基于特征融合的人体行为识别

为克服单个行为表达方法有效性上的不足,提出了一种基于多特征融合和支持向量机(SVM)的人体行为识别(HAR)方法。首先,利用背景差分提取运动显著区域;然后提取运动显著区域的剪影直方图和光流直方图,并采取一定的融合策略,构建融合特征结合SVM识别人体行为。实验以广泛使用的公开数据集Weizmann为研究对象,正确识别率达到99.8%以上。结果表明,提出的特征融合及识别方法能有效地对人体行为进行识别;而且,由于规避了比较耗时的序列匹配操作,减少了计算量。     

改进双向二维局部保持投影的人脸识别算法

为更好地处理图像小样本问题,且克服二维局部保持投影（2DLPP）算法只能保持数据局部性质的缺陷,通过结合二维主成分分析（2DPCA）和二维线性鉴别分析（2DLDA）的算法特性,提出了一种改进的双向二维局部保持投影的人脸识别算法。首先,引入样本类别信息改进权重矩阵,增强2DLPP算法对样本变化的鲁棒性;其次,提出改进2DLPP+2DPCA、2DLPP+2DLDA两种融合算法并分别用于输入样本图像数据的行、列方向特征提取。在特征选择后得到行、列方向上的最优投影;最后,通过对样本数据进行行、列方向投影,利用最近邻分类器对样本数据进行分类并获得在给定数据集上的识别结果。在人脸数据集ORL、YALE和AR上的实验结果表明,该算法在人脸识别性能上总体优于2DPCA、2DLDA、2DLPP、（2D）2PCA、（2D）2LDA、（2D）2PCALDA和（2D）2LPP-PCA等算法。     

融入注意力机制的多模特征机械臂抓取位姿检测

针对机械臂抓取检测任务中对未知物体抓取位姿检测精度低、耗时长等问题,提出一种融入注意力机制多模特征抓取位姿检测网络.首先,设计多模态特征融合模块,在融合多模态特征同时对其赋权加强;然后,针对较浅层残差网络提取重点特征能力较弱的问题,引入卷积注意力模块,进一步提升网络特征提取能力;最后,通过全连接层对提取特征直接进行回归拟合,得到最优抓取检测位姿.实验结果表明,在Cornell公开抓取数据集上,所提出算法的图像拆分检测精度为98.9%,对象拆分检测精度为98.7%,检测速度为51FPS,对10类物体的100次真实抓取实验中,成功率为95%.     

一种虚拟现实建模的新方法

介绍了OpenGL和Matlab2009a各自的特点,在结合各自特点基础上,建立了基于二者的虚拟现实三维建模开发平台;以建立的虚拟现实建模开发平台为例,对比已有的使用Matlab外部接口的方法,证明了基于OpenGL和Matlab开发方法的优越性和有效性.     

基于深度学习的YOLO目标检测综述

目标检测是计算机视觉领域的一个基础任务和研究热点。YOLO将目标检测概括为一个回归问题,实现端到端的训练和检测,由于其良好的速度-精度平衡,近几年一直处于目标检测领域的领先地位,被成功地研究、改进和应用到众多不同领域。该文对YOLO系列算法及其重要改进、应用进行了详细调研。首先,系统地梳理了YOLO家族及重要改进,包含YOLOv1-v4, YOLOv5, Scaled-YOLOv4, YOLOR和最新的YOLOX。然后,对YOLO中重要的基础网络,损失函数进行了详细的分析和总结。其次,依据不同的改进思路或应用场景对YOLO算法进行了系统的分类归纳。例如,注意力机制、3D、航拍场景、边缘计算等。最后,总结了YOLO的特点,并结合最新的文献分析可能的改进思路和研究趋势。     

一种C#与Matlab混合编程的快速实现方法

C#是一种最新的、面向对象和组建的高级编程语言。Matlab在科学与工程计算的多个领域都有着十分广泛的应用。因此如果把MATLAB强大的计算分析功能与高级语言的可视化能力相结合,将大大减少编程的工作量、保证程序的准确性,实现优势互补。快速实现从仿真到应用的转换该文介绍了一种C#与Matlab混合编程的快速实现方法.     

基于机器视觉的光学元件表面洁净度检测仪研制

针对SG-III精密光学元件表面洁净度检测特点,提出了基于机器视觉的检测方案。设计了三维电控平台和夹持架,选用步进电机和光栅尺实现闭环高精度控制,采用线阵CCD作为图像采集设备,选用卤素灯作为光源,利用图像处理技术得到污染物的特征参数。对340mm*340mm的光学元件测试表明,检测仪能在11分钟内完成单面扫描和分析,识别15μm以上的污染物,大大提高了检测效率。该技术可应用于多种精密表面检测项目。     

基于LPC2114和μC/OS-Ⅱ的无线传感器网络设计

论述了一种基于LPC2114和μC/OS-II的无线传感器网络的软硬件实现方法。选用LPC2114作为控制器,以μC/OS-II构建软件平台,采用蓝牙作为无线通信手段,以温湿度传感器、光敏电阻和传声器构成传感器数据采集单元。针对小规模无线传感器网络的特点,提出并实现了一种基于单路径的路由算法,简化了网络,增强了可靠性。测试证明,网络健壮,传感信息准确。     

一种快速鲁棒的动态入手跟踪方法

介绍了一种基于肤色与手形的动态人手跟踪方法。根据检测过程中所用到的人手基本特征,提出了一种基于色度一饱和度自适应阂值肤色分割与成对几何直方图（PGH）匹配的人手图像检测方法。为了克服跟踪过程中背景色干扰的问题,实现了基于Kalman滤波器的预测跟踪。实验结果表明,该动态人手跟踪方法计算简便、实时性好、跟踪精度高,可应用在大多数复杂场景。