基于不变矩和支持向量机的手势识别

选取Hu不变矩、手势轮廓的凹陷个数及其周长与面积比为手势识别的主要特征,采用了基于径向基核的SVM分类器进行0～9十种手势的识别。实验结果表明,在背景单一、光照情况良好条件下,该方法具有很高的识别率,并且简单快速。     

基于统一Hu和支持向量机的步态识别

为了快速准确地进行人体运动步态识别,基于人体轮廓统一Hu矩的不变矩特征,提出了一种新的步态识别算法。该算法首先对每个序列进行运动轮廓提取,然后计算每个序列的不变矩,构成步态特征空间;在此基础上采用支持向量机训练步态,最后用支持向量机进行步态识别。实验结果表明,该算法具备快速、稳健的特征,取得了较好的识别率,初步具备了实际应用的价值。     

融合改进指尖点和Hu矩的手势识别

基于轮廓的识别算法能够很好地处理手势的外观变化,但现有的识别算法在目标旋转和缩放时其识别率和鲁棒性较低,针对这一问题提出了一种基于指尖点和Hu不变矩的手势识别方法。该方法对基于曲率的指尖检测方法进行改进,增强指尖点特征提取的鲁棒性;融合Hu不变矩和指尖点特征,提高手势模型的全局描述性;利用能够自动添加新手势的识别算法,提高算法的实用性。实验表明,该方法在满足实时性的基础上有效地提高了手势识别的准确性和鲁棒性。     

基于Hu矩和支持向量机的人脸与非人脸分类识别

区域特征和轮廓特征是表征灰度人脸图像的有效方法,而图像矩能够从整体上描述物体的几何特征.在考虑H u矩在图像形状模式表征的优势和支持向量机的分类能力的基础上提出了一种基于Hu矩和支持向量机的人脸检测方法,首先提取人脸与非人脸的Hu矩,作为图像特征,然后将特征送入支持向量机进行学习.训练采用了单样本和双样本两种方法,最后用训练得到的模型对测试样本进行测试,实验结果表明,该方法是可行的.     

支持向量机及其在草图编辑手势识别中的应用

支持向量机（SVM）是一种基于统计学习理论的机器学习与模式识别方法。它通过结构风险最小化准则和核函数方法．较好地解决了小样本、非线性及高维模式识别问题。本文主要从联机手绘草图编辑的角度出发，谈谈支持向量机在草绘手势笔划识别中的具体应用。     

基于支持向量机的手势识别研究

本文主要研究支持向量机在手势识别中模型的选择,包括多类模型和核函数的选择,提出基于径向基核函数和一对一多类方法的支持向量机模型是最佳分类模型.实验结果表明该方法具有很高的识别率,并且简单快速,可以用于实时的手势识别系统中.     

基于图像边缘小波矩和支持向量机的目标识别

小波矩结合了矩特征和小波特征,既反映了图像的全局性信息,又反映了图像的局域性信息,并且具有旋转、平移和缩放不变性.利用小波矩与支持向量机进行目标识别,不但解决了图像识别中特征量随图像旋转、平移和缩放而变化的问题,而且提高了对近似物体的识别能力,是解决小样本、近似图像识别的有效方法.     

支持向量机及其在草图编辑手势识别中的应用

支持向量机(SVM)是一种基于统计学习理论的机器学习与模式识别方法。它通过结构风险最小化准则和核函数方法,较好地解决了小样本、非线性及高维模式识别问题。本文主要从联机手绘草图编辑的角度出发,谈谈支持向量机在草绘手势笔划识别中的具体应用。     

支持向量机在机械零件识别中的应用

提出了一种将支持向量机(SVM)用于机械零件识别的方法。实验采用了97张零件图片,9类零件其中一部分作为训练样本,另一部分作为测试样本。提取零件的 Hu 矩作为特征向量,并将 BP神经网络与 SVM 进行了比较。实验结果表明,以多项式为核函数的 SVM 有较高的识别率。     

基于支持向量机的手势识别研究

针对传统神经网络算法普遍存在识别准别率不高、运算量较大的问题,以手势分类识别为目标,通过人体肤色特征和SVM模型,设计一种手势识别检测模型。方法采用椭圆傅里叶算子算法提取出手势区域的轮廓,构成手势的特征向量。将肤色空间从RGB空间转到HSV空间下,从背景中将手势区域分离出来,在手势完整性方面引入形态学处理技术,有效填补手势图片中的黑洞区域和去除白点区域,直接对手势图片进行边缘处理。利用Qt制作客户端实现了基本数字手势的快速识别,并进行验证实验。实验结果表明,该方法在手势识别的准确率方面相比于传统算法都有所提高。     

