基于堆叠深度卷积沙漏网络的步态识别

提出了一种基于堆叠深度卷积沙漏网络的步态识别方法。为了解决人体建模中关节点准确定位的问题，采用基于深度卷积的沙漏网络来提取步态图上的关节点坐标，并计算肘关节与膝关节的角度作为运动特征。为了解决行走速度变化带来的影响，采用动态时间规整（Dynamic Time Warping）对特征序列进行距离计算。通过最近邻分类器对结果进行准确分类。该方法在公共CASIA-B数据集与TUM-GAID数据集上进行了验证并与其他方法进行比较，结果表明该方法有较高的识别率。     

基于CNN的人体姿态识别

姿态识别是人机交互中重要的研究课题之一，随着机器学习与神经网络的发展，研究的方式和成果趋于多样化，姿态识别的应用价值也日趋广泛。本文通过构建卷积神经网络模型，该模型共有11层，在对采样的数据集中5种人体姿态进行卷积与池化操作，最后进入全连接层进行分类，从而完成对数据集的训练和识别。结果显示，相较于机器学习方法，该模型的识别性能更加优秀，且免去了复杂的特征提取方式设计，让网络自身提取特征进行识别分类，效果更好。     

基于B/S架构的高并发虹膜识别系统

虹膜登录系统的扫描、处理和识别过程处于同一物理机下,会导致存在用户使用代价高和受益用户少等问题。为此,基于BIS架构构建一种虹膜登录系统模型。通过网络实现扫描端和处理端的分离,将虹膜扫描端置于浏览器中,处理端放在云服务器上。运用前端技术搭建用户注册、识别登录窗口,多用户同时通过浏览器调用优化的虹膜摄像头获取本人多张虹膜信息,发送给云服务器。在云服务器端使用Django、Nginx框架搭建部署虹膜识别系统,利用MySql存储用户信息,并且通过多线程、多进程技术基于CPU核心加快图像处理及并行搜索速度。实验结果表明,与普通虹膜识别系统相比,该模型百张图像处理速度提升60%,图像匹配搜索效率平均提升75%。     

基于图元识别的OCR文本图像矫正算法分析

受数字化变革的影响,无纸化逐渐成为办公自动化的显著标志,但在纸质文件通过扫描或者拍照转换为OCR文本图像的过程中,文本图片经常不可避免地会产生一定的倾斜,基于此,该文简要分析了OCR文本图像的倾斜矫正方法,并详细论述了基于投影图改进的OCR文本图像倾斜矫正快速算法,希望论述内容能够为相关业内人士带来一定启发。     

塔康机载设备识别信号的设计与实现

音频识别是塔康机载设备的一个重要功能指标。早期的塔康机载设备都是通过硬件输出模拟的识别音来实现的。为了增强识别信号的实用性和使用的方便性，本文提出了一种基于 FPGA 可编程逻辑器件的数字化译码方法，实现了塔康机载设备输出模拟识别音和 ASCII 码形式的识别码。