基于视觉的手势识别方法及其在数字信号处理器上的实现

针对手势识别算法复杂度高、在嵌入式系统上运行效率低的问题,提出一种以定点运算为主的基于形状特征的手势识别方法。采用内部最大圆法和圆截法提取特征点,在手掌内部寻找一个最大圆来获取掌心坐标;同时根据指尖的几何特征,在手形边缘以画圆的方式获取指尖,从而得到手势的手指数、方向和掌心位置等特征信息;再对这些特征信息进行分类并识别。通过对算法进行改进,完成了在数字信号处理器（DSP）上的移植。实验证明该方法对于不同人的手具有适应性,适合在DSP上处理,与其他基于形状特征的手势识别算法相比,平均识别率提高了1.6%~8.6%,计算机对算法的处理速度提高了2%,因此所提算法有利于嵌入式手势识别系统的实现,为嵌入式手势识别系统打下基础。     

5G电力虚拟专网中基于联邦对抗学习的分布式异常检测算法

针对5G电力虚拟专网中高维、不均衡和分布式的数据特征，提出了一种基于联邦对抗学习的分布式异常检测算法。首先，鉴于生成对抗网络在获取高维复杂数据分布方面的优势，采用具有梯度惩罚的Wasserstien生成对抗网络(WGAN-GP)模型对网元中的多维运行数据进行分析和监控并获取其分布情况。其次，基于5G电力虚拟专网的管理架构，设计了一种基于联邦对抗学习的分布式异常检测框架，使分布式电力切片管理器能够协同训练全局异常检测模型，增强模型泛化能力。最后，通过数值仿真验证了基于联邦对抗学习的分布式异常检测算法的训练效率和检测性能。