基于不变矩和神经网络的三维物体识别

为了提高三维物体识别系统的识别率,研究了将三维物体的不变矩作为物体特征,结合改进的BP神经网络应用于三维物体分类识别。理论分析和仿真实验表明,利用三维物体的不变矩特征能够有效地进行识别,对不变矩特征进行主成分分析可以进一步提高识别性能,达到100%的识别率,并降低神经网络结构复杂性和减少训练时间。     

基于FLM的特征检测算法在手势识别中的应用

提出一种用于特征检测的基于高斯函数的特征相似度函数(Feature Likelihood map(FLM))，该函数是归一化为[0，1]的一个函数，它模拟了在尺度空间中各点的图像特征的相似度．FLM继承了一些基于特征的图像描述方法的特点，避免了模型和数据匹配算法中所需要的大量的搜索，它还淘汰了基于特征的传统方法中的阈值需要．本文推导了对称圆状特征的相似度函数，并且将它运用于手势识别中，实验结果表明该方法能很好地检测出手形特征并且进行手区域定位和手形识别.     

基于三维骨骼信息的动态手势识别

手势识别作为人机交互的有效手段,成为当前研究的热点话题.针对动态手势识别存在时空多变性、特征复杂性等问题,本文提出了一种基于三维骨骼信息的动态手势识别方法.动态手势具有时间上的差异性和复杂性,极大地影响了动态手势识别的准确率.因此,本文设计了一种动态手势关键帧提取算法,该算法可以提取动态手势关键部分,用于进一步的特征提...     

基于FLM的特征检测算法在手势识别中的应用

提出一种用于特征检测的基于高斯函数的特征相似度函数 (FeatureLikelihoodmap(FLM) ) ,该函数是归一化为[0 ,1]的一个函数 ,它模拟了在尺度空间中各点的图像特征的相似度 .FLM继承了一些基于特征的图像描述方法的特点 ,避免了模型和数据匹配算法中所需要的大量的搜索 ,它还淘汰了基于特征的传统方法中的阈值需要 .本文推导了对称圆状特征的相似度函数 ,并且将它运用于手势识别中 ,实验结果表明该方法能很好地检测出手形特征并且进行手区域定位和手形识别 .     

基于切线距离的中国手指语字母手势识别

提出了一种基于切线距离的中国手指语字母手势识别方法.首先对中国手指语字母手势图像进行预处理,然后用原型模板匹配的方法进行识别,并用切线距离作为测试样本与模板之间的相似性度量准则,以消除平移、旋转、缩放、粗细变化等视觉敏感问题.试验结果表明,此方法对中国手指语字母手势图像进行识别是可行的.     

基于Kinect深度信息的手势识别

设计了一种基于Kinect深度信息和双阈值分割的运动手势识别算法。结合OpenCV和OpenNI,在vs2010环境下实现了该算法。利用Kinect的深度摄像头获取深度图像;对该图像进行双阈值分割,获取手部图像;再对手部图像进行形态学处理,获取完整的手形;最后,利用OpenNI的手势生成器GestureGenerator对手势进行跟踪识别。利用深度图像进行手势识别,通过双阈值分割,不仅去除了背景干扰,也能去除一部分前景干扰。用不同颜色点、圆和线的形式表示各种手势,可以清晰地实时显示识别效果。     

基于人体手臂关节信息的非接触式手势识别方法

为了实现在复杂环境中对连续动态手势的识别,以人体固有的手臂关节之间的约束关系及特定手势在三维空间的运动轨迹为特征,提出了一种非接触式手势识别方法.首先,通过Kinect传感器获取人体手臂关节的三维数据;然后,对手势轨迹进行分割,并将具有三维空间特征的手势轨迹转化为一维的手势轨迹;最后,将手势预判断过程与改进的动态时间规整(dynamic time warp,DTW)算法相结合,实现对动态手势的快速高效识别.实验结果表明:该方法对具有时空连续特征的动态手势识别率较高,在复杂背景和不同光照环境中都有较强的鲁棒性.     

