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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 93 毫秒
1.
针对聋哑人哑语手势自动识别问题的复杂性,研究了手势几何特征的多样性及提取和识别方法,提出了一种基于几何特征的手势识别算法.首先,对手势图像进行肤色分割、边缘检测以及逻辑运算,然后,计算其质心面积等多项几何特征,通过实验方法测定最佳特征权值,最后,将其与样本图像特征值进行匹配,最佳匹配即为检测结果.根据30个字母手势创建了3套手势库,其中1套作为样本集,2套作为测试集.实验结果表明,通过该方法进行特征提取来识别汉语字母手势,可有效提高识别率,测试集识别率达到93.33%.  相似文献   

2.
基于几何矩的字母手势识别算法   总被引:4,自引:0,他引:4  
殷涛  葛元  王林泉 《计算机工程》2004,30(18):127-129
提出了一种基于提取字母手势的统计特征的方法,计算各手势图像的几何矩,以形成特征空间,并将之应用到手势识别中去。该算法具有旋转、缩放、及平移不变性的特点,并取得了较好的实验效果。  相似文献   

3.
基于视觉的手势识别是实现新一代人机交互的关键技术。通过手势识别向屏幕输入文字以供搜索查找的系统基本没有,在现有的手势识别基础上,利用汉语字母和数字对应的手语作为输入手势,采用微软的kinect获取深度图像,对其进行手势分割。通过Canny算法提取手势的边缘,利用小波矩提取特征,得到手势字母,实现了具有手势识别以及基于文字输入功能的系统。实验表明该系统能够准确有效地实现汉字的输入。  相似文献   

4.
针对手势识别过程中单一手势特征对手势描述的不足,提出了一种基于改进Hu矩和灰度共生矩阵GLCM的手势识别方法 Hu-GLCM。首先利用肤色模型对采集的图像分割出手势区域;其次采用数学形态学和多边形拟合的方法提取手势的单连通轮廓,利用改进Hu-GLCM算法提取手势的几何形状特征和纹理特征并建立模板数据库;最后通过扩展的Canberra距离对手势图像进行识别和分类。实验结果表明,该改进算法对7种手势的平均识别率达到95%以上,且计算速度快,能够满足实时性的需求。  相似文献   

5.
在基于几何模型的手势识别方法中,尺度空间特征检测是一种最常用的方法。由于传统方法涉及大量的高斯卷积运算,计算非常复杂。提出了一种快速的尺度空间特征检测方法,采用一组简单的矩形特征模板近似传统方法中复杂的高斯导数卷积模板,得到了尺度空间几何特征的快速检测子。通过对手势图像中Blob和Ridge结构的检测,得到手掌和手指结构的描述,进而完成手势识别。矩形特征模板的卷积可以用积分图进行快速计算,该方法使特征检测的速度得到了很大提高。在标准数据集和自然环境图像数据上的实验结果表明,该方法在保证识别准确率的同时,有效地提高了手势识别的实时性。  相似文献   

6.
王艳  徐诗艺  谌海云 《计算机科学》2017,44(Z6):220-223
基于计算机视觉的手势识别是当前人机交互领域的热门研究,但由于受光照、环境等因素的影响,使得采用单一特征描述手势的方法不能很好地识别手势,因此提出一种将Hu不变矩和指尖个数特征相结合的静态手势识别方法,对采集的手势图像进行预处理,再使用肤色模型分割出手势,并采用重心距离法检测指尖个数,进而对提取的手势轮廓进行Hu值的计算,最后采用模板匹配法对特征距离进行加权和融合来识别手势。实验结果表明,与采取单一的Hu矩或指尖个数作为手势特征的方法相比,该方法可以 获得更高的识别率。  相似文献   

