导读:本文包含了姿态表示论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:姿态,稀疏,特征,武警部队,人民代表大会,绞刀,人体。
姿态表示论文文献综述
王婧,谷林[1]（2019）在《一种优化动作特征表示的动作姿态评测模型》一文中研究指出运用传统的动作表示方法对动作特征进行表示,存在动作识别精度和识别效率较低的问题。为此提出一种优化的动作特征表示方法,即将动作整体特征与动作局部特征相融合,对动作特征进行全面的表示。动作整体特征采用传统人体姿态矩阵表示,动作局部特征采用人体骨骼关节点的旋转量表示。利用神经网络训练动作姿态符合度的网络模型,并依据网络模型输出的动作符合度,实现对动作姿态评测。实验表明,优化的动作表示方法,相较于传统的动作表示方法识别精度提高4.643%,具有较高的识别精度和识别效率。(本文来源于《西安工程大学学报》期刊2019年05期）
刘公绪,蔚保国,史凌峰,刘洪,何瑞[2]（2019）在《一种压缩型全姿态角四元数的表示方法》一文中研究指出由于四元数对姿态角的描述具有二重覆盖性,这种非一一映射关系会引起姿态散开问题。针对该问题,提出一种压缩型全姿态角四元数的表示方法。首先引入压缩型姿态角空间和压缩型四元数空间两个概念;然后基于东-北-天坐标系推导了两个空间的一一映射关系;最后通过数值仿真实验验证了所提出方法的有效性。仿真结果表明,所提出的方法既继承了四元数描述姿态角的非奇异性优点,又避免因四元数二重覆盖性引起的姿态散开问题。(本文来源于《西安电子科技大学学报》期刊2019年04期）
张超[3]（2018）在《基于随机森林与稀疏表示的多姿态人脸识别方法研究》一文中研究指出人脸识别作为计算机视觉以及人工智能领域中一个非常重要的研究方向,在基于人脸的疾病筛查以及结合大数据的交通智能监控等领域具有非常高的研究意义与应用价值。稀疏表示是近几年的热点之一,在信号处理领域具有鲁棒性强、精确等优点。将稀疏表示理论应用于人脸识别问题在理论上已经证明其可行性,并通过实验证实了其稳定性与高效性。本文针对人脸多姿态评估问题、姿态针对性数据降维问题和姿态鲁棒性稀疏字典构造方法等问题进行了深入的分析与研究,最终目的是提升算法在多姿态问题上的鲁棒性。其主要研究和创新内容如下所示:(1)对多姿态评估问题进行了详细的分析。根据面部主要器官的绝对位置与几何相对关系,提取并构建姿态特征向量,并结合随机森林算法进行人脸多姿态评估。最终通过实验仿真对所提方法进行验证。对人脸数据降维主要方法做了介绍,分析每一个像素点在姿态评估中所占比重,提出了一种具有姿态针对性的人脸数据降维方法。(2)针对多姿态人脸识别问题,在字典构造环节中,提出双字典算法(双字典分为正脸字典与侧脸字典)提升识别算法在应对多姿态问题时的鲁棒性。并与多姿态评估研究结果相结合,提出了基于随机森林与双字典稀疏表示的姿态鲁棒性人脸识别方法。在与同类单字典算法的对比中,所提方法在多姿态鲁棒性上得到了更好的效果,在FERET库中识别率平均提升9.90%,在Pointing Data库中识别率平均提升1.90%。(本文来源于《西北大学》期刊2018-06-01）
鲁鑫,高敬东,李开龙[4]（2018）在《不同姿态表示方法下的姿态估计分析》一文中研究指出在组合导航中,针对不同姿态表示方法构建的姿态估计算法在计算量和精度等方面存在性能差异较大等问题,分别对四元数无味估计器、基于修正罗德里格斯参数和高阶罗德里格斯参数所构成的姿态估计算法进行理论推导与性能比较分析。在数值实验中,比较了3种姿态估计算法在计算量和精度等方面的优劣性,结果表明四元数无味估计器精度最优,但计算量较大,而基于高阶罗德里格斯参数的姿态估计算法计算量最小,相对精度较高。(本文来源于《舰船科学技术》期刊2018年05期）
