基于模糊粗糙集和鲸鱼优化支持向量机的化工过程故障诊断

针对化工过程复杂,故障数据量大、属性多,难以保证故障诊断准确率和速度的问题,提出了一种基于模糊粗糙集(fuzzy rough sets,FRS)和鲸鱼优化的支持向量机(support vector machine,SVM)的化工过程故障诊断方法.通过对化工过程历史数据分析,判别故障类型.首先,利用模糊粗糙集对离散化后的...     

特征融合与重定位卷积算子跟踪算法研究

针对卷积操作目标跟踪算法(ECO-HC)在遮挡、背景等干扰问题导致跟踪精度下降的问题,提出了一种自适应特征融合的卷积相关滤波算法,将CN与HOG特征进行加权融合,通过计算各自的响应来确定各自特征在下一帧的权重,将特征各自的优势充分发挥出来.此外,针对目标跟踪失败问题,提出利用形变相似多样性原理,构建目标重定位模块,当出现遮挡、快速移动等复杂情况造成跟踪的可靠性降低时,综合考虑目标响应得分、空间权重得分和形变相似多样性得分来确定目标的最终位置,实现重定位.实验证明,改进后算法与ECO-HC相比,针对目标遮挡、背景干扰等复杂情况,有效地提高了跟踪精度,鲁棒性更强.     

基于Kinect多生物识别技术的智能视频播放器交互系统

为了实现观看者无接触操作情况下的视频播放器智能控制,系统利用Kinect传感器采集彩色图像,使用FaceNet提取人脸特征向量,经支持向量机(SVM)训练后进行人脸识别,该过程在计算机中央处理器(CPU)运行环境下,利用OpenVINO实现人脸检测与识别实时运行,用于视频播放器的登录验证。系统采集音频数据使用Speech Platform Runtime v11进行中文命令识别,使用Kinect Speech Language进行英文命令识别,进而实现语音控制。采集骨骼数据,计算骨骼点之间的距离与角度进行人体姿态和手势识别,将识别结果转换为控制命令,进而实现播放器的快进、切换视频、加减音量等常用的控制功能。实验结果表明,该交互系统实现了使用者无接触全自动人体控制,为视频播放器提供了一种自然便捷的交互方式。     

基于单样本学习的多特征人体姿态模型识别研究

随着人机交互、虚拟现实等相关领域的发展,人体姿态识别已经成为热门研究课题.由于人体属于非刚性模型,具有时变性的特点,导致识别的准确性和鲁棒性不理想.本文基于KinectV2体感摄像头采集的骨骼信息,结合人体角度和距离特征,提出了一种基于单样本学习的模型匹配方法.首先,通过对采集的骨骼信息进行特征提取,计算关节点向量夹角...