基于OPENCV的手势识别系统的设计与实现

人与计算机的交互技术是一种新型的计算机技术,且逐渐演变为一种主流技术和计算机领域的技术热点。为了能够更好的识别手势和跟踪手势的运动轨迹,提出了基于OPENCV的手势识别系统,系统引入了OPENCV计算机视觉库,OPENCV作为优秀的计算机视觉库,为设计的实现提供了便捷的代码,利用OPENCV技术中的图像处理算法,首现通过摄像头采集数据图像,并对采集到的图像进行一系列的缩放,去噪以及锐化等处理,然后对人体手势建立肤色模型,然后经过灰度阈值化来转换成二值图像,得到手轮廓的数据图像后,采用轮廓匹配方法识别出手型。最后通过10种基本的手势模型对比验证了本系统具有一定的实时性,并且识别率可以达到95%以上。     

面向嵌入式平台的轻量化神经网络手势识别方法

针对传统基于图像分割和特征提取的手势识别算法在复杂背景下识别准确率低、灵活性差的问题,基于目标检测神经网络的手势识别算法可以有效提高复杂环境下手势识别的准确性。受嵌入式处理器体积和功耗的限制,常用的目标检测神经网络在嵌入式上的识别速度较低,不能满足实时手势识别的要求。在SSD目标检测的基础上对其进行优化,使用MobileNetv3网络实现特征提取,目标检测方面则是使用SSD-lite结构,其使用深度可分离卷积替代普通卷积,实现了轻量化MobileNetv3-SSDLite手势识别算法的设计。针对手势识别的要求,制作了包含不同手势的数据集,利用它在服务器上完成了模型的训练。为了满足嵌入式的算力限制,通过模型的量化压缩将float64的网络参数量化为int8,并压缩网络结构,提高网络在嵌入式上的推理速度,实现基于嵌入式的手势识别。实验结果表明,基于嵌入式的MobileNetv3-SSDLite手势识别算法可以达到平均准确率99.61%,且识别速度达到每秒50帧以上,满足实时手势识别的要求。     

基于YCbCr颜色空间背景建模与手势阴影消除

为了提高动态手势检测的精确度,本文将基于YCbCr颜色空间的混合高斯背景建模应用于动态手势识别中,并且提出手势阴影消除的有效算法。首先,对待检测视频帧通过抠图抠出手势图像,在YCb'Cr'颜色空间进行椭圆拟合,统计建立椭圆肤色模型,继而在YCbCr颜色空间进行混合高斯背景建模检测出动态手势,点乘原图像得到含有阴影的RGB手势图像,对检测出的含有阴影的手势图像利用已建立的椭圆肤色模型进行阴影消除,最后将手势图像连成视频序列。实验结果表明,该算法在复杂背景下进行动态手势的检测率可达91.4%,高出传统方法10%左右,能够满足动态手势检测基本要求,且具有较高的实用价值。     

基于LBP和PCA机器学习的手势识别算法

为解决听力障碍者与无障碍者的信息交流问题,对哑语手势自动识别技术进行研究。提出了一种改进的手势识别算法。首先通过YUV肤色分割、图像差分、连通域检测等算法进行预处理,获取完整的手型区域图像。然后对手型的二值图像进行轮廓检测,采用LBP变换与主成分分析进行特征提取与压缩。最后运用支持向量机的机器学习算法构建分类器,对哑语手势进行分类识别。通过对630张手势图像进行实验,结果表明,提出的算法有效提高了识别率与速度,识别率达到94.22%,速度达到0.29s/幅,可以满足哑语交流的实时性要求。     

三维人手关节点的提取研究*

近年来以计算机为载体的人机交互愈发成为人们日常生活中的一个重要组成部分,人手作为仅次于语言的交流方式,有着不可或缺的作用,在人机交互中作为主要媒介有着重要的研究价值。本文在关节点的提取上基于特征匹配提出了一种新的研究方法-跨维匹配。在立体视觉手势交互的基础上,用kinect相机采集带有关节点标记的彩色图像和三维点云,通过特征点提取和匹配的方法,获得手势点云平面图的屏幕坐标,并与三维手势点云一一对应得到手势关节点的三维坐标。实验表明本文的方法是可行的,并且在手势关节点的提取效果上也很精确,能够很容易的应用到手势变换中。     

基于计算机视觉的可变形手势跟踪算法改进研究

手势是人们最为常用的、最为自然的表达方式,人机交互的方式迎合了社会的需要。其成本低、适用性强、操作方便,也符合了人们的要求,得到了越来越广泛的关注。传统的手势跟踪算法仅停留在静态的手势跟踪上,当手势变形移动时,会导致跟踪目标从摄像头等设备的视野中消失,导致手势目标消失。本文对传统的CAMSHIFT算法进行了进一步的改进,并对可变形的手势图像的预处理及特征提取做出了研究。有效去除小的零值噪声点和提高了手势跟踪的准确率,这个算法对系统的资源要求不高,并且在仿真实验中有体现出了很好的鲁棒性。仿真实验表明,本文提出的方法有效的解决了一些不确定性问题,能够广泛应用。     

