连续形变图像的追踪识别算法及其在手势识别系统中的应用研究

提出了一种连续形变图像的追踪识别算法，通过引入网格等基本概念，建立了一套基本理论，通过揭示网格与连续形变之间的内在联系，避免了传统方法中复杂的拓扑分析．该算法把追踪与识别过程有机地统一起来，既具有一定的理论基础，叉可以灵活地满足工程中不同的精度需要．最后讨论了该算法在手势识别系统中的应用．实验表明，算法取得了令人满意的灵活性、适应性和时间复杂度．     

基于双目视觉的人手定位与手势识别系统研究

提出了一种新的人手特征点提取方法,该方法将人手的质心作为匹配点,根据双目视觉定位数学模型计算目标位置信息,同时通过图像分割获取人手轮廓,利用轮廓凸包点特征来识别不同手势.在此基础上,研究设计了一种光学人手定位与手势识别系统,该系统在实时定位空间人手三维位置的同时,能够识别出相应的手势,可将其作为虚拟手的驱动接口,实现对虚拟物体的抓取、移动和释放操作.     

Model-based segmentation and recognition of dynamic gestures in continuous video streams

Segmentation and recognition of continuous gestures are challenging due to spatio-temporal variations and endpoint localization issues. A novel multi-scale Gesture Model is presented here as a set of 3D spatio-temporal surfaces of a time-varying contour. Three approaches, which differ mainly in endpoint localization, are proposed: the first uses a motion detection strategy and multi-scale search to find the endpoints; the second uses Dynamic Time Warping to roughly locate the endpoints before a fine search is carried out; the last approach is based on Dynamic Programming. Experimental results on two arm and single hand gestures show that all three methods achieve high recognition rates, ranging from 88% to 96% for the two arm test, with the last method performing best.     

小波分析在活体浮游植物离散三维荧光光谱特征提取及识别中的应用研究

为了区分和识别不同属的浮游植物,选择了Daubechies-3小波的二阶低频分量对10种浮游植物的离散三维光谱进行了特征提取.Bayes判别分析结果表明此类特征谱对不同属间浮游植物的正确判别率可达96.75%.利用非负最小二乘法,依据此类特征谱建立的标准谱库可对加入不同噪声的某些藻进行100%的定性识别.可对绝大多数混合样中优势种进行定性识别;并可使某些优势种的识别量达到真实量的75% 以上.小波分析可对浮游植物在属的层次上进行有效的特征提取.     

基于Cesium平台中车辆的碰撞识别跟踪

采用传统方法进行识别与跟踪,效果较差,无法得到精准车辆碰撞数据,提出了基于Cesium平台中车辆的碰撞识别与跟踪。针对车辆碰撞识别需先对样本进行训练,提取出正、负两种样本特征,利用离线车辆碰撞识别分类器识别尺度模块,并在Cesium平台下构建积分图,由此进行图像识别;针对车辆碰撞跟踪需进行阴影检测,根据获得的阴影区,排除非车辆碰撞阴影区,即完成车辆定位与验证。实验结果表明,该方法识别跟踪效果良好。     

三维人脸识别研究进展

回顾了人脸机器识别的发展现状，阐述了3D人脸识别面临的挑战；讨论了基于3D人脸通用模型的解决方案，并且介绍了人脸模型的建模方法和人脸通用模型．将3D人脸识别问题分为人脸重建、头部跟踪、人脸识别和表情合成四类，并详细对四类问题的主流实现方法和手段进行了综述．     

基于Leap Motion和Unity3D的虚拟沙画手势识别及交互

虚拟仿真技术的快速发展及体感设备的不断更新为沙画动画这一全新的艺术创作形式带来新的灵感。针对沙画现场作画工序复杂的问题,结合Leap Motion设备和Unity3D开发环境完成手势识别并驱动虚拟手实现虚拟沙画效果。首先,依据Leap Motion捕捉到的手势坐标及方向信息提取手部关键点;然后提出角域划分的方法并引入新的特征向量,将其与提取信息串联作为手势分类依据;最后,根据自行定义的沙画手势语义驱动虚拟手完成虚拟沙画创作。实验证明,利用Leap Motion完成近距离手势识别效果较其他方法结果更加精准,实时性较高,手势跟踪稳定,虚拟沙画绘画过程沉浸感强。