面向嵌入式平台的轻量化神经网络手势识别方法

针对传统基于图像分割和特征提取的手势识别算法在复杂背景下识别准确率低、灵活性差的问题,基于目标检测神经网络的手势识别算法可以有效提高复杂环境下手势识别的准确性。受嵌入式处理器体积和功耗的限制,常用的目标检测神经网络在嵌入式上的识别速度较低,不能满足实时手势识别的要求。在SSD目标检测的基础上对其进行优化,使用MobileNetv3网络实现特征提取,目标检测方面则是使用SSD-lite结构,其使用深度可分离卷积替代普通卷积,实现了轻量化MobileNetv3-SSDLite手势识别算法的设计。针对手势识别的要求,制作了包含不同手势的数据集,利用它在服务器上完成了模型的训练。为了满足嵌入式的算力限制,通过模型的量化压缩将float64的网络参数量化为int8,并压缩网络结构,提高网络在嵌入式上的推理速度,实现基于嵌入式的手势识别。实验结果表明,基于嵌入式的MobileNetv3-SSDLite手势识别算法可以达到平均准确率99.61%,且识别速度达到每秒50帧以上,满足实时手势识别的要求。     

基于OPENCV的手势识别系统的设计与实现

人与计算机的交互技术是一种新型的计算机技术,且逐渐演变为一种主流技术和计算机领域的技术热点。为了能够更好的识别手势和跟踪手势的运动轨迹,提出了基于OPENCV的手势识别系统,系统引入了OPENCV计算机视觉库,OPENCV作为优秀的计算机视觉库,为设计的实现提供了便捷的代码,利用OPENCV技术中的图像处理算法,首现通过摄像头采集数据图像,并对采集到的图像进行一系列的缩放,去噪以及锐化等处理,然后对人体手势建立肤色模型,然后经过灰度阈值化来转换成二值图像,得到手轮廓的数据图像后,采用轮廓匹配方法识别出手型。最后通过10种基本的手势模型对比验证了本系统具有一定的实时性,并且识别率可以达到95%以上。     

基于YCbCr颜色空间背景建模与手势阴影消除

为了提高动态手势检测的精确度,本文将基于YCbCr颜色空间的混合高斯背景建模应用于动态手势识别中,并且提出手势阴影消除的有效算法。首先,对待检测视频帧通过抠图抠出手势图像,在YCb'Cr'颜色空间进行椭圆拟合,统计建立椭圆肤色模型,继而在YCbCr颜色空间进行混合高斯背景建模检测出动态手势,点乘原图像得到含有阴影的RGB手势图像,对检测出的含有阴影的手势图像利用已建立的椭圆肤色模型进行阴影消除,最后将手势图像连成视频序列。实验结果表明,该算法在复杂背景下进行动态手势的检测率可达91.4%,高出传统方法10%左右,能够满足动态手势检测基本要求,且具有较高的实用价值。     

基于图像局部区域梯度特征描述的红外人体识别算法

提出了一种新的红外图像中人体目标识别方案并进行了算法实现。通过直方图聚类分析对红外图像进行分割,根据二值化图像团块的特点,确定图像中的候选目标图像区域。将候选目标图像按比例划分为多个区域,使用梯度位置朝向直方图(GLOH,Gradient location-orientation histogram)对候选目标图像进行描述。与其它红外图像中人体识别算法相比,不需要多种特征提取算法组合进行分步骤识别,仅使用单个SVM分类器即可达到满意的识别率,避免了分类器的级联,算法简单有效。     

基于LBP和多层次结构的异质手背静脉身份识别

针对多源异质的手背静脉异质图像的识别研究,提出了基于LBP和多层次结构的识别算法;首先对图像做适当的预处理,然后将LBP特征提取算法编码的手背静脉纹理特征图像作为多层次结构的输入,通过多层次结构的逐层由具体到抽象的特征提取,得到的特征具有更大的鲁棒性;最后该算法在多源异质的手背静脉图像库得到的识别率比传统的算法识别率高,达到96.57%;进一步表明该算法能够较好地解决由于多源异质问题对手背静脉识别所造成的识别率低的影响。     

基于摄像头的近距手势识别系统的设计

随着电子技术的不断发展,人机交互方式也在得到转变,手势识别作为其中一项典型应用正吸引越来越多人的关注,本文即在嵌入式平台上通过相关算法实现了基本的手势动作识别。文中利用摄像头进行手势图像数据采集,采用STM32作为微处理器,对图像进行差影分割、噪声去除等处理,完成了近距离范围内对运动手势的实时定位和基本识别,并在此基础上对游戏俄罗斯方块进行了控制,实现了手势识别技术在人机交互中的应用,很好得体现出手势操作的便利性和全新用户体验。     

