一种基于视觉的手指屏幕交互方法

本文提出了一种新的基于视觉技术的手指屏幕交互方法,利用手指在屏幕上的移动和点击等动作完成与计算机的交互.该方法使用两个摄像头从不同视角实时拍摄计算机屏幕,结合人手肤色和轮廓信息对手指进行实时跟踪,并根据两幅图像中的指尖位置和摄像头参数来判断指尖是否接触屏幕.实验结果表明,该方法可以完成鲁棒的手指跟踪和准确的点击检测,对光照条件没有严格的限制,实现了自然友好的人机交互操作,可以运用于智能交互、数字娱乐、穿戴计算等多种应用场合.     

采用手指的三维人机交互方法

为了探索和实现和谐自然的人机交互方式,提出了一种新的三维人机交互方法,该方法利用单个摄像头捕捉人的手指及其阴影的运动,实时进行图像分析处理,检测指尖的位置.并利用手指的指尖和阴影的指尖的距离计算指尖的高度,从而还原指尖的在空间中的移动.最后使用Kalman滤波来使指尖的运动更平滑,使三维交互更自然.该方法对软硬件要求低,易于实现.实验结果表明:该方法在手指跟踪和指尖检测上可达到较高的准确率,可实现自然友好的三维人机交互,并可应用于虚拟现实或三维游戏中.     

非接触式掌纹识别技术中关键点的定位方法

在掌纹识别技术中,关键点的定位起到了至关重要的作用.为了提高用户的接受度,采用了非接触式的掌纹识别技术.针对关键点定位的准确性影响识别精度,提出基于非接触式掌纹图像的关键点定位方法,其中包括手指张开时和手指并拢时两种情况.首先通过预处理提取手形的外侧轮廓,然后采用基于角度和方向的跟踪方法来初定位手指指尖点和手指间的凹点...     

基于激光雷达的移动机器人运动目标检测与跟踪

运动目标的检测与跟踪是移动机器人研究的难点问题之一.基于2维激光雷达的性能分析与滤波设计的基础上,提出一种自主运动目标检测与跟踪的方法.通过k-近邻对激光雷达扫描的障碍进行聚类分析;基于栅格地图匹配的方法评估障碍的运动参数;检测出运动目标后,通过对机器人进行运动补偿,提出一种改进的粒子滤波算法对目标的运动状态进行评估.最后,利用自行研制的移动机器人进行算法评估,实验结果验证了所提方法的有效性.     

一种基于单摄像头的虚拟键盘

提出了一种基于单摄像头的虚拟键盘的实现方法,利用手指在摄像头下的位置和动作,完成类似于键盘的人机交互。该方法只使用一个普通的摄像头,结合人手的颜色和轮廓信息,实现对人手的跟踪,实时判断人手指的位置和动作,以手指敲击键盘的动作为标准,实现一种无需实体的虚拟键盘。     

一种基于GPS/INS的机载雷达主杂波跟踪方法

平台运动导致了机载雷达主杂波的多普勒频移和展宽,因此为了更好地抑制地杂波和检测运动目标,需要对主杂波频率中心进行精确跟踪.提出了一种基于GPS和INS系统的机载雷达主杂波跟踪方法.经仿真验证该方法可精确跟踪主杂波,同时性能稳健且环境适应性强,具有较高的工程应用价值.     

基于GMM与KLT算法的运动目标检测与跟踪方法

在视频监控方面,存在着运动目标的各种行为,针对这种情况,提出一种基于GMM与KLT算法的运动目标检测与跟踪方法.首先用基于GMM的背景减除法对运动目标进行检测,再通过形态学处理得到目标区域,然后对运动目标进行KLT特征点跟踪,最后根据特征点画出运动目标的运动轨迹.实验证明该算法有良好的检测结果与跟踪效果.     