基于手指角度特征的静态手势识别算法

提出一种基于手指角度特征的静态手势识别算法。以指尖到手掌中心的连线构成手势骨架,计算手指间的角度;以角度的大小和指间数量进行分类,把手势定义为一、二、三、四、五、六、七、八、九等9种。该算法不受手势的方向和尺度的影响,仅通过判断手指问的角度大小来识别手势。对900幅手势图进行分析识别的实验结果表明：该算法正确率达96．8％,准确性高;平均用时不超过0．05s,实时性好。     

基于时空特征融合的动态手势识别

针对动态手势时间可变性和手势复杂空间关系等问题,提出融合时空特征的动态手势识别方法．基于动态手势视频的关键帧和手势关节点信息,计算得到角度特征、距离特征和轨迹特征．融合3类特征并利用SVM(Support Vector Machine)实现动态手势识别．实验表明,该方法更加完整地表述动态手势时空信息,运行时间更短,在UTD-MHAD数据集上识别率为96.47%,在中国交通警察指挥手势数据集上识别率为98.66%,识别效果较理想.     

基于FPA-VVRKFA的手势表面肌电信号识别

表面肌电(Surface Electromyography,sEMG)信号直接、客观地反映了人体肌肉的活动情况,其作为一种便捷的无侵入式肌电检测方法,被广泛地应用于人体动作识别领域.针对表面肌电信号的手势识别问题,提出了一种基于时域特征和向量正则核函数逼近方法(Vector-Valued Regularized Kernel Function Approximation,VVRKFA)的手势识别方法.首先,对MYO臂环采集到的sEMG数据进行活动段检测以提取出活动段;随后,从活动段信号中提取平均绝对值、波形长度、过零点数、均方根和Willison幅值等五个时域特征;最后,应用VVRKFA分类器对提取到的sEMG进行分类识别,同时采用花授粉算法(Flower Pollination Algorithm,FPA)优化分类器参数以保证最佳分类能力.实验结果表明提出的方法在手势动作模式识别上取得了较高的准确率.     

基于二维、三维信息融合的人脸识别

为解决光照、姿态等因素发生变化时二维人脸识别算法识别率骤然下降的问题,提出了基于二维、三维信息融合的人脸识别方法.与其他算法不同,该算法输入为一幅二维灰度图像,通过重建相应的三维模型提供三维信息.对于二维图像,选择局部二值模式(LBP)特征进行人脸表示.对于三维模型,定义了54个特征点,将鼻尖点与特征点之间的测地线距离作为三维特征.对2种特征识别结果采用加权融合的方式,权值的确定依据Fisher判别准则.通过CAS-PEAL-R1人脸库对提出的算法进行了测试,并与其他方法进行了比较.     

面向低质量数据的3D人脸识别

该文提出了面向低质量数据的3D人脸识别方法.该方法针对快速采集设备的低质量3D人脸数据提出了空间注意力机制的Dropout(SAD)、类间正则化损失函数(IR Loss),有效提升了不完整3D人脸数据的识别精度.SAD通过空间注意力机制对特征图中权重大的部分随机Dropout,让网络学习到更多的隐藏特征;IR Loss...     

基于车辆运动轨迹的VANETs位置验证

正确的位置信息在维护VANETs的正常运行扮演着重要的角色, 恶意节点的位置欺骗将严重影响VANETs诸多应用. 通过对节点的位置验证以检测节点的位置欺骗是VANETs重要的研究领域. 针对VANETs中车辆移动的相对速度较高, 网络拓扑结构频繁变化, 传统WSN和MANET中的位置验证方案不再适用于VANETs, 提出基于车辆的运动轨迹位置验证方案, 采用最小二乘法对车辆进行连续定位跟踪, 并绘制其行驶路线, 与邻居车辆的行驶路线、速度相比较, 计算其吻合度, 检测位置欺骗. 仿真结果表明, 该方案有较低的漏警率和虚警率, 当恶意节点的欺骗距离达到30m时, 漏警率和虚警率接近于0.     

