下视频增强技术 . 红外与激光工程, 2014, 43(6): 2021-2026.
    [16] 刘雪超, 吴志勇, 王弟男, 杨华, 黄德天.  结合自适应窗口的二维直方图图像增强 . 红外与激光工程, 2014, 43(6): 2027-2034.
    [17] 宋春华, 高仕博, 程咏梅.  自主空中加油视觉导航系统中的锥套检测算法 . 红外与激光工程, 2013, 42(4): 1089-1094.
    [18] 蔡辉, 李娜, 赵慧洁.  基于本征模函数的高光谱数据特征提取方法 . 红外与激光工程, 2013, 42(12): 3475-3480.
    [19] 徐利民, 范文慧, 刘佳.  太赫兹图像的降噪和增强 . 红外与激光工程, 2013, 42(10): 2865-2870.
    [20] 熊兴隆, 蒋立辉, 冯帅.  Mie散射激光雷达回波信号处理方法 . 红外与激光工程, 2012, 41(1): 89-95.
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出版历程
  • 收稿日期:  2017-08-10
  • 修回日期:  2017-10-01
  • 刊出日期:  2018-02-25

曲率滤波-经验模式分解的运动人体目标检测预处理

doi: 10.3788/IRLA201847.0226001
    作者简介:

    叶华(1977-),女,讲师,博士生,主要从事人体行为识别、视觉认知计算等方面的研究。Email:yehuawuhan@163.com

基金项目:

国家自然科学基金(11347132);湖南省自然科学基金(12JJ3061);湖南省优秀青年项目(10B074);湖南省教育厅科研项目(16C1087)

  • 中图分类号: TP29

摘要: 利用曲率滤波-经验模式分解预处理检测并提取人体目标特征,以降低图像分解运算复杂度,同步增强边缘和纹理特征,提高特征区分性。表现在:(1)在第一层经验模态分解中,以曲率滤波曲面映射原图像的连续平滑曲面,形成包络曲面及均值面,首层分解图像纹理特征显著,以下各层凸显边缘与结构特征;(2)从低分辨率到高分辨率尺度图像匹配出相邻层强边缘区域,易于人体目标轮廓候选区域的提取;(3)以首层分解图纹理特征筛分背景,在相邻层中匹配前景特征区域,形成人体姿态特征的轨迹图,易于判别人体姿态及行为。在人体行为识别实验中,采用曲率滤波-经验模式分解预处理提取的轮廓特征与人体行为典型数据库ground truth对比,在UIUC示例数据的轮廓提取的精度和召回率都达到90%以上。对人体姿态及行为做识别处理,验证了预处理方法的有效性。

English Abstract

参考文献 (19)

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