强噪声背景红外微弱动目标集成检测

微弱运动目标检测一直是红外成像识别、跟踪领域中的重要课题.我们提出了一种新的基于强复杂噪声背景的红外微弱运动目标集成检测算法.针对复杂噪声,提出一种新的基于邻域梯度累积平方误差最小原则的自适应滤波算法.该算法,对各种加性、乘性噪声的滤波性能优异且均衡,适合对复杂噪声进行滤波.针对微小目标检测,我们提出一种基于运动平台的微小目标运动场集成检测算法.该算法,改变传统微小目标检测算法,要求提前对运动背景进行精确全域运动估计及补偿的模式,而只对图像运动场进行估计及补偿,提高了算法的可实现性.     

空域视频场景监视中运动对象的实时检测与跟踪技术

本文分析了空域视频场景中运动对象实时检测、跟踪系统的模型。提出了一种在运动背景下实时检测与跟踪视频运动目标的技术。该方法首先进行背景的全局运动参数估计,并对背景进行补偿校正,将补偿校正后的相邻两帧进行差分检测。然后利用假设检验从差分图像中提取运动区域,利用遗传学方法在指定区域内确定最优分割门限,提取视频运动对象及其特征;最后利用线性预测器对目标进行匹配跟踪。在基于高速DSP的系统平台上的实验结果表明该方法取得了很好的效果。     

鲁棒的实时多车辆检测与跟踪系统设计

场景中的运动阴影导致多目标粘连,车辆间的相互遮挡使得跟踪识别困难.本文针对这两个影响实时车辆检测与跟踪系统性能的主要因素,采用基于无偏卡尔曼滤波器(UKF)的方法为场景背景建模,提取出运动区域,再通过边缘特征检测出场景中的运动阴影,然后利用角点信息将目标与阴影分离;提出了一种基于运动预测框的目标跟踪算法,将它与基于车辆平行四边形轮廓的遮挡分割方法结合,构建了多车辆目标的实时跟踪系统,并用实验验证了它的实用性与鲁棒性.     

基于Android平台的视频字符实时识别研究

针对移动终端处理能力低、内存小等影响系统效率的问题,提出了三阶段视频字符实时识别方法：视频采集及图像预处理、字符区域定位和字符识别。对于字符区域定位,提出了基于感兴趣区域（ROI,Region of Interesting）运动检测的相似帧过滤算法,并通过数学形态学与连通区域相结合的方法进行字符定位;对于字符识别,提出了基于误差阈值筛选的多模板字符识别算法,保证较高识别率。算法均采用NDK开发框架实现。实验结果表明,该方法在每个阶段都提高了处理效率,达到了对视频字符实时识别的效果。     

Automatic Container Code Recognition from Multiple Views

Automatic container code recognition from a captured image is used for tracking and monitoring containers, but often fails when the code is not captured clearly. In this paper, we increase the accuracy of container code recognition using multiple views. A character‐level integration method combines recognized codes from different single views to generate a new code. A decision‐level integration selects the most probable results from the codes from single views and the new integrated code. The experiment confirmed that the proposed integration works successfully. The recognition from single views achieved an accuracy of around 70% for the test images collected on a working pier, whereas the proposed integration method showed an accuracy of 96%.     

字符识别中的畸变字符校正算法研究

文章提出了一种基于模板匹配的畸变字符识别算法。该算法可以自动校正由于柱面透视投影所引起的畸变字符图像,显著提高柱面字符识别的正确率。然后对校正后的图像进行字符定位,最终通过模板匹配算法对字符做出判决。试验结果表明,畸变字符校正算法有效地提高了算法对于圆柱面上字符的识别能力,在测试中取得了良好的效果。     

一种基于OpenCV的高效车牌识别系统实现

提出一种基于SVM(支持向量机)和ANN(人工神经网络)的车牌定位与识别算法,并使用OpenCV库有效实现。首先将灰度空间和HVS色度空间进行结合,在Sobel边缘提取基础上,进行自适应阈值下的二值化处理,通过对轮廓外接矩形的面积和长宽比初步定位车牌位置,然后利用SVM线下学习的方法更加精确的定位车牌位置。并采用寻找连通域有效外部轮廓的方法进行字符分割,最后对汉字位置、英文位置、数字位置和英文数字混合位置分别使用ANN方法进行字符识别。实验证明,该方法定位准确率和字符识别率高,可以有效应用于多种场合。     

