一种新的基于轮廓特征的指尖及手指指向检测方法

传统基于K-Curvature以及凸包理论的指尖识别算法往往存在严重漏检问题.针对此问题,提出一种新的基于手指轮廓特征的指尖及手指指向检测方法,关键步骤包括轮廓平滑、直线区域检测、手指指向及指尖定位三部分,可实现精确快速的指尖识别过程.通过对不同姿态手势进行实验验证,所提算法能在准确定位指尖位置的同时,得到手指指向信息.满足人机交互系统对指尖点及手指指向获取的实时性要求,并对不同手指指向具有较强的自适应性.     

一种基于手指轮廓特征的目标识别与定位算法

为了提高从背景图像中提取目标的速度和精度,设计了一种基于手指轮廓特征的目标识别与定位算法;该算法利用肤色信息和手指轮廓特征进行目标识别,利用提出的9点快速定位算法进行目标定位。仿真结果表明,该算法能正确识别出手指的特征;并对其进行快速定位。在实物系统上对算法的实时性、识别准确率、定位精度等性能进行了测试,测试结果表明,算法运行时间不超过40 ms,能保证系统对实时性的要求;在无手指状干扰物存在的情况下,目标识别的准确率可达95%以上;定位精度误差小于8 mm,可满足系统对定位精度的要求。这种基于手指轮廓特征的目标识别与定位算法为增强人机交互系统的和谐性提供了一种新的技术途径。     

基于手势识别的智能输入系统

随着虚拟环境的发展,人机交互中键盘远远不能满足人们的要求,本文提出了一种基于手势识别方法的智能输入算法.该算法采用肤色分割提取出手部区域,检测大拇指和伸出的手指数目识别出手势的含义,把各种手势组合起来实现智能输入.该算法能够使用户根据自己的习惯来定义手势,更好的实现人机交互.实验结果表明该算法对获取手势图片时的外界干扰具有一定的鲁棒性,并能达到较高的成功率.     

一种改进的基于角度检测的实时指尖检测算法

针对目前指尖检测算法不能同时兼顾检测率和实时性方面的不足,提出一种改进的基于角度检测的实时指尖检测算法.先用背景差和肤色相结合的方法检测出目标手区域,然后提取手区域边缘,再用改进的指尖检测算法检测出候选指尖点,并用聚类算法和凹凸性方法对筛选出的候选指尖进行进一步筛选,最后用一种新的后处理方法对获得的指尖进行排误,以提高指尖的正检率.实验结果表明,该算法在保持较高正检率的基础上,同时具有良好的实时性.     

基于傅立叶描述子-BP神经网络的手势识别方法

针对手势识别中人手是复杂变形体,手部特征描述容易受到环境因素影响的特点,提出了一种基于傅立叶描述子-BP神经网络的手势识别方法.首先根据YCbCr和Nrg肤色模型的互补性以及背景模型有效去除复杂背景中的类肤色的特点,利用多特征相融合的手势分割方法提取手势区域;然后结合傅立叶描述子具有较好的轮廓描述能力和BP神经网络较强的自学习能力,利用傅立叶描述子-BP神经网络方法对手势进行识别.实验结果表明此方法具有较好的鲁棒性和较高的识别率.     

基于肤色模型和背景差分的手指区域分割方法

为了提高基于计算机视觉的人机交互系统中触控手指区域分割的性能和精度,提出了一种基于肤色模型和背景差分的手指区域分割方法。首先,根据肤色的聚类特征,在 YCbCr色彩空间上建立肤色模型,对手指区域进行肤色分割;随后加入自适应更新的背景差分法摒除图像中光照度和背景颜色的干扰。实验结果证明：该算法在复杂背景下分割手指区域具有较高的准确性和实时性,能应用在嵌入式环境中。     

