福州大学物理与信息工程学院, 福建福州 350108
随着人口老龄化的到来, 为了避免发生意外事故, 对老人日常活动行为进行识别和监测的安全监护系统的需求不断增长。传统的基于摄像头拍摄或者穿戴式传感器的活动状态监测系统存在着隐私保护和使用不方便等不足。为此, 本文设计一种基于红外阵列传感器的人体行为识别系统。该系统通过检测环境中的温度分布和变化情况识别人体行为, 不需要在老人身上佩戴任何设备, 尺寸小易于安装, 在黑暗环境中可正常工作, 且由于采集到的是低分辨率信息, 不会造成隐私泄露, 对比传统方案具有明显优势。从采集到的温度分布信息中提取特征并采用 K最近邻( K-Nearest Neighbor, KNN)算法实现了“走”、“坐”和“跌倒” 3种状态的识别。实验结果表明平均准确率可达到 95%, 其中跌倒准确率为 97.5%, 行走准确率高达 100%, 坐下准确率为 92.5%。
行为识别 红外阵列传感器 多特征提取 K-近邻算法 activity recognition, infrared array sensor, multi
福州大学 物理与信息工程学院, 福建 福州 350002
用基于暗原色信息的去雾方法处理雾化图像时,需要考虑消除景深边缘处的白色晕块并降低修复透射率过程所耗费的时间.为了既能够有效地去除白色晕块又能够降低修复透射率的处理时间,本文分析了最小滤波和引导滤波分别用于修复透射率的优缺点,提出了采用最小滤波和引导滤波相结合的方法来修复透射率.该方法综合了两者的优点,同时又弥补了各自的不足.较之于软抠图法,不仅有效消除了白色晕块,并且大大地降低了透射率处理时间,提高了处理效率.另外,针对传统暗原色去雾方法的缺点进行了改进.根据天空区域像素亮白的特性,将颜色和大气光相近的像素视为天空区域像素,然后对其进行颜色原值保留处理,从而有效地消除天空区域颜色的失真和跳变,从整体上改善了去雾复原图像的视觉效果.
图像去雾 暗原色 透射率 景深边缘 最小滤波 引导滤波 image haze removal dark primary transmittance depth-edge minimum filtering guided filtering