7.
在手势识别系统的研究中,手势分割是实时手势识别系统的一个重要环节,视觉的手势识别系统中解决准确实时分割问题的方法,是利用肤色信息提取手势区域,但易受到光线和环境的影响.在对图像检测前,对 RGB 空间进行颜色均衡,减少光线对肤色检测的影响.并在建立肤色模型的时候,对肤色样本集进行均匀化,在此基础上统计分析建立椭圆模型.与传统的 RGB 肤色模型的手势分割相比,能够在复杂背景下进行手势分割.经仿真得到了较好的分割效果,具有较强的光照适应性,对提取几何矩特征,建立手势库,采用神经网络识别手势,实现实时的静态识别具有良好的效果.  相似文献   

8.
随着人们对人机交互的简单便捷性需求的不断提升,基于视觉的手势识别在许多领域都引起了足够的重视.由于深度图像在识别中的良好表现,其在领域内广受青睐.从深度图像中分割出手势图像区域并对其进行归一化处理得到统一规格的手势二值图像,然后进行手势边缘的检测.针对手指轮廓特性提出了改进的霍夫变换算法,提取图像中的手指信息特征.同时提取基于边缘曲线特征,并建立3D直方图进行统计.最终对两种特征进行融合,根据所得到的特征向量通过最小闭包球支持向量机(MEB-SVM)进行手势分类,测试集上识别率为96.6%.该方法不依赖于颜色、细节纹理等信息,对光照等条件不敏感,有着良好的鲁棒性.且识别速度较快能满足一般应用的需求.  相似文献   

9.
由于硬币具有多样性特点及现代假币手段的隐蔽性,这给硬币鉴伪带来了很大的困难,为此提出了一种基于高阶统计量与局部几何特征相结合的硬币图像识别方法。利用图像边缘纹理和图像面积的比值不变性,给出了一种变阈值的Robert边缘检测算法。将边缘图像的不变矩、纹理特征以及区域占有率等高阶统计量,以及不同版本硬币的局部几何特征量作为硬币图像的特征向量,采用模糊C均值聚类方法对其进行聚类分析,从而实现硬币的分类识别。实验结果表明该方法的识别率可以达到98.5%以上,并对环境光照的变化有很强的适应性。  相似文献   

10.
杨全  王民 《微计算机信息》2007,23(25):265-266,191
提出了一种在距离空间内采用Euclidean距离计算的手势识别算法。手势图像经过边缘检测后,对边缘图像实施Eu-clidean距离变换(EDT),在距离变换空间内计算距离映射图与样本之间的Euclidean距离。最后,对基于单目视觉的30个手指语字母手势进行识别,最好识别率达93.33%。  相似文献   

11.
结合兴趣点和边缘的建筑物和物体识别方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了多种图像特征相结合的建筑物和物体识别方法.使用尺度不变特征描述器描述的Harris-Laplace兴趣点以及边缘颜色直方图描述的边缘特征表示图像.边缘和兴趣点包含图像的重要信息.对2种特征的抽取同时进行:基于Harris检测器可以直接得到边缘特征;在多个尺度下进行Harris兴趣点检测,利用Laplace公式得到Harris-Laplace兴趣点.进行物体识别时,根据兴趣点的数目自适应地改变兴趣点和边缘特征的相似性权重.与同类方法相比较表明,该方法具有更高的识别正确率,在视点变化、光照条件变化等情况下具有较好的性能.  相似文献   

12.
基于PCA和边缘不变矩的车标识别新方法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
车标识别技术是进行车辆类型识别的关键内容。在车牌定位准确的基础上,利用车头图像中车牌、车标位置关系定位到车标大致区域;接着对车标进行精确定位、归一化处理,并提出似真度函数对车标进行确认;然后利用边缘不变矩的最小距离进行车标识别。该方法不受原始车标图像大小、变形等影响,能够自适应地进行目标定位确认和识别,具有较强的鲁棒性。通过实测图像测试,结果表明该方法是有效和可行的。  相似文献   

13.
运用柔性形态学进行图像边缘检测,然后采用改进的7个形状不变矩对储粮微生物中的四种主要细菌进行了特征提取,并使用多分类器来进行分类,提高实际应用的识别率.实验取得理想结果,说明改进的形状不变矩能够满足储粮微生物显微图像的识别要求.  相似文献   