有限自然码非接触光电字符识别

本文讨论了实现对有限点陈显示的图案和字符进行超视频跟踪,识别和显示的方法,利用有限自然码方法和微处理器系统实现数字显示字符或图案和字符进行超视频跟踪,识别和显示的方法,利用有限自然码方法和微处理器系统实现数字显示字符或图案的快速识别和同步跟踪显示,识别和显示速度高于1/300s。可便携,系统无须固定的识别样本,具有自学习功能,可以识别ASCⅡ字符集及任意32点阵组成的简单图像。本文对有限自然码非接触光电字符识别方法的原理和有关技术进行了讨论,该方法已应用到室外IC卡电话机等设备的非接触检测中。     

基于Halcon的刹车片字符检测算法研究

针对人工检测刹车片字符时低效率的现状,提出一种基于机器视觉软件Halcon的字符检测算法。该算法在光照不均匀的条件下,充分利用了刹车片的外形特征,通过数幅图像测试后确定合适的分割方法和最佳阈值,定位出感兴趣区域(字符区域),通过适度膨胀解决字符断裂的难题,并特别处理了易发生混淆的I和1,测试图像达到了96%的识别率。结果表明,该算法可高效准确地识别出刹车片字符,且具有较高的实用价值。     

基于多重卷积神经网络的大模式联机手写文字识别

联机手写识别在日常生产生活中有着广阔的应用,模式识别也一直把其作为研究的重点。传统的识别方法是利用普通卷积神经网络技术,该方法在对小规模字符集联机手写文字识别时有着较高识别率,总体性能高,但在对大规模字符集识别时,识别率则大大降低。提出一种基于多重卷积神经网络的识别方法,旨在克服以往方法对大规模字符集识别时识别效率不高的问题,提高大规模字符集联机手写文字的识别率。系统使用随机对角Levenberg-Marquardt方法来优化训练,通过使用UNIPEN训练集测试该方法识别准确率可达89%,是一个有良好前景的联机手写识别方法。     

基于OpenCV的嵌入式人眼追踪系统研究

对于视觉控制系统而言,如何定位并追踪眼睛,判断眼睛状态是关键的一步。文中提出了一种基于OpenCV的人眼识别和跟踪方法,利用摄像头和OpenCV的相关函数在嵌入式平台上实现了人眼的识别与追踪。此外,还通过实验表明,该方法可满足对人眼的识别,且拥有较好的识别速度和识别率,故具有一定的实用性。     

卫星电视跨境转播敏感内容实时监测与过滤系统

随着国家广电总局"广播电视走出去工程"的开展,无线数字电视业务开播呈现跨境化特点,但是信息监管手段薄弱。提出四通道转播内容敏感信息实时监测与过滤系统方案,通过多通道音视频采集输出卡实现采集和输出,采用基于Gabor变换的高鲁棒字符识别方法实现页面敏感文字识别,转播信息实时自动过滤,及时消除不符合本地文化特点的字符内容。实践效果证明,系统具备实时性、敏感信息过滤和成本可控的特点。     

实时字符识别在视频读表系统中的应用

为了保证字符识别的准确性，正确的字符分割是关键。由于光照不均匀等外界客观条件的影响，通常是对所采集到的数字图像先进行静态的各种预处理，然后才能进行识别从而得到正确的结果。这里详细地阐述了一种对采集到的非均匀亮度的数字水表图像上数字及符号的实时字符识别算法，并介绍了基于高斯滤波、投影算法、边缘检测等算法的图像预处理方法。通过现场实验，该算法的字符识别正确率达到100％，且实时性高。