基于单目视觉和简单手势的空间交互技术

和传统接触型交互设备相比,新颖的非触摸型空间交互技术在空间自由度方面有着明显优势.主要探讨基于单目摄像头和简单手势的双手空间交互技术.首先利用肤色分割、滤波优化、运动轨迹预测等算法实现了双手的跟踪与识别.由于需要用空间手势及其运动状态来替代鼠标,提出了基于中心偏离控制和基于线性映射的两种鼠标映射模式,进而实现了四种基本空间手势.基于提出的空间交互技术,实现了软件控制、游戏体验等多个应用.最后讨论了基于单目视觉的双手空间交互技术在手部分割、学习算法、交互方式等方面的改进方向.     

基于肤色分割、数学形态学和几何方法的人脸检测

许多学者对人脸检测进行了研究,但是始终没有得到一个满意的结果．Ing-sgeeb Hsieh使用HIS颜色空间进行人脸检测,得到“亮度小于40的区域不是东方人脸”的结论．这种方法的局限性在于亮度会随光照改变且只适合于检测东方人脸．Rein-Lien Hsu使用嘴唇和眼睛的Cr和Cb规范值来辨别人脸,但是由于很多人戴眼镜,     

基于肤色分割和神经网络确认的快速人脸检测

为了提高人脸检测速度,提出了一种基于肤色分割的快速人脸检测方法．利用颜色信息将彩色图像分割成皮肤区域和非皮肤区域,从而缩小了神经网络的检测区域,提高了人脸检测速度．     

基于肤色分割和椭圆匹配的人脸检测方法

提出了一种在彩色图像中基于肤色分割和椭圆匹配的人脸检测方法,结果显示该方法具有一定的实用性。     

基于肤色分割的彩色图像的人脸检测

提出了一种基于肤色分割与统计特征分析并结合模板匹配的检测人脸方法，该方法能在复杂的背景下很好的检测出人脸。首先利用颜色信息对彩色图像分割成皮肤区域与非皮肤区域，然后对皮肤区域作尺寸大小、方差大小、旋转角度等处理后，再进行模板匹配。     

基于肤色分割和模板匹配的人脸检测技术研究与实现

针对基于肤色分割方法利用特征点信息不充分的不足和基于模板匹配方法计算量大的不足,提出了基于肤色分割和模板匹配两种方法相结合的人脸检测技术.通过肤色分割方法研究,虽不能最终确认人脸,但可利用人脸特征确定人脸区域,并筛选出大部分的假脸区域,在模板匹配研究中,可以确认出人脸图像,并给出检测结果.     

一种改进的基于肤色分割和PCA人脸检测方法

人脸检测在安全、信息处理等应用领域起到很重要的作用。提出了一种改进的基于肤色分割和PCA的人脸检测方法。首先,基于肤色模型的建立提出了一种基于边缘和数学形态学的肤色分割方法;其次,用基于知识的人脸检测方法验证候选人脸,缩小候选人脸的数量;最后,用PCA人脸检测算法进行检测。实验表明该方法不仅可以有效地运用于多人脸、不同尺寸和复杂背景的情况,而且对包含部分遮挡、肤色干扰等复杂环境下的图片均有很高的检测率。     

基于单目视觉的横穿障碍物检测

提出一种基于单目视觉的横穿障碍物检测方法.首先,基于道路平面假设,根据特征点的位置约束以及逆透视投影变换下的性质,提取地面特征点对.其次,采用迭代加权最小二乘法估计自车平移和旋转运动参数.然后,利用估计的运动参数对图像光流进行旋转补偿,并基于道路C 速度空间生成障碍物的候选标记点.最后,对候选标记点进行分组聚类和验证,确定横穿障碍物区域.不同交通场景下的实验结果表明,上述方法能够适用于各种自车运动,有效检测横穿障碍物.     