基于结构特征点的手势建模与高层特征提取

在单目环境下,为提高手势特征提取的精度,提出一种图像结构特征点的提取方法,使用提取出的结构特征点建立手势模型并优化求解得到高层特征.对图像的梯度图进行分析,通过给出图像平滑点、非平滑点的定义,提出冲突值的计算与结构特征点的提取方法,对图像的局部结构特征进行适当地描述;建立2D结构手模型替代3D手模型;基于提取出的结构特征点,将贪婪算法与局部随机抽样一致性匹配算法相结合,对手势模型参数进行优化求解,进行手掌、手指和指尖定位.实验结果表明:该算法对预处理结果具有一定的鲁棒性,对分割出的边缘不敏感,因此能有效减少传统曲率算法中对干扰点的误判.     

基于轮廓特征点凹性分析的遮挡车辆分割算法

在智能交通系统的拍摄场景中,由于车辆间距过近和摄像角度原因,引起车辆遮挡的现象,增加了目标车辆检测和跟踪的难度。根据轮廓特征点,结合轮廓凹凸性,提出一种凹陷区域检测与分割算法。首先采用背景差分法提取车辆区域,根据车辆区域外接矩形的长宽比和占空比判断是否是多车遮挡,同时通过凸包分析算法提取遮挡凹陷区域;然后通过Freeman链码确定凹陷区域的轮廓特征点,对特征点进行凹性分析;最后匹配分割点,采用Bresenham直线生成法分割遮挡车辆。实验结果表明,该算法有效解决遮挡车辆分割不准确问题,与其他算法相比,具有较好的场景适应性。     

肤色检测结合Grab Cut的服装图像前景提取的改进

为解决全自动化Grab Cut算法应用于服装图像的前景提取时,无法去除模特肤色的干扰以及对一些复杂背景图像存在欠分割的问题,提出了新的前景提取方法:为有效去除模特肤色区域,提出了一种基于双边滤波去噪的肤色检测改进方法;为有效地去除欠分割区域,保留服装前景区域,提出了一种轮廓检测算法;将改进的肤色检测方法、轮廓检测算法与全自动化Grab Cut算法相结合,进行服装图像的前景提取. 实验结果表明:改进的肤色检测方法相比于现有的肤色检测算法,肤色检测的准确性明显提高;改进的前景提取算法的服装前景提取效果显著优于全自动化Grab Cut算法.     

肤色检测结合Grab Cut的服装图像前景提取

为解决全自动化Grab Cut算法应用于服装图像的前景提取时,无法去除模特肤色的干扰以及对一些复杂背景图像存在欠分割的问题,提出了新的前景提取方法:为有效去除模特肤色区域,提出了一种基于双边滤波去噪的肤色检测改进方法;为有效地去除欠分割区域,保留服装前景区域,提出了一种轮廓检测算法;将改进的肤色检测方法、轮廓检测算法与全自动化Grab Cut算法相结合,进行服装图像的前景提取.实验结果表明:改进的肤色检测方法相比于现有的肤色检测算法,肤色检测的准确性明显提高;改进的前景提取算法的服装前景提取效果显著优于全自动化Grab Cut算法.     

一种基于凸包的Delaunay-TIN生成算法及优化

针对基于凸包的Delaunay三角网的生成,提出了环边增长比较判断法,并且采用区域分割、重心检测法、矩形区域检测法等方法进行了合理优化,最终在计算机上将其实现,提高了基于凸包的Delaunay三角网生成算法的效率.     

