【摘 要】
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基于独立分量分析(ICA)的盲源分离技术可从面部视频序列中分离出血流脉冲信号(BVP),进而可获取心率、血氧饱和度和呼吸率等生命体征参数。但现有研究结果并未有效展示ICA在BVP获取方面的优势,因此,一些研究者建议直接利用面部视频图像序列的绿色通道分量(G分量)并结合时域滤波进行BVP提取(G-BVP)。本文基于9位受试者所提供的面部视频数据,对ICA-BVP和G-BVP两种方法的性能和特点进行了
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基于独立分量分析(ICA)的盲源分离技术可从面部视频序列中分离出血流脉冲信号(BVP),进而可获取心率、血氧饱和度和呼吸率等生命体征参数。但现有研究结果并未有效展示ICA在BVP获取方面的优势,因此,一些研究者建议直接利用面部视频图像序列的绿色通道分量(G分量)并结合时域滤波进行BVP提取(G-BVP)。本文基于9位受试者所提供的面部视频数据,对ICA-BVP和G-BVP两种方法的性能和特点进行了比较,研究了面部器官自然运动和光照变化等因素引起的视频干扰成分对BVP提取效果的影响。实验表明,ICAB
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The key pose frames of a human motion pose sequence,play an important role in the compression,retrieval and semantic analysis of continuous human motion.The current available clustering methods in lit
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基于平面波发射和延迟叠加(DAS)波束合成的超高速主动空化成像能够以高帧频监测超声空化活动,但其图像分辨率和对比度较低。本文提出一种结合最小方差自适应算法(MV)和相干系数算法(CF)实现基于MVCF波束合成的超高速主动空化成像,以此提高空化图像质量。通过Field Ⅱ仿真和实验数据全面详细验证本方法的有效性与优点,仿真数据包括点目标和囊肿仿体,实验数据是对1.2 MHz单聚焦超声换能器产生的空化
为了提高微型零件在显微视场下的边缘检测精度,提出了一种非正交二次B样条小波变换结合Zernike矩的亚像素边缘检测算法.采用非正交二次B样条小波变换算法得到图像的像素级边缘,利用Zernike矩算法的矩不变性对像素级边缘进行亚像素边缘细化。为了实现算法的原理,建立了一套微型零件的实时检测系统。给出了系统的总体结构和工作原理,完成了实时图像采集与检测,分析了检测结果,并对检测精度进行了评估。实验结果
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