基于SURF特征跟踪的动态手势识别算法

提出了一种基于加速鲁棒特征(SURF)跟踪的动态手势识别算法.其特征在于算法无需预先检测分割人手区域,仅通过跟踪统计相邻帧间匹配SURF特征点的移动主方向来刻画手势运动轨迹.提出采用经时间规整的轨迹方向数据流来建立动态手势模型,利用基于相关分析的数据流聚类方法实现动态手势的识别,大大提高动态手势识别速度.实验使用26个英文字母作为动态手势训练和识别,手势训练集和测试集的识别率分别为87.1%和84.6%,并成功用于实验室自主研制的侦察移动机器人Hunter的运动控制中,证实了该方法的有效性.     

基于Kinect和变形雅可比-傅里叶矩的手势识别

为了使人机交互变得更加自然,提出利用Kinect体感器获取手势深度图像;利用变形雅可比-傅里叶矩对手势图像进行特征提取;利用最小欧氏距离分类器进行建模、分类,实现手势识别.用Kinect体感器获取手部深度数据流,深度数据结合阈值分割法,可以有效地实现手势的分割.变形雅可比-傅里叶矩是一种不变矩,不变矩具有灰度、平移、旋转和尺度不变性,适合用于多畸变不变图像的特征提取.实验对5种手势进行了测试,平均识别率为95.2％,实验结果表明:该方法具有较高的识别率.     

一种基于Pseudo-Zernike矩和SVM的目标识别快速算法*

为减少Pseudo-Zernike矩的计算复杂度,将系数迭代算法与核函数的对称性相结合,提出了一种新的混合快速算法。与现有的两种快速算法相比较,新算法有更快的计算速度。将其应用到遥感飞机图像库识别中,首先提取图像的Pseudo-Zernike矩特征,然后将其作为支持向量机分类器的输入。理论分析和实验证明,新算法在保持识别准确率的情况下提高了识别速度。     

基于手轮廓的深度图像手势识别方法

提出了一种新的手势识别方法,该方法从深度图像中提取手形轮廓,通过计算手形轮廓与轮廓形心点的距离,使用离散傅里叶变换获得手势的表观特征,引入径向基核的支持向量机识别手势。建立了一个常见的10种手势的数据集,测试获得了97.9%的识别率。     

基于支持向量机的尿液细胞图像识别分类研究

为提高尿液细胞进行识别分类的效果,分析和比较了在RGB和HIS两种不同色彩坐标系统下使用支持向量机对尿液细胞进行识别分类的效果,分析和比较了使用色彩特征参数与空间特征参数进行综合识别分类尿液细胞的效果,提出使用网格搜索交叉验证法对支持向量机的参数进行优化.实验结果表明,提出的HSI颜色参数、空间参数、网格搜索交叉验证优化选择参数相结合的方法在尿液细胞识别分类中效果良好.     

基于支持向量机和小波分析的说话人识别

为解决说话人识别问题,提出了一种基于支持向量机和小波分析的识别方法以及其框架模型,即将小波分析应用于信号预处理,并以此为基础,利用其奇异点检测原理将语音信号和噪声分离,实现语音增强,最终基于样本进行训练和测试,采用SVM实现说话人的分类识别.     

基于支持向量机的软测量技术及其应用

支持向量机(SVM)是一种基于结构风险最小化原理,具有很好推广性能的学习算法。讨论了基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的软测量数据建模原理和方法,并将其应用在汽车排放的氮氧化合物NOX软测量中。通过与基于神经网络的软测量方法进行比较,结果显示出SVM的明显的优势,特别是对小样本、非线性、高维数一类软测量问题的建模,提供了一种有效的途径。     

考虑性别差异基于SVM的说话人识别研究

说话人识别是目前身份认证及人工智能领域研究的一个热点,解决说话人识别问题具有重要的理论价值和深远的实用意义.基于语音鲜明个性特征和显著的性别差异,提出了一种考虑性别差异的说话人识别方法,并采用SVM分类器进行训练和测试.先对SVM分类器分别进行性别识别训练和同性集合内个体识别的分类训练,建立起相应的支持向量集合,以此为基础,先后进行说话人的性别识别测试和个体识别测试.实验结果表明,该方法可以有效提高闭集说话人识别系统的性能.