傅立叶描述子识别物体的形状

傅立叶描述子是分析和识别物体形状的重要方法之一，利用基于曲线多边形近似的连续傅立叶变换方法计算傅立叶描述子，并通过形状的主方向消除边界起始点相位影响的方法，定义了新的具有旋转，平移和尺度不变性的归一化傅立叶描述子，与使用离散傅立叶变换和模归一化的传统傅立叶描述了相比，新的归一化傅立叶描述于同时保留了模与相位特性，因此能够更好地识别物体的形状，实验表明这种新的归一化傅立叶描述子比传统的傅立叶描述子能够更加高效，准确地识别物体的形状。     

傅立叶描述子在手势识别中的应用

本文分析了具有旋转、平移和尺度变换不变性,并且与边界的起点位置无关的傅立叶描述子,并把傅立叶描述子及欧氏距离应用于字母手势的识别中。实验结果表明,利用傅立叶描述子能够有效地识别出有旋转、平移及尺度变换后的同一类字母手势,取得了良好的识别效果。     

基于傅立叶描述子和HMM的手势识别

针对家庭服务机器人平台中人机交互的问题,提出基于视觉的手势识别作为人与机器人交互的方式,研究利用傅立叶描述子对手势形状进行描述,并结合支持向量机和隐马尔可夫模型分别对静态手势和动态手势进行分类,实现了静态手势和动态手势的识别。该系统基于新型传感器Kinect,在图像分割阶段结合图像深度信息,可以有效的将手势区域提取出来,在一定范围内具有较强的鲁棒性,特征提取阶段基于傅立叶描述子,使手势识别具有旋转、缩放、平移不变性。针对七种常见静态手势和四种动态手势进行测试,平均识别率分别达到98.8%和96.7%,实验结果表明该系统具有较高的准确度。     

复杂背景下基于傅立叶描述子的手势识别

人的手势是人们日常生活中最广泛使用的一种交流方式。由于在人机交互界面和虚拟现实环境中的应用,手势识别的研究受到了越来越广泛的关注。但是目前基于单目视觉的手势识别技术中,手势分割要求背景简单或者要求识别者戴着笨重的数据手套。而该文结合了运动信息和基于KL变换的肤色模型,在复杂背景下进行手势分割,与传统的基于RGB肤色模型的手势分割相比,在复杂背景环境下得到了很好的分割效果。在对分割的手势区域进行预处理后,该文使用了一种归一化的傅立叶描述子进行手势的特征提取,相比传统的傅立叶描述子更加准确,最后采用了传统的三层BP网络作为模式识别器,手势训练集和测试集的识别率分别达到了95．9％和95％。     

基于特征融合的步态识别算法

步态运动中包含人体形状信息和运动信息,目前步态识别算法多数基于单一信息,不能取得满意的识别结果。利用特征融合的思想,提出一种融合人体轮廓特征和下肢角度特征的步态识别算法。采用傅立叶描述子描述人体轮廓特征;区别于基于模型的运动特征提取方法,依据人体解剖学的知识获取下肢角度,计算代价较小;采用加权融合规则实现两类特征的融合。仿真结果表明,本算法的性能较基于单个特征的算法有明显的提高。     

基于形状上下文描述子的步态识别

首先提取出行人二值轮廓序列,用分通道的灰度差和变化局部区域阈值进一步去除阴影、增强轮廓.用形状上下文描述子求取轮廓边缘采样点集的直方图分布,以此作为人体轮廓特征.用改进的Hausdorff距离算法定量轮廓间的相似度,窗口滑动搜索策略计算关键姿态轮廓集合问的匹配距离,最终实现步态分类和识别.在小型CA-SIA室外步态数据库和大型Soton室内库上进行实验,方法的正确识别率分别可达到91.25%和86.97%,与现有方法相比识别率均有提高.实验结果还表明人体轮廓采样点数取200点时识别率最高.     