基于肤色特征和卷积神经网络的手势识别方法

传统手势识别方法需要人工选取特征,选取的特征往往很难适应手势的多变性,从而极大地影响了手势的识别率;提出了一种基于肤色特征和卷积神经网络的手势识别方法;首先采用椭圆肤色模型对复杂背景下的手势样本进行分割,将分割出的手势区域进行二值化和归一化处理,然后构建了一种卷积神经网络对处理过的手势样本进行迭代训练,提取出各类手势关键的高维特征,进而得出手势识别模型;通过该方法训练出的手势模型能够自主地对给定的手势图像进行特征提取和手势分类;实验表明:该手势识别方法在测试集上具有较高的识别率;在现实场景的测试中,该方法也取得了良好的手势识别效果,且实时性和鲁棒性较好。     

人脸检测的自适应肤色分割算法研究

为寻找候选人脸区域,从复杂的背景中分割出肤色信息成为一种有效的方式。作者分析了几种常用的彩色空间,提出一种自适应肤色分割算法,即检测出彩色图像中的肤色区域。算法选择了分割效果很好的HSV彩色空间,对Sandeep等人提出的方法进行改进,克服了因为皮肤区域的颜色随着拍摄的光照、角度等因素难于分割的不足。实验结果表明,该算法能有效地从复杂背景中分割出肤色区域,显示出更强的鲁棒性(robust),在人脸检测系统中具有很好的应用价值。     

复杂背景下基于肤色检测的动态手势分割与识别

在类肤色的复杂背景下,基于肤色检测的动态手势识别会因肤色干扰导致识别效率较低。提出了一种基于YCbCr颜色空间的改进三帧差分法的动态手势识别方法。首先利用改进的三帧差分法对动态手势进行分割,有效去除类肤色背景;然后根据人体肤色在YCbCr颜色空间中的聚类效果,采用基于椭圆模型的肤色检测方法有效去除非肤色背景,分割出手势区域。通过双特征提取,有效去除大范围的肤色背景,最终得到完整的手势;最后利用BP神经网络较强的自学习能力,对分割的动态手势进行检测识别。实验结果表明,此方法在应对环境变化时具有较好的实时性和抗干扰能力,拥有较高的识别率。     

基于Kalman滤波器与肤色模型的手势跟踪方法

有效和鲁棒的手势跟踪是动态手势识别的前提,针对手势及其运动的特点,提出了结合Kalman滤波器和肤色模型的手势运动目标跟踪方法.首先通过背景差法和YCb’Cr’空间上的椭圆肤色模型检测出手部运动目标,通过目标区域的空间结构参数来设置Kalman滤波器的各项运动参数,然后计算空间结构特征的跟踪匹配函数对目标预测位置进行修正,获得运动手势目标区域及其运动轨迹.实验结果表明,所提方法能有效地跟踪手势,并能较好地适应手势在运动过程中的手形变化、轨迹转弯等情况,检测准确,鲁棒性高.     

基于单目视觉的车辆3D空间检测方法

针对基于单目车辆检测的3D包围框检测精确率比较低的问题,提出了一种基于改进的FPN特征融合、ResNet残差单元、全连接层组合而成的新网络方法.在训练阶段,回归车辆的三维尺寸、残差角度和置信度;在推理阶段,检测出所属类别车辆的三维尺寸和局部角度(α).由车辆的3D包围框中心点坐标、车辆的三维尺寸、车辆偏航角(θ)和相机内参矩阵复原绘制出车辆的3D包围框.所提方法在KITTI验证集上进行了实验,与原方法的检测结果相比,改进的方法在容易、适中、困难三个检测等级下提升了车辆3D包围框平均精确率(AP_3D)为0.60%,1.37%,1.41%.     

基于单目视觉的距离测量研究

针对目前单目视觉中依靠图像标定及其在双目视觉中立体匹配方法的不足,提出了利用单目视觉测量物体与镜头之间距离的测距方法。首先利用步进电机控制镜头移动来引起图像放大倍数的变化,然后根据图像的放大倍数和镜头移动的距离来计算镜头与物体之间的距离,距离计算的准确性已通过测量试验得到验证。     

人体运动检测的光流与肤色融合方法

针对复杂背景环境中光流法难以检测出完整的人体目标区域的问题,提出了一种融合光流和肤色信息的人体运动检测方法.对视频序列进行光流分析,确定目标的运动区域;同时基于马氏距离检测出肤色区域;并对光流和肤色信息进行数据融合,分割出人体运动区域.实验结果表明,该方法能够有效地检测出完整的人体目标.