論文元數(shù)據(jù)搜索，找到相關(guān)信息共 2 條：
2006, 28(6): 1031-1035.
刊出日期：2006-06-19
關(guān)鍵詞:
圖像處理;模式識別;廣義局部沃爾什變換;紋理特征
該文提出一組基于廣義局部沃爾什變換(GLWT)的紋理特征。首先給出局部沃爾什變換(LWT)的定義，并在空域中對其加以推廣，用以提取圖像的局部紋理信息；然后在一個(gè)宏窗口中估計(jì)12個(gè)GLWT系數(shù)的二階矩作為圖像的紋理特征。對這組紋理特征的鑒別性能進(jìn)行了分析，并與Haralick(1973)，Wang Li(1990)，以及Yu Hui提出的紋理特征進(jìn)行了比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該文提出的紋理特征具有更好的鑒別性能和分類能力。
2014, 36(5): 1139-1144.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.01003
刊出日期：2014-05-19
該文利用飛行時(shí)間(Time-Of-Fligh, TOF)相機(jī)提供的距離圖像，在運(yùn)動歷史圖像的基礎(chǔ)上提出一種基于多層運(yùn)動歷史圖像的人體運(yùn)動識別方法。計(jì)算距離輪廓序列的運(yùn)動能量圖作為整體運(yùn)動信息，同時(shí)根據(jù)距離變化量，計(jì)算前向、后向的多層運(yùn)動歷史圖像作為局部運(yùn)動信息，共同組成多層運(yùn)動歷史圖像。為了解決Hu矩對不連續(xù)或具有噪聲的形狀較為敏感的問題，引入R變換對每層運(yùn)動歷史圖像進(jìn)行特征提取，串聯(lián)形成特征向量送入SVM進(jìn)行分類識別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該識別方法可以有效識別人體運(yùn)動。