王晓映,黄伟[5]（2018）在《省十叁届人大一次会议胜利闭幕》一文中研究指出本报讯 （记者 王晓映 黄伟）1月31日下午，江苏省第十叁届人民代表大会第一次会议在南京闭幕。省委书记、省人大常委会主任娄勤俭，省委副书记、省长吴政隆在会上讲话。娄勤俭说，江苏省第十叁届人民代表大会第一次会议，经过大家共同努力，已经圆满完成了预(本文来源于《新华日报》期刊2018-02-01）
苏召斌,林森[6]（2017）在《绞刀运动姿态的欧拉角表示》一文中研究指出传统的绞刀运动往往被简化为横移加旋转的二维运动方式,这种运动简化方法难以准确地定义绞刀的位置和姿态。以刚体运动学为出发点,严格推导了绞刀运动的欧拉表示方法,以全新的视角描述了绞刀的运动。对绕任意轴转动的欧拉旋转进行了公式推导,能够简单而准确地描述绞刀的位置和姿态变化。使用绞刀横移偏转角度、下放角度和旋转角度定义绞刀的位置和姿态,并给出了绞刀和刀齿位置姿态的表达形式。(本文来源于《中国港湾建设》期刊2017年12期）
黄超,张科进,严珊,孙兴维,代烽[7]（2017）在《绘就伟大梦想新蓝图 开启伟大事业新时代》一文中研究指出金色的十月，灿烂而绚丽，热烈而芳香。历史的时针指向一个重要时刻——举世瞩目的中国共产党第十九次全国代表大会今天在北京隆重开幕，中华民族伟大复兴的征程揭开新的一页。今天，全军和武警部队官兵认真收听收看习近平同志的报告，迅速展开学习讨论。(本文来源于《解放军报》期刊2017-10-19）
辛永佳[8]（2016）在《基于分层稀疏表示模型的人体姿态和行为相似性度量》一文中研究指出面向图像和视频的人体姿态和行为识别是计算机视觉和模式识别领域的重要研究内容。因运动人体的动作复杂性和数据采集过程带来的噪声、数据缺失、环境遮挡等因素,在人体姿态和行为识别的过程中通常会使用目标人体的姿态或行为与离线人体数据库中的数据进行相似性度量,通过数据库检索算法找到目标人体的最佳表示。因此,人体姿态和行为相似性度量对基于数据库检索的人体姿态和行为识别的准确性至关重要。传统的相似性度量以人体运动关节点位置获取姿态或行为特征并通过监督学习、无监督学习算法训练得到姿态相似性度量。但由人体运动关节点构成的人体姿态数据隐含不同层次的特征,例如头部、手部和腿部的位置反映了人的站、坐等粗略动作,而手部的上臂、下臂、手掌的位置则反映了人的挥拳、握手等细微动作。而传统的相似性度量对人体运动关节点不加区分进行特征表达,导致所学习的相似性度量对不同尺度的动作刻画不够准确。本文提出基于无监督的分层稀疏表示模型的人体姿态和行为相似性度量方法,通过最小化各个训练样本的整体特征和细节特征在训练集上进行分层稀疏表示的残差,学习得到更准确、更鲁棒的人体姿态和动作相似性度量。具体研究内容包括以下两部分。一、提出基于分层稀疏表示模型的人体姿态相似性度量。我们对视频中单帧的人体姿态使用关节点之间的几何关系构造人体姿态特征向量,然后根据人体骨架点描述人体姿态重要性的不同,将特征向量分为粗略特征和细节特征,构建以各训练样本在训练集上稀疏表示的总残差为目标函数,获取人体姿态相似性度量。通过在CMU Graphics Lab Motion Capture数据库上的实验结果表明,与基于高维特征的姿态相似性度量方法相比,我们的方法在精度和计算速度上都有提高。二、提出基于傅里叶时空金字塔模型的人体行为相似性度量,并应用于人体行为识别。我们通过人体的3D骨架点位置,利用傅里叶时空金字塔构造的人体行为特征向量,将不同行为类别的骨架点运动序列映射到傅里叶频率域的金字塔分层特征向量,再通过稀疏表示模型得到行为相似性度量。在MSR-Action3D数据库上的实验结果亦证明了我们提出的行为识别方法的有效性。(本文来源于《北京工业大学》期刊2016-06-01）