14.
植物图像的边缘检测是基于图像分析植物物种识别技术的重要环节,利用边缘检测可以增强图像中的轮廓边缘、细节等信息,达到将目标植物从图像中分离出来的目的。因此,为了在绿色植物物种识别中,将图像中的目标植物与背景分离,首先利用可变局部边缘模式算子提取植物图像的边缘特征,再通过结构化局部边缘模式对边缘特征进行编码,来刻画局部边缘。实验结果表明,提出的边缘模式思想在绿色植物物种识别上能得到更高的识别率。  相似文献   

15.
文中主要研究封闭区域内多摄像机间车辆跟踪时车辆的同一性识别问题,提出一种基于车辆多种特征的、多摄像机间的车辆目标一致性匹配方法。该方法采用背景减除法分割出感兴趣区域,对感兴趣区域采用灰度和彩色区间分割相结合的方法定位车牌,并识别车牌信息及车辆的HSI颜色信息;同时利用边缘检测算法和矩不变量技术对车型进行识别,最后采用特征加权法对车辆进行一致性匹配。实验结果表明这种匹配方法在外界条件良好时可以较好地检测出同一车辆目标。  相似文献   

16.
刘亦书 《计算机应用》2006,26(11):2778-2780
高斯描绘子是一种基于边缘的形状特征,具有识别/匹配率高、相对于平移、旋转、尺度和反射不变、计算量小、对适度的边缘变动和噪声不敏感以及适用范围广等优点。将高斯描绘子用于字符识别,并与另一种基于边缘的特征轮廓矩不变量Hu矩的推广和改进进行比较。实验结果表明,高斯描绘子有很好的识别效果。  相似文献   

17.
Edge and corner detection by photometric quasi-invariants   总被引:4,自引:0,他引:4  
Feature detection is used in many computer vision applications such as image segmentation, object recognition, and image retrieval. For these applications, robustness with respect to shadows, shading, and specularities is desired. Features based on derivatives of photometric invariants, which we is called full invariants, provide the desired robustness. However, because computation of photometric invariants involves nonlinear transformations, these features are unstable and, therefore, impractical for many applications. We propose a new class of derivatives which we refer to as quasi-invariants. These quasi-invariants are derivatives which share with full photometric invariants the property that they are insensitive for certain photometric edges, such as shadows or specular edges, but without the inherent instabilities of full photometric invariants. Experiments show that the quasi-invariant derivatives are less sensitive to noise and introduce less edge displacement than full invariant derivatives. Moreover, quasi-invariants significantly outperform the full invariant derivatives in terms of discriminative power.  相似文献   

18.
曹雪  余立功  杨静宇 《计算机应用》2011,31(8):2126-2129
针对正面光照人脸识别的难点,提出了一种应用小波变换和去噪模型的光照不变人脸识别算法。利用对图像的高频小波系数进行处理并运用去噪模型,提取光照人脸图像中的光照不变量,同时增强图像边缘特征,这有利于提取的光照不变量保持更多的人脸识别信息。在Yale B和CMU PIE人脸库上的实验结果表明,所提算法可以显著提高光照人脸图像的识别率。  相似文献   

19.
针对目前服务机器人手势交互方法在输入方式自然性和识别方法可靠性方面的不足,提出采用结合人脸和人手的姿态作为输入方式,实现了一个基于最优有向无环图支持向量机(DAGSVM)的手势识别系统。系统采用分步细化特征检测过程,即先粗检肤色,然后分别利用人眼Gabor特征和人手边缘小波矩特征检测脸和手部,可克服背景中的肤色干扰,并显著提高特征提取的可靠性;综合利用脸手区域不变矩和手的位置信息组成混合特征向量,采用优化拓扑排序策略组织多个两分类支持向量机(SVM),构成最优DAGSVM多分类器,达到比普通DAGSVM更高的多分类准确率。实验验证了该方法的有效性和可靠性,并用于实现一种自然友好的人机交互方式。  相似文献   

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