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程文刚: 作品数：16 被引量：20H指数：3; 供职机构：华北电力大学控制与计算机工程学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金教育部科学技术研究重点项目更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术电子电信轻工技术与工程更多>>

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一种基于GMM算法实现羽毛球视频镜头分类的方法: 根据羽毛球视频的不同场景镜头，本文提出了一种基于GMM算法的镜头分类方法，采用EM算法用于对GMM中的参数估计，首先进行特征提取，本文采用的特征是镜头的运动活力，镜头关键帧的颜色直方图，其中将镜头关键帧的颜色划分到8个不...; 王海波程文刚; 关键词：颜色直方图视频分类视频镜头特征向量; 文献传递

双粒度特征融合网络的跨模态行人再识别: 2023年; 目的可见光—红外跨模态行人再识别旨在匹配具有相同行人身份的可见光图像和红外图像。现有方法主要采用模态共享特征学习或模态转换来缩小模态间的差异,前者通常只关注全局或局部特征表示,后者则存在生成模态不可靠的问题。事实上,轮廓具有一定的跨模态不变性,同时也是一种相对可靠的行人识别线索。为了有效利用轮廓信息减少模态间差异,本文将轮廓作为辅助模态,提出了一种轮廓引导的双粒度特征融合网络,用于跨模态行人再识别。方法在全局粒度上,通过行人图像到轮廓图像的融合,用于增强轮廓的全局特征表达,得到轮廓增广特征。在局部粒度上,通过轮廓增广特征和基于部件的局部特征的融合,用于联合全局特征和局部特征,得到融合后的图像表达。结果在可见光—红外跨模态行人再识别的两个公开数据集对模型进行评估,结果优于一些代表性方法。在SYSU-MM01(Sun Yat-sen University multiple modality 01)数据集上,本文方法rank-1准确率和平均精度均值(mean average precision,mAP)分别为62.42%和58.14%。在RegDB(Dongguk body-based person recognition database)数据集上,本文方法rank-1和mAP分别为84.42%和77.82%。结论本文将轮廓信息引入跨模态行人再识别,提出一种轮廓引导的双粒度特征融合网络,在全局粒度和局部粒度上进行特征融合,从而学习具有判别性的特征,性能超过了近年来一些具有代表性的方法,验证了轮廓线索及其使用方法的有效性。; 马潇峰程文刚

网络社区中的图像标签消歧算法研究: 在网络社区中由于标签的标注过程具有随意性和多样性，一个标签通常有几种含义，导致标签的准确率较低，因此在网络协作标注过程中标签的一词多义和同义是首先需要解决的问题。本文提出了一个基于上下文的标签消歧算法，大概方法是利用Wi...; 程文刚汤庄园; 关键词：网络社区信息提取

一种标志性彩色图形符号图像的图像分层方法: 本发明公开了属于数字图像处理技术领域的一种标志性彩色图形符号图像的图像分层方法，具体说是一种标志用彩色图形符号图像的颜色层抽取和分解方法，采用K‑means聚类的方法提取主色调，然后在得到的主色调的基础上采用基于加色混合...; 程文刚窦鹏丽陈永权; 文献传递

武打片中的动作场景检测方法被引量：5: 2006年; 本文提出了一种简单有效的方法检测武打片中的动作场景:首先根据动作场景的节奏特点,从影片层次出发,使用镜头长度和MPEG-7运动活力描述符定义了镜头的步调函数来度量节奏,由此定位快节奏区域,找到动作场景的大体位置;之后根据动作场景的内容发展特点,从镜头层次出发,分析快节奏区域及周边的镜头的内容,根据视觉特征确定动作场景的边界点.两个层次(影片和镜头)信息的充分利用使得方法简单易操作,基于压缩视频的处理方法提高了运算速度,实验结果表明了该检测方法的有效性.; 程文刚柳长安须德; 关键词：节奏压缩视频

基于视觉反馈的足球机器人路径规划算法: 针对足球机器人的运动特点,首先分析足球机器人的运动学方程,采用控制左、右轮的转速来控制足球机器人的角速度;在此基础上,提出一种基于视觉反馈的足球机器人路径规划算法。实验结果表明,该算法能够很好地实现足球机器人的运动规划。; 柳长安程文刚李国栋; 关键词：足球机器人运动学方程路径规划算法视觉反馈; 文献传递

基于同质中间模态的跨模态行人再识别方法: 2024年; 可见光-红外跨模态行人再识别(VI-Re ID)旨在对不同摄像头采集同一行人的可见光图像和红外图像进行检索与匹配。除了存在可见光行人再识别(Re ID)中因位姿、视角、局部遮挡等造成的模态内差异外,可见光图像和红外图像的模态间差异是VI-ReID的主要挑战。现有方法通常对2种模态的图像进行联合特征学习来缩小模态间差异,忽略了可见光和红外两种模态图像在通道上的本质不同。为此,本文试图从2种模态共同生成一种中间模态来辅助缩小模态间差异,并在标准ViT(vision transformer)网络上通过局部特征和全局特征的融合来优化特征嵌入学习。首先,设计同质中间模态生成器,通过可见光图像和红外图像共同生成同质中间模态(H-modality)图像,将3种模态图像投影到统一的特征空间进行联合约束,从而借助中间模态缩小可见光模态和红外模态间的差异,实现图像级对齐。进一步提出一种基于同质中间模态的Transformer跨模态行人再识别方法,使用ViT提取全局特征,设计一个局部分支以增强网络的局部感知能力。在全局特征提取中,为了增强全局特征的多样性,引入头部多样性模块(head enrich module)使不同的头聚合图像不同的模式。该方法融合全局特征与局部特征,能够提高模型的判别能力,在SYSU-MM01和RegDB数据集上的rank-1/m AP分别达到67.68%/64.37%和86.16%/79.11%,优于现有大多数最前沿的方法。; 罗智徽胡海涛马潇峰程文刚; 关键词：TRANSFORMER

一种多目标图像的缩略图生成方法: 本发明致力于针对多目标图像生成高质量的缩略图，属于图像处理、图像分析、计算机视觉领域。所述方法包括以下步骤：(1)结合目标识别网络和显著性检测网络，输入图像，生成裁剪框候选集；(2)提取图像中的前景目标及后景，构造前景目...; 程文刚姜晓萌胡海涛; 文献传递

基于Bezier曲线模型的移动机器人路径规划算法被引量：8: 2006年; 提出了一种基于Bezier曲线模型的路径规划方法,该算法能够有效地提高移动机器人控制的实时性和精确性。首先具体阐述了基于Bezier曲线模型的路径规划方法,给出确定移动机器人状态空间分量x,y和的方法,然后分析了该算法所具有的优点,最后通过仿真实验验证了所提出算法的正确性和可行性。; 刘春阳金学奇程文刚; 关键词：移动机器人 BEZIER曲线实时控制

一种多目标图像的缩略图生成方法: 本发明致力于针对多目标图像生成高质量的缩略图，属于图像处理、图像分析、计算机视觉领域。所述方法包括以下步骤：(1)结合目标识别网络和显著性检测网络，输入图像，生成裁剪框候选集；(2)提取图像中的前景目标及后景，构造前景目...; 程文刚姜晓萌胡海涛

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