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基于计算机视觉的行人检测方法可有效提高行人检测效率,已广泛应用于智慧城市、辅助驾驶等场景。文章对行人检测涉及的图像分割、特征提取、机器学习和分类与定位等方法进行了归纳,综述了各种方法的主要思想、适用性和局限性;同时介绍了行人检测算法的评价指标,对算法性能进行了分析;最后总结了行人检测方法的研究进展,并对未来的发展方向进行了展望。计算机视觉作为目标检测中的一项重要技术,在行人检测领域仍有待发展,算法结构改进、分类器优化、复杂场景下的行人检测等是未来的研究重点。 相似文献
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传统的手语识别仅仅依靠人工选取的底层特征完成识别, 难以适应手语图像背景的多样性, 本文提出了一种综合多要素的手语肤色分割与改进VGG网络的手语识别方法. 对采集到的手语图像利用椭圆模型进行初步分割, 根据最大连通域排除背景中的类肤色区域并用质心定位的方法去除手部区域以外的肤色区域, 从而实现手语图像准确分割. 在原有VGG网络的基础上减少卷积及全连接的层数对VGG网络进行改进, 减少了所需的存储容量和参数数量. 将分割后的手语灰度图像作为网络的输入, 采用改进的VGG网络建立手语的识别模型. 通过比较不同结构的网络模型对手语图像的识别率, 表明改进的VGG网络能够有效进行特征学习, 对手语图像的平均识别率都达到97%以上. 相似文献
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