基于傅立叶描绘子的步态识别

步态识别作为一种新的生物特征识别技术,通过人走路的姿势实现对个人身份的识别和认证。利用傅立叶描绘子对步态轮廓图像进行描述,用步态图像的高宽比进行步态的准周期性分析,并采用动态时间规正算法解决不同的步态周期的图像序列之间的比较问题。该算法在CMU数据库上面进行试验取得了较高的正确识别率。     

一种新的基于局部傅立叶级数的纹理描述子

纹理分析在图象分析和模式识别中起着非常重要的作用,而纹理描述又是其中一个基础的研究课题。由于均匀纹理其局部的灰度分布与空间关系在整体上具有周期性,因此可以用这种局部信息来很好地刻划不同纹理的差异。为了获得良好的纹理分类效果,利用象素点八近邻灰度之间的空间相关性,提出了用八近邻的傅立叶级数作为纹理刻划的新方法。该方法视象素点的八近邻为周期列,并首先通过计算其傅立叶级数,进而来得到整幅图象的局部傅立叶级数图,然后将通过对该傅立叶级数图幅值进行量化而获得的直方图作为纹理描述子（该纹理描述子具有平移旋转不变性）;最后用13种Brodatz纹理来进行分类。实验结果表明,该描述子具有良好的分类能力。     

基于图像背景减除技术的步态识别研究

步态识别是一种新的生物特征识别技术,旨在根据人们走路的姿势进行身份识别。本文利用图像背景减除技术进行步态轮廓检测,然后利用傅立叶描述子对步态轮廓图像进行描述,进行维数压缩,得到模板匹配,最后,利用最邻近法进行识别。实验证明,该算法具有较高的识别率。     

基于图像背景减除技术的步态识别研究

步态识别是一种新的生物特征识别技术,旨在根据人们走路的姿势进行身份识别。本文利用图像背景减除技术进行步态轮廓检测,然后利用傅立叶描述子对步态轮廓图像进行描述,进行维数压缩,得到模板匹配,最后,利用最邻近法进行识别。实验证明,该算法具有较高的识别率。     

基于关键帧能量固定的步态识别

步态作为一个新兴的生物特征,具有广泛的应用前景。现阶段比较成熟的非模型化方法步态能量图,能将一个步态序列表示为单幅的灰度图像,对噪声有较好的鲁棒性和较好的识别效率,但是不能很好的适应人行走速度的改变。因此,本文提出了一种基于关键帧能量固定的步态识别方法。该方法在步态能量图的基础上,对步态序列的关键帧进行了能量固定,将步态能量图转变成为能量固定后的步态能量图再进行特征的提取和识别。实验结果表明,该方法相对传统的步态能量图,能更好的适应速度对识别的影响。     

基于目标不变量的识别方法研究

一、引言不变量理论在80年代末引入计算机视觉领域,1991年召开了不变量在计算机视觉应用方面的国际研讨会。目前,对这一课题的研究引起了国内外学者的极大兴趣。视觉不变量理论的优点在于它对目标形状的描述不受目标物体的姿态、透视投影和摄像机内部参数的影响。同时它可以冗余地表示目标全局结构特征,当发生部分遮挡时,可以从剩余部分计算出表示全局的结构不变信息。     

一种基于隐马尔科夫模型的步态识别算法

步态是指人体走路时的姿态,步态识别是近年来生物特征识别领域一个备受关注的研究方向。步态阶段的区分是步态识别的重要内容。以隐马尔科夫模型(HMM)为基础,基于安装在膝关节的编码器和大腿部的加速度传感器,在外骨骼辅助行走中识别步态的不同阶段。首先进行数据预处理和特征提取;其次对隐马尔科夫步态识别算法进行设计,包括结构的建立、参数的训练和最终的识别;最后对性能进行评估,总体正确率达到91.06%,说明HMM用于步态阶段识别具有较好的性能。     

基于傅立叶变换的二维条码识别

研究了基于傅立叶变换的二维条码识别技术 .首先探讨了二维条码的定位分割技术 ,即在条码中分割出单行码字符号的图象 ,分析条码信号经过点扩展函数卷积后的降质模型 ,并讨论条码信号的一阶导数和中点的性质 ,通过分析条码信号 ,提出了一种计算点扩展函数标准方差的算法 ;然后利用傅立叶变换对条码信号进行反模糊滤波 ;最后对复原的条码信号做差分处理 ,并采用边界强度直方图策略自适应地选取阈值滤去噪声导致的无效边界 .在边界强度直方图中 ,采用基于矩阈值选取的方法寻找最佳阈值 .实验结果表明 ,该识别算法具有优秀的性能 ,显著地提高了条码的识别率 ,满足了实际使用的要求     

基于遗传模糊分类的步态识别

提出基于遗传模糊分类的步态识别方法.采用新的特征提取方法,该方法将目标按人体结构特点划分为多个子区域,利用各个子区域的质心与头部质心形成的距离和夹角对步态特征进行描述.运用模糊聚类算法构建不同距离函数的分类器,并用遗传算法对分类器进行集成,组成的集成融合分类器对步态序列进行识别.实验结果表明该方法具有较高的识别性能.