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融合FastDTW与SBD的稀有时间序列分类方法
1
作者
李显
牛保宁
+1 位作者
柳浩楠
张旭康
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期1523-1532,共10页
稀有时间序列分类(RTSC)在天文观测等领域有广泛应用。针对目前稀有时间序列方法处理大规模数据集存在准确率低和时间成本高的问题,以天文观测中的短时标稀有天体光变事件——耀发现象为研究对象,提出改进的稀有时间序列分类方法RTSC-F...
稀有时间序列分类(RTSC)在天文观测等领域有广泛应用。针对目前稀有时间序列方法处理大规模数据集存在准确率低和时间成本高的问题,以天文观测中的短时标稀有天体光变事件——耀发现象为研究对象,提出改进的稀有时间序列分类方法RTSC-FS。该方法融合动态时间弯曲(DTW)的改进FastDTW和SBD度量序列距离,同时具有FastDTW计算复杂度低、衡量精度高和SBD计算速度快的特点,采用滑动窗口过滤、重采样、窗函数平滑、标准化数据等数据预处理技术进一步降低时间成本。在由地基广角相机阵(GWAC)记录到的星等变化的时间序列数据集上,所提方法从约791万天次的光变数据中发现具有耀发特征的曲线44条,召回率60.27%,查准率达34.65%,相比Baseline发现数量更多,召回率、查准率有所提升。
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关键词
稀有时间序列分类
fastdtw
算法
SBD方法
地基广角相机阵
星等
原文传递
基于RGB-D信息的动态手势识别方法
被引量：
9
2
作者
曹洁
赵修龙
王进花
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2018年第7期2228-2232,共5页
针对现有的动态手势识别方法在复杂环境下,易受无关肤色、光照变化等因素的影响,识别率低、实时性差等问题进行了研究,提出一种动态手势识别方法。该方法首先利用K-均值聚类算法和YCr'Cb'(由YCr Cb变换得到)椭圆肤色模型对RGB-...
针对现有的动态手势识别方法在复杂环境下,易受无关肤色、光照变化等因素的影响,识别率低、实时性差等问题进行了研究,提出一种动态手势识别方法。该方法首先利用K-均值聚类算法和YCr'Cb'(由YCr Cb变换得到)椭圆肤色模型对RGB-D图像完成手势分割;然后将深度信息引入到传统卡尔曼滤波算法中,作为其跟踪参数之一,并在跟踪过程中对检测范围进行加窗处理;最后结合快速动态时间规整算法和突出关键特征点的思想,改进传统动态时间规整算法,并利用改进后的动态时间规整算法完成手势识别。实验表明:提出的手势识别方法在复杂背景下的识别率较高(96.8±1.5%),实时性较好(识别时间1.86±0.02 ms)。
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关键词
动态手势识别
彩色—深度图像
K-均值聚类算法
动态时间规整
快速动态时间规整
卡尔曼滤波
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职称材料
题名
融合FastDTW与SBD的稀有时间序列分类方法
1
作者
李显
牛保宁
柳浩楠
张旭康
机构
太原理工大学信息与计算机学院
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期1523-1532,共10页
基金
国家自然科学基金(62072326)
山西省重点研发计划(201903D421007)
武汉工程大学光学信息与模式识别湖北省重点实验室开放基金课题(201903)。
文摘
稀有时间序列分类(RTSC)在天文观测等领域有广泛应用。针对目前稀有时间序列方法处理大规模数据集存在准确率低和时间成本高的问题,以天文观测中的短时标稀有天体光变事件——耀发现象为研究对象,提出改进的稀有时间序列分类方法RTSC-FS。该方法融合动态时间弯曲(DTW)的改进FastDTW和SBD度量序列距离,同时具有FastDTW计算复杂度低、衡量精度高和SBD计算速度快的特点,采用滑动窗口过滤、重采样、窗函数平滑、标准化数据等数据预处理技术进一步降低时间成本。在由地基广角相机阵(GWAC)记录到的星等变化的时间序列数据集上,所提方法从约791万天次的光变数据中发现具有耀发特征的曲线44条,召回率60.27%,查准率达34.65%,相比Baseline发现数量更多,召回率、查准率有所提升。
关键词
稀有时间序列分类
fastdtw
算法
SBD方法
地基广角相机阵
星等
Keywords
rare time series classification
fastdtw algorithm
SBD method
ground-based wide-angle camera
magnitude
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
原文传递
题名
基于RGB-D信息的动态手势识别方法
被引量：
9
2
作者
曹洁
赵修龙
王进花
机构
兰州理工大学计算机与通信学院
兰州理工大学电气工程与信息工程学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2018年第7期2228-2232,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61263031)
甘肃省自然科学基金资助项目(1506RJZA105)
文摘
针对现有的动态手势识别方法在复杂环境下,易受无关肤色、光照变化等因素的影响,识别率低、实时性差等问题进行了研究,提出一种动态手势识别方法。该方法首先利用K-均值聚类算法和YCr'Cb'(由YCr Cb变换得到)椭圆肤色模型对RGB-D图像完成手势分割;然后将深度信息引入到传统卡尔曼滤波算法中,作为其跟踪参数之一,并在跟踪过程中对检测范围进行加窗处理;最后结合快速动态时间规整算法和突出关键特征点的思想,改进传统动态时间规整算法,并利用改进后的动态时间规整算法完成手势识别。实验表明:提出的手势识别方法在复杂背景下的识别率较高(96.8±1.5%),实时性较好(识别时间1.86±0.02 ms)。
关键词
动态手势识别
彩色—深度图像
K-均值聚类算法
动态时间规整
快速动态时间规整
卡尔曼滤波
Keywords
dynamic gesture recognition
RGB-D image
K-means clustering
algorithm
DTW
fastdtw
Kalman filtering
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合FastDTW与SBD的稀有时间序列分类方法
李显
牛保宁
柳浩楠
张旭康
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
0
原文传递
2
基于RGB-D信息的动态手势识别方法
曹洁
赵修龙
王进花
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2018
9
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职称材料
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