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目前一些相对成熟的手势识别算法,如基于模板匹配的方法、基于人工神经网络的方法以及基于隐马尔科夫模型的方法,都存在计算复杂的劣势,而基于深度学习的手势识别具有一定优势。通过深度学习提取多层网络简化的高价值易用特征,通过向量等表示,简化算法以实现良好的识别效果。通过摄像头采集室内复杂背景下的手势图像,在计算能力、存储能力强大的PC平台通过深度学习处理图像,提取特征,然后进行分类识别,能提高识别准确率。通过改进硬件或算法还可提高识别效率及安全性。 相似文献
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《赣南师范学院学报》2020,(3):36-40
为改善表面肌电信号手势识别的抗噪性和分类识别率,提出了一种基于多重分形特征的表面肌电信号手势识别方法.该方法首先借助多重分形测度分析手段,研究了不同手势动作下表面肌电信号的多重分形特性,根据不同手势表面肌电信号的多重分形谱之间的差异,提出了多重分形特征的提取算法,并利用多重分形特征结合支持向量机进行了手势识别.实验研究表明,上臂肌肉的表面肌电信号具有显著的多重分形特性,最大、最小概率子集分形维数差等多重分形特征可以作为不同手势动作的分类识别的有效特征,所提出的方法具有良好的分类识别性能,是一种有效的分类识别方法. 相似文献
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将深度学习、机器视觉与机器人相结合,构建了平面无序件抓取实验系统.通过在SSD网络引入内卷积、特征金字塔等提高目标检测算法的检测性能与效率,算法参数减少60％.构建基于VGG16主干网络的细长类标准件姿态预测算法以引导机械手抓取;采用STM32单片机控制龙门式机械手,根据算法检测结果实现机械手的抓取动作.该抓取实验系统... 相似文献
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提出了一种基于Leap Motion识别手势控制机械臂的方法.该方法首先使用Leap Motion对人体手部深度点云信息进行提取,获得手部位姿态、手指位姿以及手势识别.然后将手部各关节点的空间姿态坐标转换为机械臂每个关节的控制角度.最后通过串口与下位机Arduino进行信息交互,实现机械臂向前、左右、抓取等动作.实验表明,该方法可以准确识别人体手势,实时控制机械臂. 相似文献
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为了提高人机交互中手势动作的识别率,基于Kinect平台所构建的人体骨骼模型,提出一种基于时间线的相关关节数据表示方法。以几种常见交互手势为分类基础,在BP神经网络中使用样本数据进行训练。实验结果表明,该算法取得了较好的识别效果。 相似文献
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视觉特征提取与特征表达方法在图像分类及识别中十分重要,从特征学习和特征表达角度出发,提出一种基于改进堆叠独立子空间分析模型提取特征的行为识别算法。首先采用两层独立子空间神经网络构建堆叠网络,在特征学习过程中融入正则化约束项,并结合时空卷积算法,获取视频时空层次化不变性特征基元;然后以堆叠卷积网络两层特征基元的非线性映射获取一种规则网格划分下的视频块状局部特征描述符;最后结合时空金字塔匹配模型构建时空层次特征,采用一对多支持向量机分类方法对视频中的动作进行分类。在KTH视频数据库中进行实验。结果表明,该算法学习到的特征基元可对视频构建低维高效的特征描述符,与现有多种行为识别算法进行对比,改进行为识别算法有效性进一步提高。 相似文献
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系统以英特尔凌动处理器嵌入式平台为核心,运用手势识别、多目视觉立体定位、电机控制及3D建模等多种算法和技术,构建了一个真实人与虚拟世界进行实时交互的浸入式环境。一方面以图像处理算法为核心,进行基于肤色模糊识别和多智能体协作思想的图像分割,实现了基于形状特征的手势识别算法;另一方面采用了3dsmax辅助建模的方法,实现了手的骨骼模型这种复杂物体的建模,结合Direct3D开发3D虚拟环境系统,采用DirectSound产生环境的声音。通过对虚拟手的控制实现人与虚拟环境中三维物体的交互操作,如抓取、移动物体等动作。随着3D场景和动作的切换,伴随发出不同的声音。测试表明,该系统的手势识别成功率达到80%,人机交互较为生动、直观和真实。 相似文献
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目前无人机已经广泛应用于各行各业,但传统无人机识别方法存在成本高、识别率低、适应性差等问题导致无人机进入禁飞区域的事件时有发生,严重影响我国空域安全。针对无人机识别过程中存在的不足,提出基于深度学习的无人机识别算法,通过对LeNet-5模型进行改进,以无人机图像样本集作为网络模型训练和测试对象,构建无人机特征识别模型。模拟实验中,当网络模型学习率为0.1时,在经过150次迭代后,深度学习模型目标识别率为96.95%,经典LeNet-5模型识别率为91.18%。实验结果表明,基于深度学习的识别算法能够有效提高对无人机的目标识别率。 相似文献
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动态手势识别技术综述 总被引：1，自引：0，他引：1
分析比较了现有动态手势识别技术的思路和特点,介绍了基于视觉的动态手势识别基本步骤,分析了该技术路线中存在的若干难点。在此基础上介绍了深度学习方法的基本思路和优点,展望了动态手势识别技术今后的研究方向。 相似文献
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《现代教育技术》2019,(7):87-91
