《動態紋理建模與套用的張量方法研究》是依託河北師範大學，由周丙寅擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：動態紋理建模與套用的張量方法研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：周丙寅
- 依託單位：河北師範大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
本項目主要研究動態紋理建模與套用的張量方法．動態紋理是人們認識事物的重要視覺信息，通常會產生巨大量的高維數據；張量是高維數據的自然表示形式，能夠保持數據的內在結構，張量方法是高維數據處理和分析的潛在有力方法．以動態紋理合成、識別和分割以及建立在其上的視頻分析套用為驅動，完善和發展張量特徵值和張量分解的理論與方法，提出高維數據緊湊表示的概念並給出其嚴格定義和定量刻畫方法，為張量分析和高維數據表示提供新的研究思路和方法．反過來，將這些理論研究成果套用於對動態紋理的深刻認識，從而更有效的解決動態紋理合成、識別和分割問題，以及建立在其上的視頻分析關鍵問題，例如動態背景建模和視頻內容刻畫與分類等．
結題摘要
本項目主要研究了動態紋理建模與套用的張量方法. 提出了一種張量動態紋理模型, 給出了一個模型參數估計算法, 在動態紋理合成套用中取得了較好結果. 一定意義下, 模型參數可視為動態紋理的一個緊湊表示. 提出了一種基於張量表示的動態背景建模方法, 通過張量低秩近似來刻畫動態背景的特性. 對輸入為張量集的分類問題, 提出了一種多線性秩支持張量機（MRSTM）模型, 用於解決二類問題, 給出了一種交替SVM算法用於求解MRSTM. 進一步, 使用one-against-one方法, 將MRSTM擴展至多類問題, 在人群密度估計套用中取得了較好結果. 對基於整體特徵的人數估計問題, 引入了帶L1正則項的梯度提升樹模型. 對視頻梯度偏度張量, 即3階3維張量, 提出了一種近似計算其全部D-特徵值的方法, 其最大D-特徵值和D-特徵向量是動態紋理局部運動特性的一種刻畫. 此外, 本項目還研究了多尺度幾何分析, 稀疏表示, boosting分類器, 圖像融合, 圖像美學質量評價等相關問題, 取得了一些進展和結果.