基于unity和kinect的交警手势识别仿真系统的设计和实现

为研究计算机辅助驾驶系统中交警手势的识别,搭建了一个虚拟驾驶场景的实验室研究仿真系统。采用了微软公司的Kinect设备采集人体骨骼数据,经由经验模型提取特征并使用模式识别对交警手势信号进行信号分类,使用unity公司的unity3D软件实现虚拟驾驶场景的三维重建。系统测试表明,使用kinect进行手势识别响应快,准确率高,使用unity作为虚拟驾驶场景的开发平台方便快捷,两者组合非常适宜搭建基于视觉的辅助驾驶系统的仿真环境。     

针对虚拟现实跟踪技术的快速滤波算法

提出一种用于实现手位手形跟踪的颜色滤波方法的计算模型。它可以取代虚拟现实中的数据手套,成为人机交互的工具。本方法是基于计算机视觉技术,模仿人眼的颜色视觉的特性,通过提取手的像素的特征颜色作为参考,对整个图像进行颜色滤波处理,从而将背景和干扰物体的像滤除,只保留手的像。然后经过平滑和轮廓提取处理,得到只含有手的轮廓的图像。颜色滤波算法能大大提高跟踪和识别的可靠性和实时性。     

基于STM32的车牌自动识别系统设计

介绍了一种基于STM32实现车牌识别系统,以STM32单片机作为控制器,控制OV7670图像传感器进行车牌图像信息获取,经过模式识别、二值化分析、识别车牌区域、字符定位、字符分割和字符识别,最后获取车牌字符,并在彩色液晶屏显示采集的图片和识别结果。设计结果证明该系统能把机动车车牌字符正确识别,且识别过程所用时间短,识别成功率高,具有一定的应用价值。     

基于多变量鉴别分析的光学畸变不变性图像识别

提出一种基于鉴别分析的光学畸变不变性图像识别方法：对包含各种畸变的训练图像集采用主成分分析得到若干本征图像,作为参考模式与测试图像做光学相关,利用本民输入图像的相关结果作为识别特征,采用最佳鉴别分析做了训练和识别,即可实现对输入图像的畸变为性快速识别。采用非相干光相关器为光学实现硬件,给出了实验结果。     

A temporal hand gesture recognition system based on hog and motion trajectory

A real-time, rapid and robust gesture recognition system is usually hindered by difficulty of hand localization and complexity of hand gesture modeling, especially under complex background. For eliminating these obstacles, in this paper, we propose a method using histograms of oriented gradients features (HOG) and motion trajectory information for temporal hand gesture recognition in natural environment. We firstly localize hand in video stream based on hand detection by HOG and support vector machine algorithm (SVM). After hand localization, the motion trajectory information of consecutive hand gesture is extracted and a database of standard gestures is built. Finally, the Mahalanobis distance between input gesture and database is computed for recognition. As the experimental results shown, our method exhibits a good performance in real-time test.     

基于sEMG的特征包络线提取与动作识别研究

针对表面肌电信号模式识别在康复器械以及智能假肢中的应用问题,通过平方调解法来提取多通道sEMG特征包络线,以提高手指动作识别速率与正确率;首先将手指动作采集实验获取的表面肌电信号进行平方处理,再经低通滤波形成包络线;利用幅值乘方法对不同的动作类型的包络线进行处理并形成学习用的教师样本标签,最后通过BP神经网络完成动作的识别分类;实验结果显示,屈拇指、屈食指、屈中指、屈无名指、屈小指和屈五指这6种动作的平均识别正确率为94.93%,每次动作识别的平均延时为50.7 ms。     

云计算环境下人脸表情智能识别改进技术研究

随着人脸识别技术的开发,对于如何提高人脸表情智能识别改进技术的研究也越来越多;如何提高人脸识别的准确度和完整度是当前发展的主要需要,而计算机云计算功能在人脸识别中的应用在一定程度上解决了此问题;通过改进细菌觅食算法,再将其应用到主要成分分析算法对图像基本特征进行提取分析;通过以上的算法输入计算机网络云储存当中,实现云计算技术在人脸识别中的应用;文章将通过对于算法部署函数的办法进行图片解析工作,并且利用智能人脸识别软件对图像进行抽丝、分类、匹配等工作进行功能状态进行测试;实验结果表明利用云计算技术通过连接网络云计算系统可以对目前的人脸识别以及分类做到更高的准确性和适应性。     

虹膜识别技术及应用

虹膜识别技术由于具有稳定性好、错误接受率 (FAR)和错误拒绝率 (FRR)相等的指标最优、识别速度快等优点正逐步受到人们的重视。对虹膜纹理的特征、虹膜识别技术的发展和应用进行了较详细的介绍 ;通过将虹膜识别技术与其它生物识别技术相比较 ,对虹膜识别技术的优点进行了讨论。讨论了虹膜识别系统的构成 ,以及用二维Gabor小波和其它小波变换实现特征编码的方法和叙述了虹膜识别中所采用的一些算法     

人造卫星运行轨道的实时仿真技术

人造卫星在星空背景下运行的实时仿真技术中，建模和实时性是仿真的基础，试验表明，利用Creator 2.6建立二体轨道下的卫星运行模型，计算出卫星运行时的空间位置和运动姿态，结合Vega Prime来实现人造卫星运动轨道的空间动态三维场景实时仿真，可以有效的实现卫星在星空背景运动中的实时性，并为其他技术领域中的实物或半实物实时仿真技术提供了可行性的参考方法.