基于深度学习的红外遥感信息自动提取

为了提高红外遥感图像地物 信息自动提取的精确性,同时避免人工提取遥感 信息的低效性,提出了一种基于UNet深度学习模型 的遥感信息提取算法。该算法用于从红外遥感图像中分割 出5类地物信息(包括道路、建筑、树木、农田和水 体)。首先,对分辨率高但数量较少的训练数 据进行小像幅的随机裁剪,并对其进行相应的数据增 强处理。然后搭建UNet深度学习模型,并用它 自动提取遥感图像的特征信息。采用交叉熵损失函数 以及Adam反向传播优化算法对该模型进行训练,并对测 试样本中的5幅遥感图像进行精确的地物信息提取。最后,运 用Jaccard指数对测试结果进行精度评定。实验结果表明,该 方法对高分辨率红外遥感图像信息和可见光 遥感图像信息进行了充分融合,对于不同种类地物 的定位和分类都取得了较高精度。     

基于TLSHOG特征新方法的动态手势识别

为了提高实际复杂场景的人机交互中动态手势识别的准确性和实时性,提出了一种时序局部敏感直方图（Temporal Locality Sensitive Histograms of Oriented Gradients,TLSHOG）特征新方法,用于描述手势运动的时序变化和空间姿态,实现了快速而精确的动态手势识别。采用普通网络摄像头获取手部的二维图像序列作为训练样本,然后构造单帧图像特征描述手部的空间姿态,并结合时间金字塔（Temporal Pyramid,TP）来描述手势运动轨迹的时空特征,运用多维支持向量机（Support Vector Machine,SVM）算法进行模型训练,对测试样本中的多种手势进行精确的分类。实验结果表明,该方法准确度高,实时性好,对于复杂背景干扰、光照强度变化有较强的鲁棒性。