基于Kinect深度图像信息的手势分割和指尖检测算法

为克服传统二维彩色图像处理算法易受周围环境、光照变化、背景等因素的影响,提出利用Kinect深度图像信息,实现一种快速鲁棒的手势分割与指尖检测算法。首先,根据Kinect得到的深度信息对非人体部分图像进行筛选,得到包含人手的人体图像;然后对当前得到的人体图像进行直方图分析,计算能够区分人手与非人手的阈值,并通过该阈值对人体图像进行分割得到人手图像;最后,对人手图像进行形态学处理,计算掌心位置,并提取手部轮廓,结合人手轮廓关键几何特征对指尖进行有效检测。实验表明,该方法能够实时、有效地对指尖进行检测。     

一种构建平面离散点集凸包的算法研究

本文提出一种矢量运算方法确定平面离散点集凸包，其原理是在构建凸包前，通过矢量计算判别出位于凸包多边形内部的点，预先将其删去，保留凸包多边形外部边缘的点，从而减少了构建凸包的离散点数目，提高运算速度。新算法达到O(n1ogn)时间复杂度下限，简单且易于实现。     

基于凸壳技术的Delaunay三角网生成算法研究

TIN作为DEM的一种重要表达模型,其生成算法一直备受关注。首先对传统的生成算法原理进行总结,并针对其特点进行了分析,对利用凸壳建立TIN的原理和方法进行简单描述。由于许多计算几何学对点集进行限制以简化凸壳的建立过程,对凸壳的生成过程进行了改进。在点集的排序过程中剔除重复点,将点联入原凸壳过程中,排除共线这一特殊情况,建立新的凸壳,直至所有点都被包含在凸壳中。至此,三角网建立完毕。通过对三角形公共边进行LOP优化,使其满足Delau-nay三角网的特性。当所有三角形满足特性时,Delaunay三角网构建完毕。该算法的优势在于构网速度较快,并能够对重复点进行处理,同时在生成网的过程中对共线这种特殊情况进行处理。     

基于夹角的二维凸包改进算法

二维凸包问题是计算几何领域的经典问题之一,在地理信息系统中有广泛的应用.在凸包中,位于两凸点之间直线上点也在凸包上,但不是凸点,如何寻找凸点是凸包算法的关键.提出了基于夹角的平面点集凸包改进算法,以最大夹角,按顺时针的方向可得到所有的凸点,当满足最大夹角的点不唯一时,以离当前凸点最远的点为凸点.     

旅行推销员问题凸包方法的性能比分析

在欧几里德平面上证明了旅行推销员问题的凸包方法的性能比上界为n／2,同时给出了凸包随意插入算法的性能比可以接近n／2的例子。另外,对凸包增量最小插入法、凸包最近插入法及凸包最近加入法给出了性能比不超过3的证明。     

改进凸包的贝叶斯模型显著性检测算法

针对传统贝叶斯模型算法对图像显著区域检测精度需要进一步提高的问题,提出一种改进凸包的贝叶斯模型显著性检测算法。首先,利用流行排序算法对图像进行前景提取,提取的前景区域作为贝叶斯模型的先验概率;其次,利用颜色增强的Harris角点检测算法检测图像在RGB,HSV,CIELab 3个颜色空间中的特征点,分别构造RGB,HSV,CIELab空间的凸包,求取3个颜色空间下的凸包的交集;再次,通过贝叶斯模型根据先验概率、凸包与颜色直方图结合得到的观测似然概率计算获得显著性区域图;最后,将新算法在两大公开数据集MSRA和ECSSD中进行测试。结果表明,新算法能够有效抑制背景噪声,完整检出显著区域,F-measure值在MSRA和ECSSD数据库中的测试结果分别为0.87和0.71,准确率-召回率曲线在复杂图像数据库高于传统经典算法。新算法改进了传统经典算法的检测效果,进一步提高了显著图检测的准确性。     

一种基于凸壳的智能服务机器人路径规划算法

将一种基于凸壳的路径规划算法应用于体育场智能服务机器人,首先采用基于Haar特征分类器的方法确定球的坐标,采用基于颜色模型的方法确定机器人的位置及航向,并根据机器人的自身特点,将一定范围内的多个球视为一个目标点处理;然后以目标点坐标作为算法输入,采用基于凸壳的路径规划算法得到一条较优的捡球路径.该算法可以降低机器人的捡球运动代价,有效提高机器人的捡球效率.