一种非标定的快速星图识别方法

大多数现有算法在星敏感器光学系统参数标定不准确时,识别率显著降低。针对这种情况提出了一种无需标定参数的识别算法。该算法引入比例距离作为径向特征,角度作为环向特征。这两种特征不依赖焦距、主点等任何光学系统参数,仅和图像平面上的星点位置有关。识别时首先按照特征量进行初始匹配,然后利用FOV(Field of View)约束筛选待选星进行精确匹配。为了加快速度,精确匹配时引入了快速分组方法。仿真实验表明,该方法具有较快的识别速度,在没有光学系统参数的情况下,识别率可以达到97%。     

中高分辨力遥感图像中飞机目标自动识别算法研究

提出了一种中高分辨力的航空航天遥感图像中飞机目标快速自动识别的新算法。在分割和分类过程中充分利用飞机目标的先验知识,提出了一种改进区域分割方法,并应用树分类器对飞机目标进行自动识别。所提出的改进区域分割方法较好地实现了区域分割中阈值的准确自动选取,克服了复杂背景图像中小目标的全局阈值自动分割的失效问题。采用二叉树分类器,通过提取简单的目标几何特征,分层进行种类识别,提高了识别速度,降低了漏检率和虚警率。运用该方法进行了实验。结果表明,识别率达到了100%。     

基于颜色模型和稀疏表示的图像型火焰探测

常用的图像型火焰探测算法是提取火焰在图像上表现出的单个特征信息或其有效组合作为识别的依据,需要大量的训练样本进行学习与参量优化,且识别率对特征选择的要求也很高.本文从火焰的整体特征考虑,提出了基于颜色模型和稀疏表示模型相结合的图像型火灾探测方法.首先在HIS空间建立颜色模型对火灾图像进行预处理提取出疑似区域,建立稀疏表示模型,并利用主成分分析方法构造火焰和疑似火焰物体的特征字典,最后利用l1-minimization计算测试样本与训练样本的最小逼近残差实现火焰和干扰物体的分类识别.实验结果表明,该方法提高了火灾图像的分类准确度和识别速度,同时具有较高的准确率.     

基于激光扫描热成像技术的电感裂纹检测

针对铁氧体电感表面裂纹和隐含裂纹的检测,传统机器视觉方法存在裂纹成像模糊,识别率偏低等问题。提出了一种基于激光扫描热成像技术的电感器裂纹检测方法。使用热像仪捕捉样品表面的温度变化,并基于二阶微分算法进行图像合成;使用轮廓提取算法去除外围轮廓的干扰和次大值滤波均匀图像,使用边缘检测对裂纹进行提取;最后利用裂纹的面积和长宽比并结合图像的HOG特征当作输入特征,使用支持向量机进行图像识别。结果表明,对于所有的裂纹都能正确成像,裂纹识别正确率达到98.5%,其性能优于其他检测算法。     

ISG-FHEV等效燃油消耗最小控制策略

针对室内复杂环境下火灾识别准确率会降低的问题,提出了一种改进的粒子群算法优化支持向量机参数进行火灾火焰识别的方法。首先在 颜色空间进行火焰图像分割,对获得的火焰图像进行预处理并提取相关特征量;其次采用PSO算法搜索SVM的最优核参数和惩罚因子,并在PSO算法中加入变异操作和非线性动态调整惯性权值的方法,加快了搜索SVM最优参数的精度和速度;然后将提取的火焰各个特征量作为训练样本输入SVM模型进行训练,并建立参数优化后的SVM分类器模型;最后将待测试样本输入SVM模型进行分类识别。算法的火灾识别准确率达到94.09%,分类效果明显优于其他分类算法。仿真结果表明,改进的PSO优化SVM算法提高了火焰识别的准确率和实时性,算法的自适应性更强,误判率更低。     

基于数字图像处理技术的人脸检测算法研究

为了提高人脸检测的准确性及检测速度,需要对基于数字图像处理技术的人脸检测算法进行研究。使用当前方法进行人脸检测时,需要提取脸部特征数目较多、检测速度过慢,降低人脸检测效率。为此,提出一种基于数字图像处理技术的人脸检测算法。该方法首先获取人脸数字图像,通过拉开数字图像的灰度间距,使数字图像灰度均匀分布,进而提高数字图像对比度,使图像更加清晰,再通过Wiener维纳滤算法对处理后的数字图像进行图像平滑去噪,在此基础上使用Robert边缘检测算子方法对数字图像人脸边缘每个像素点检测,得到数字图像中人脸边缘的基本图像,将其输入到计算机数字图像处理系统中进行识别检测。实验仿真证明,所提算法在检测速度及准确性等方面具有明显的优势。     