基于三维特征点模型的人脸表情识别算法

提出了一种基于三维特征点模型匹配的人脸表情识别算法.首先,以混合树结构建模不同姿态脸部特征组合,实现特征点定位,并建立脸部三维几何特征模型;然后,基于广义普鲁克分析原理对特征点模型进行归一化计算,并建立具有鲁棒性的匹配特征;最后,采用支持向量机实现表情的训练和识别.通过对BU-3DFE数据库中6种脸部表情的测试,表明该算法能够达到很好的识别效果.     

基于多视点不变量的三维物体识别

给出了利用多视点不变量进行物体识别的2种方法.一种是通过检索多视点结构不变量进行三维物体识别,另一种方法是利用基于复杂特征的多视点不变量进行三维物体识别.     

基于三维模型子空间监督学习法的二维人脸识别

人脸识别的一个主要难点在于人脸姿态和光照变化对识别性能影响显著.考虑到此问题,本文提出了一种将三维模型和二维照片相结合的新的人脸识别技术,对不同人脸姿态和光照变化有很好的鲁棒性.在训练阶段由特定三维人脸模型生成大量带有不同姿态和光照的虚拟二维照片,采用监督学习法使这些虚拟照片形成子空间,最终组成特定人脸模板.此时不再需要三维数据,只要匹配真实二维照片和模板就可以进行人脸识别.     

三维激光扫描足迹识别技术应用研究

设计了一种三维激光扫描足迹识别设备及其应用程序和算法,研究了采用该设备进行刑事侦查足迹图像采集及识别的方法,通过设计基于激光三角法测距原理的三维激光扫描方法完成足迹图像采集,然后通过足迹识别、足迹图像区域的提取、足迹图像降噪与特征提取、图像二值化与层次聚类等关键步骤完成足迹图像识别。该方法采集的足迹图像目标明确,取得了较好的识别效果。     

基于三维形变模型的多姿态人脸识别

针对多姿态人脸识别问题,提出了一种三维形变模型和部件技术相结合的人脸识别方法.该方法提取人脸三维部件作为识别特征,在一定程度上克服了人脸姿态变化对识别的影响.在识别过程中结合人脸的局部特征和全局特征,根据单个部件的识别率确定其在整体分类中的权值,基于整脸信息进行识别,进一步改善了识别效果.实验结果证明,该方法在训练库中只有1张正面照片时,对多姿态人脸识别具有很好的识别效果.     

基于三维模型的飞机识别与姿态估计

提出一种飞机识别和姿态估计的新方法,利用飞机的几何对称特性,经过边缘检测和直线提取,根据两幅二维数字照片进行姿态估计,计算出飞机在三维的摄影坐标系的坐标.并以飞机的3D模型作为样本模型,根据姿态估计的结果,经过3D引擎得到样本模型在当前姿态下的投影图像,将投影图像与飞机的数字照片进行比对,通过对称轴和角点匹配的方法对飞机进行识别.实验结果表明该方法稳定可靠,具有较强的实用性.     

基于3D SE-Densenet网络的视频暴力行为识别改进算法

针对传统暴力行为识别算法精度不高和三维卷积神经网络参数多的问题,本文提出一种基于3D SE-Densenet网络的视频暴力行为识别改进算法。采用3D Densenet模型提取视频中的时空特征信息,SENet(Squeeze-and-Excitation Networks)按照时空特征的重要性程度进行加权处理,根据加权的时空特征识别视频中的暴力行为。实验结果表明,本文提出的3D SE-Densenet方法在Hockey Fights Dataset和Movies Dataset上识别准确率分别达到99.1%和100%,可较准确地识别暴力行为,准确率高于传统方法。