随着教育步入智能时代,智能化的学生课堂行为识别变得越来越重要。但由于学生的课堂行为复杂多变,使得智能化的学生课堂行为识别存在困难。为了提高智能化学生行为识别的精度,文章首先采集了300名学生的7种典型课堂行为图像,并进行了数据预处理。随后,文章将已在ImageNet数据集上训练好的经典深度网络模型——VGG16网络模型迁移到学生课堂行为识别任务中。最后,通过与其它深度学习模型进行实验对比,文章验证了VGG16网络模型对学生课堂行为具有较高的识别精度。上述研究表明,基于深度学习的学生课堂行为识别能及时、精准地反馈学生的课堂学习情况,有利于教师改进教学方法、优化课堂教学与管理,从而提高教与学的效率,助力教学改革。 相似文献
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深度学习技术促进了学生课堂行为识别研究的发展,为精准刻画学生的课堂学习行为提供了有效途径。然而,该方法面临真实课堂场景下目标多、行为特征复杂等困难,导致行为识别准确率不高。基于此,文章提出了一种基于人物交互的学生课堂行为识别网络,将交互对象作为重要特征引入课堂行为识别,首先将原网络中的检测模块替换为YOLOv5s,然后引入欧氏距离减少冗余人-物节点关系,并设计新特征提取算法优化听课这类无交互物品的学生行为识别,最后通过实验验证了此网络有效性和准确性。文章通过研究,旨在为规模化课堂行为识别研究提供理论参考和实践借鉴,进一步优化课堂教学效果的过程化评价,促进教学质量提升。 相似文献
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罗国荣 《北京工业职业技术学院学报》2021,20(3):12-18
为使无人驾驶汽车在公路环境中有效实现安全避障和行驶,提出一种基于雷达和视觉传感器融合的多目标车辆识别跟踪的方法.在无人驾驶汽车上部署6个高分辨率雷达传感器和2个视觉传感器,利用联合概率数据关联算法,将目标与雷达回波点迹进行关联,利用YOLOV2深度神经网络对视频序列中的图像进行对象识别和定位,并综合2种传感器,在时间和空间上进行标定,从而识别车道上的汽车,然后利用扩展卡尔曼滤波算法,跟踪被识别的车辆,最后应用MATLAB软件建模仿真.仿真结果验证:该方法能使无人驾驶汽车有效识别和跟踪公路上静止和移动的汽车目标,为无人驾驶汽车后继的决策规划控制提供了感知层信号. 相似文献
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随着人们生活水平的不断提高,道路车辆拥堵情况愈发严重。如何实时、精确地检测出道路车辆,对于解决道路拥堵问题具有重要意义,GPU和人工智能技术的飞速发展为其提供了可靠的解决方案。研究分析传统目标识别算法、基于候选区域深度学习的目标提取算法RCNN和基于回归的深度学习目标检测YOLO,最终确定采用基于卷积神经网络的实时目标检测算法SSD。首先调用VGG16网络模型在ILSVRC CLS-LOC数据库上预训练生成初始网络模型,进而设置超参数并在自身数据集上进行再训练,生成新的网络检测模型,然后将训练和测试部署到深度学习框架Caffe上加以实现。通过在数据库COCO、VOC2012上的测试结果表明,该模型检测精度为76%左右,处理速度为26FPS。同时通过道路路口的实地车辆检测,显示该算法能够实时、精确地检测出道路车辆,为道路拥堵情况判定提供可靠数据。 相似文献
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手势识别是人机交互领域的一种重要手段。针对现有算法识别率低,鲁棒性弱的问题,本文基于Kinect传感器获取的手势深度图像,对复杂背景干扰下的手部区域进行分割,然后利用梯度方向直方图(HOG)对手部灰度图像进行特征提取,最后利用最小马氏距离分类器进行建模、分类,实现静态手势识别。根据Kinect传感器获取的深度信息结合阈值分割法,能够准确地检测手部区域,为后续识别打下良好的基础。而HOG特征适应光照的变化,且具有几何不变矩的特性。实验结果表明,本文提出的手势识别方法在光照变化和复杂背景干扰下具有较强的鲁棒性和较高的识别率。 相似文献
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为了有效改善传统动作识别方法中输入数据信息单一导致的识别率偏低等问题,提出一种结合视频数据和骨骼数据的双流融合方法。基于两种不同的深度学习网络,分别对视频数据与骨骼数据进行识别并将两者输出的概率加以融合,实现信息融合效果。在公开数据集NTU RGB+D上进行测试,达到83.76%的识别精度。该方法在一定程度上实现了不同数据的信息融合,能较为准确地区分出动作类别。 相似文献
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手势识别是一种多维空间应用,而传统DTW算法只能解决一维问题,对其进行拓展,演化为不同维度运用,得到一种全新基于改进的新型算法DTW-IMP,它能计算两个N维时间序列之间的距离。以欧氏距离为元素组成矩阵,根据Bellman最优化原理得到最优规整路径,结合预先录入的手势模版,实现动态手势识别。 相似文献
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《赣南师范学院学报》2016,(6):45-49
作为一类复杂目标,飞机的非刚体颤动、姿态角变化以及机上活动部件的旋转都将对低分辨雷达回波产生复杂的非线性调制,对回波进行分形建模可以对产生回波结构的动力学特征进行精细刻画.在介绍自仿射分形理论的基础上,采用自仿射分形表示方法对实测低分辨雷达飞机目标回波数据进行了建模,并对自仿射分形特征在常规低分辨雷达体制下目标分类和辨识中的应用进行了研究.实验结果表明,自仿射分形表示方法可以对低分辨雷达飞机目标回波进行有效建模,且自仿射分形特征可以有效地用于飞机目标的分类和识别. 相似文献