多波段红外图像的海面舰船目标检测

现有的基于单个红外宽波段的海面舰船目标探测系统在面对复杂海天背景、岛岸背景、恶劣天气、亮带干扰或诱饵弹干扰等情况时,系统的探测率、虚警率、探测距离等性能指标均会受到严重的影响;为此,开展了基于多波段红外图像的海面舰船目标检测方法的研究。通过中波红外多波段数据采集系统实际采集107组五个中波红外波段的图像;波段1-5分别为3.7～4.8,3.7～4.1,4.4～4.8,3.7～3.9和4.65～4.75 μm;对多波段图像进行手动标注构建样本数据集,其中,正样本舰船目标298个,负样本非舰船目标353个。对于多波段红外图像,首先进行PCA降维并采用选择性搜索算法生成初始目标候选区域;针对候选区域中存在大量明显的非舰船目标区域的问题,利用积分图像计算候选区域的局部对比度,依据红外舰船目标的几何和灰度特征从初始目标候选区域中筛选出舰船目标可能性大的区域作为舰船目标候选区域。然后对舰船目标候选区域进行拓展以融入局部上下文信息,对于候选区域对应的5波段红外图像,分别提取每个波段图像的稠密SIFT特征,并将128维SIFT特征向量降为64维,融入SIFT特征的空间和波段位置分布信息得到新的特征向量,基于高斯混合模型对候选区域的特征向量集合进行编码融合得到舰船目标候选区域的费舍尔向量表示,最后利用线性SVM分类器识别出舰船目标。对多波段图像进行舰船目标候选区域生成实验,所提出的基于红外舰船目标的几何和灰度特征的约束方法可以有效地克服选择性搜索算法的不足,从初始目标候选区域中快速定位出舰船目标候选区域,对25组多波段图像进行实验,舰船目标候选区域生成的整体耗时为0.353 s,定位舰船目标区域耗时0.005 s。对100个正负样本进行目标识别测试,所提出的目标识别算法融合了目标的多波段图像特征信息,通过引入费舍尔向量挖掘了多波段图像梯度统计特征的深层次信息,算法的识别率达到了0.97,显著高于单波段红外图像的目标识别率。对25组多波段图像进行舰船目标检测实验,所提出的舰船目标检测方法能够在海天背景、岛岸背景以及亮带干扰等不同场景下完成海面舰船目标的检测工作,舰船目标定位准确,舰船目标召回率达到了0.95,每组多波段图像的平均检测耗时为1.33 s。研究结果表明,充分考虑海面舰船目标在红外图像中与局部海洋背景的辐射差异以及有效地融合舰船目标在多个红外波段图像中的辐射特征,可以增强舰船目标的可分性,提高舰船目标的识别率以及检测率,为基于多波段红外图像的海面舰船目标检测提供了新的技术支持。     

基于改进HOG特征提取的车型识别算法

本文针对高速环境下的车型识别问题,提出基于方向可控滤波器的改进HOG算法。将方向可控滤波器算法与HOG算法相结合,以实现对车辆图像特征提取。采用主成分分析算法(PCA)约减特征向量维数以减少计算复杂度,利用支持向量机算法对提取特征进行样本训练,实现对车辆外型特征的识别。仿真实验结果表明:采用该算法原始车辆车型的识别正确率均值达到92.36%;另外,本文方法的识别速度比传统的HOG特征算法提高了3.45%,识别实时性得到提升。本文算法比传统HOG算法更优,能有效提高车型识别的效率。     

数字信号处理器红外弱小目标搜索算法

提出了一种基于数字信号处理器（DSP）的红外弱小目标搜索高速实时算法。算法主要针对天空中不规则云团在预处理过程中残留的边缘而设计,是在背景预测算法基础上改进的一种基于陷波滤波器的搜索算法。在DSP实时处理平台上实现并经实际场景试验验证,该算法能有效削弱残留边缘的影响,使最远探测距离指标上升至前向迎头26 km,实时处理速度达到75 Hz,满足系统要求。采用信噪比增益指标对算法进行了评价,结果显示,该算法能够显著提高图像信噪比,利于检测出目标。     

高精度自动贴片机视觉系统定位算法研究

针对高精度自动贴片机的关键技术视觉识别定位算法进行了研究,针对贴片机PCB板标记点及元件图像的特点,提出了结合图像分割、几何特征识别与模式匹配的图像识别及定位方法。根据以上算法开发了针对视觉定位系统的图像识别软件,并用PCB板图像及元件图像进行识别定位验证。实验结果表明,该算法能够有效地完成贴片机视觉系统的识别定位任务。     

高分辨率遥感图像SIFT和SURF算法匹配性能研究

遥感图像匹配是图像校正、拼接的基础。由于遥感图像特征相似度大,重叠区域小,遥感图像对匹配算法的要求更高。本文首先从特征检测、特征描述和特征匹配三个方面,比较了SIFT算法和SURF算法在计算速度和准确度方面性能,然后研究了算法对遥感图像重叠度、度量距离的要求,并针对SURF算法对特征方向误差敏感的特点,提出一种oSURF算法;最后利用卫星1A级条带遥感图像分析各个算法优劣性。测试结果表明,相比于SIFT算法,SURF算法计算速度为SIFT的3倍,需要的图像重叠宽度仅为1.25倍描述向量尺寸,而在保证同样匹配率的情况下,SIFT算法则需要图像重叠宽度为1.5倍描述向量尺寸。本文提出的oSURF算法在保证计算速度的同时,准确度相对于SURF算法提升5%~10%,因此,oSURF算法更适合1A级条带遥感图像的拼接。