廖海斌,邱益鸣,陈庆虎[9]（2015）在《基于稀疏表示的人脸姿态估计研究》一文中研究指出针对人脸光照、遮挡、身份、表情等因素变化的人脸姿态估计难题,结合稀疏表示分类(SRC)方法的优秀识别性能,对SRC理论进行了深入分析,并将其应用于人脸姿态分类。为了解决姿态估计中人脸光照、噪声和遮挡变化问题,将人脸姿态离散化为不同的子空间,每个子空间对应一个类别,据此,提出基于字典学习与稀疏约束的人脸姿态识别方法。通过在公开的XJTU和PIE人脸库上实验表明:所研究的方法对人脸光照、噪声和遮挡变化具有鲁棒性。(本文来源于《电视技术》期刊2015年13期）
田莹,张德斌,马浩迪[10]（2014）在《一种稀疏表示的多姿态人耳识别方法》一文中研究指出稀疏表示成为模式识别研究的热点之一。利用人耳的HOG特征,研究了一种新的基于稀疏表示的人耳识别方法。针对实际应用中,作为训练样本的人耳图片角度有限的情况,提出一种新的简单可行的人耳识别方案。主要包括人耳生物特征提取,特征降维和分类识别叁部分。提取人耳图像的HOG特征,使用LDA降维,使用稀疏表示来进行分类。该方法将每个待识别的人耳图像表示为人耳HOG特征的稀疏线性组合。与多种方法的对比实验表明,该方法对于多姿态人耳图像的识别更精确,对于人耳角度变化有鲁棒性,在一定特征数范围内识别率稳定,对特征数选取要求低。(本文来源于《系统仿真学报》期刊2014年09期）
姿态表示论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
由于四元数对姿态角的描述具有二重覆盖性,这种非一一映射关系会引起姿态散开问题。针对该问题,提出一种压缩型全姿态角四元数的表示方法。首先引入压缩型姿态角空间和压缩型四元数空间两个概念;然后基于东-北-天坐标系推导了两个空间的一一映射关系;最后通过数值仿真实验验证了所提出方法的有效性。仿真结果表明,所提出的方法既继承了四元数描述姿态角的非奇异性优点,又避免因四元数二重覆盖性引起的姿态散开问题。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
姿态表示论文参考文献
[1].王婧,谷林.一种优化动作特征表示的动作姿态评测模型[J].西安工程大学学报.2019
[2].刘公绪,蔚保国,史凌峰,刘洪,何瑞.一种压缩型全姿态角四元数的表示方法[J].西安电子科技大学学报.2019
[3].张超.基于随机森林与稀疏表示的多姿态人脸识别方法研究[D].西北大学.2018
[4].鲁鑫,高敬东,李开龙.不同姿态表示方法下的姿态估计分析[J].舰船科学技术.2018
[5].王晓映,黄伟.省十叁届人大一次会议胜利闭幕[N].新华日报.2018
[6].苏召斌,林森.绞刀运动姿态的欧拉角表示[J].中国港湾建设.2017
[7].黄超,张科进,严珊,孙兴维,代烽.绘就伟大梦想新蓝图开启伟大事业新时代[N].解放军报.2017
[8].辛永佳.基于分层稀疏表示模型的人体姿态和行为相似性度量[D].北京工业大学.2016
[9].廖海斌,邱益鸣,陈庆虎.基于稀疏表示的人脸姿态估计研究[J].电视技术.2015
[10].田莹,张德斌,马浩迪.一种稀疏表示的多姿态人耳识别方法[J].系统仿真学报.2014
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