【摘 要】
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在本文中,我们提出了一种基于多信息融合和部分连接神经网络的运动手掌分割及手势识别的算法。该算法是创新性融合了光流、深度和边缘三方面的综合信息,对潜在运动手掌区域进行定位与分割。然后应用部分连接神经网络PARCONE对所得的分割图片进行手掌的识别,最后分析所得手掌的运动轨迹和相应的运动方向,从而对手势进行准确的分类。该方法能够有效的处理多人运动背景及半遮挡环境下的手势识别。实验结果表明,在人机交互过
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在本文中,我们提出了一种基于多信息融合和部分连接神经网络的运动手掌分割及手势识别的算法。该算法是创新性融合了光流、深度和边缘三方面的综合信息,对潜在运动手掌区域进行定位与分割。然后应用部分连接神经网络PARCONE对所得的分割图片进行手掌的识别,最后分析所得手掌的运动轨迹和相应的运动方向,从而对手势进行准确的分类。该方法能够有效的处理多人运动背景及半遮挡环境下的手势识别。实验结果表明,在人机交互过程中,运动手掌分割和手势识别的准确率分别在84.3%和95.4%以上。
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为了提高在复杂背景、光照突变等因素干扰下视频序列目标跟踪算法的鲁棒性,提出了一种新的基于在线目标特征选择机制的跟踪算法。利用目标颜色信息和梯度方向直方图构造目标特征空间,用Gauss混合模型对目标特征集建模,分级选择机制在目标特征集中依据最大化信噪比准则选择最优的特征子集,生成概率权重图像。利用概率权重图像构造观测似然函数,在粒子滤波的框架下,实现目标的跟踪。实验结果表明:该算法可以有效地克服目标
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为了能够用更简易的手段解决视频监控系统中的摄像机参数获取问题,提出了一种基于场景中行人位置信息的摄像机自标定方法。先对由不同位置的行人轮廓中提取出的头脚点位置信息进行筛选,再通过极大似然估计求解出消失点与水平消失线,并根据消失点与消失线信息计算出摄像机的内外参数和投影矩阵。最后根据由重投影统计计算的误差评价系数,采纳RANSAC方法选取最优结果,实现了对参数的优化。实验表明:该方法有效降低了行人信
针对Mean Shift跟踪算法使用直方图描述目标颜色特征存在误差以及用试探的方式不能准确描述目标大小变化这2个问题,提出了一种能够准确表示目标颜色分布、适应目标尺寸连续变化的新的序列图像目标跟踪算法。该算法首先计算目标区域颜色概率分布的核密度估计函数,然后通过规整化每一帧输入图像像素在此函数上的取值生成目标概率分布图。最后通过检测多尺度规范化Laplacian滤波的极值,实现目标的定位和尺寸描述
为了提高现有的基于加速度计的步态身份认证方法的性能,提出了一种基于加速度特征点提取的步态身份认证方法。使用基于小波变换的方法提取步态加速度特征点,并使用动态时间规整算法对提取出的特征点序列进行匹配。为了验证该方法的性能,建立了一套步态加速度无线采集系统并采集了18个志愿者的步态信息。实验结果表明,该方法的身份认证平均错误率(EER)为6.9%。与现有方法相比,该方法有效地减少了步态模板的数据存储量
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在视频应用中准确地估计出头部姿态有利于捕捉特定姿态的人脸特写,也有助于进一步研究人的注意力。本文针对视频监控人脸跟踪的实际应用系统,研究一种实用的头部姿态估计技术。首先采用Mean Shift和粒子滤波算法进行头部跟踪,然后采用局部保持投影方法进行头部图像降维,最后采用支持向量机(Support vector machine,SVM)分类器进行姿态估计。实验表明,该方法能有效地跟踪人的头部图象并较