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基于手势识别的机器人人机交互技术研究 总被引:8,自引:1,他引:7
研究了基于视觉的动态手势识别技术,采用基于肤色的高斯模型与改进的光流场跟踪算法结合的方
法,实现了复杂背景下实时的手势跟踪,具有快速和准确的特点,且具有较好的鲁棒性.对于动态手势识别器,采
用了隐马尔可夫模型(HMM)作为训练识别算法.考虑到动态手势特征本身的一些特点,对HMM 参数优化算法重
估式加以修正,调整了算法比例因子,从而推导了最佳状态链的确定算法、HMM 参数优化算法.最后将研究开发
的动态手势识别算法成功地应用到了基于网络的远程机器人控制系统中. 相似文献
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为了实现大气湍流动态干扰下望远镜对远距离目标的超衍射极限成像, 采用光学超振荡原理局部衍射压缩光学系统点扩散函数, 并对提高成像分辨率效果进行了理论研究。结果表明, 中等湍流强度校正后, 波前残差均方根约为波长的1/15(波长λ=632.8 nm)时的干扰下, 超振荡光场调制能够实现望远系统点扩散函数的衍射压缩, 衍射压缩倍率为0.75;对不同中心间距双孔的成像研究验证了超振荡望远系统约0.80倍瑞利衍射极限的超分辨成像效果; 波前残差的均方根大小可能会导致望远系统点扩散函数的衍射压缩倍率和成像分辨率存在差异。此研究结果可应用于高精度星点定位、超分辨望远等领域。 相似文献
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红外全息技术更适用于长距离的大视场成像,但其散斑噪声与高斯噪声对图像质量的影响也更加显著,限制了红外全息技术的应用与推广。本文通过引入全局傅立叶阈值与自适应维纳滤波的方法对三维块匹配滤波算法进行优化,提高了其对红外全息图像降噪的适应性与细节保留,得到改进的三维块匹配滤波算法,并与多种采用传统滤波方法的结果进行了对比。结果表明,改进后的算法可以在对红外全息图像中的高斯噪声等环境噪声与散斑噪声进行降噪的同时保留更多细节,是一种更加适用于红外全息图像的降噪方法。 相似文献
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为解决线路老化与电网可靠性之间的权衡问题,通过最小化因导体温度升高引起的需求损失和网络老化,优化每条负载母线的平均需求损耗,以提高线路额定值和修改负载曲线。所考虑的线路与负载母线相连接,采用动态线路额定值技术,以削峰填谷形式的需求响应来修改负荷需求曲线,根据剩余平均需求损失的利用率降低允许的峰值负荷。结果表明,与仅优先考虑网络老化保护的方案相比,该方法在网络老化和可靠性并重的基础上,在线路老化允许范围内少量增加线路老化以提高系统可靠性,提高率高达68.9%,具有较高的经济效益。与仅优先考虑提高网络可靠性的方案相比,在整个研究的超标温度允许范围(1%~25%)内,线路老化平均降低70.3%。 相似文献
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