机器视觉下排球手位置轮转的空间多变性优化

在计算机机器视觉下,采用传统方法研究排球手位置轮转的空间特征时,随着排球手位置轮换的不确定性增强,空间状态识别效果不好,对调整战术的指导性不强。提出一种基于机器视觉空间降维的排球手位置轮转空间多变性优化方法。通过构建机器视觉下排球手位置轮转的图像处理模型,完成排球手空间位置变化的像素点采样和特征分析。通过构建图像特征输出函数,实现空间像素点量化特征降维。通过求解排球手空间位置轮转视觉特征图像的运动参数方程式,完成位置轮转空间多变性的优化。实验结果表明,采用该算法能准确有效对机器视觉下排球手位置轮转的空间特征进行分析和识别,对于提高队员的协调和配合素质有重要的指导意义。     

基于改进Faster R-CNN的手部位姿估计方法

基于视觉的手部位姿估计技术应用于诸多领域,具备着广泛的国际应用市场前景和巨大发展潜力。然而,手部自身存在检测目标过小、手指高自由度以及手部自遮挡等问题。通过对目前存在的难点分析,将手部位姿估计任务分为手部检测和手部关键点检测,提出基于改进的Faster R-CNN的手部位姿估计方法。首先提出基于改进的Faster R-CNN手部检测网络,将传统Faster R-CNN网络中的对ROI(regional of interest)的最大值池化,更改为ROI Align,并增加损失函数用于区分左右手。在此基础上增加了头网络分支用以训练输出MANO(hand model with articulated and non-rigid deformations)手部模型的姿态参数和形状参数,得到手部关键点三维坐标,最终得到手部的三维位姿估计结果。实验表明,手部检测结果中存在的自遮挡和尺度问题得到了解决,并且检测结果的准确性有所提高,本文手部检测算法准确率为85%,比传统Faster R-CNN算法提升13%。手部关键点提取算法在MSRA、ICVL、NYU三个数据集分别取得关键点坐标的均方误差值(k...     

基于肌音信号的四种手部动作模式的识别方法

肌音（MMG）是指肌肉收缩时发出的2～100 Hz的低频＂声音＂。近年来,有研究将前臂肌音信号作为生理信号源应用于假肢手的控制,并取得了一定的进展。利用主成分分析法（PCA）对多通道采集的前臂肌音信号的18个时、频域特征的特征空间进行降维,并采用线性分类器对4种手部动作模式（手掌握紧、手掌张开、腕部弯曲、腕部伸直）进行...     

非线性降维在高维医学数据处理中的应用

针对非线性高维医学数据降维的困难,引入了一种新的非线性降维方法Isomap,并从算法原理的角度讨论了方法在医学数据处理中的适用性。该文将Isomap应用在两个典型医学数据集(肺癌基因表达数据和乳腺癌病理数据)的分析中,发现它们的本质维数都低于3,因而可以得到在低维投影空间中的可视化表示。实验进一步将Isomap和主成份分析(PCA)的投影结果相比较,并统计类内距离,结果显示Isomap优于传统的线性降维技术。这说明了非线性降维技术在高维医学数据分析中的潜力。     

基于人工神经网络降维映射的统计优化方法

提出将多维空间的样本数据降维映射到二维平面上,并在该平面上自动生成函数的等值分布曲线,从而,可直观出该函数的最优点或最优区域,通过本文提出的逆映射算法可将其还原到多维空间用原始变量表示．运算实例结果表明,基于神经网络降维映射的优化方法,直观、准确、可靠,对于有约束优化问题的求解特别有效．     

应用智能可视化优化方法确定催化重整的优化操作区域

为了确定催化重整的优化操作区域,以方便催化重整过程中操作参数的调节,基于数据驱动的智能可视化优化方法,提出了优化催化重整过程的操作方法。基于该过程的操作数据,以脱戊烷油量和辛烷值为目标,应用智能可视化优化方法建立了降维映射模型,将操作数据降维到二维平面,并生成目标等值线。由此,在映射平面上找到了协调脱戊烷油量和辛烷值两目标的优化操作区域。该优化区域为催化重整过程中操作参数的调节带来了便利,当某个或几个操作参数发生变化时,可通过调节其他参数,使操作点仍然落在优化区域内。应用所提方法对一个季度的操作数据进行统计,结果表明,有96%的操作点在优化区域内,且脱戊烷油量和辛烷值得到了同步提高,验证了所确定优化区域的有效性。     

基于快速原型技术的颞下颌骨个性化修复

使用快速原型技术,集成CT扫描及其图像处理技术、三维重构技术等于一体,应用于颞下颌骨缺损修复及其手术应用.根据实际的下颌骨缺损案例,在完成下颌骨的修复后,再对其进行三维模型的快速成形,以利于手术过程的腓骨截取与拼接,以保证最佳修复的目的.其中,利用CT图像数据,对螺旋CT扫描得到的DICOM文件进行图像处理,通过阈值选择、区域增长、蒙罩编辑以及计算建模等操作,分离出下颌骨;结合导入的腓骨STL文件,将其与下颌骨缺损段进行拟合,通过修复与优化匹配模型,得到下颌骨修复体的个体化三维模型.     

Isomap算法在地震属性参数降维中的应用

本文针对非线性高维地震属性参数降维的困难,引入了一种新的非线性降维方法Isomap,并将Isomap降维的结果与线性的MDS降维结果通过小波神经网络进行检验,从算法原理的角度讨论了Isomap算法在地震属性参数降维处理中的可适性．     

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。     

半监督超图正则拉普拉斯降维条件下分类算法广义界分析

研究超图上半监督正则拉普拉斯降维框架下分类算法的统计特征,通过特征空间上的映射算子说明降维后得到的向量较好地逼近原目标向量.利用矩阵迹的特性给出降维条件下分类算法广义界估计值.     

一种基于深度图像的左右手同步分割改进方法

基于深度图像的手势识别技术是下一代数字媒体设备的主要交互手段, 从深度图像中准确定位出"干净"的手部图像显得尤为重要. 提出了一种同步进行左右手分割的改进方法, 在传统 SegNet 算法的基础上, 加入了类别权重、转置卷积、混合式空洞卷积组合和编解码器之间的拼接合并跳层连接, 使左右手的 F2-Score 相较基准方法分别提高了 7.6% 和 5.9%. 推理速度在 GPU 上达到了 20.5 ms/帧, 可以实时处理深度图像序列. 实验证明本方法对深度图像进行左右手同步分割时可以得到更加精准的分割结果.     

基于近红外图像质量评价的静脉图像采集系统

以手背静脉图像采集系统作为研究对象,根据图像采集对后续图像处理的影响,设计了红外光源调控装置.研究了近红外成像所生成的灰度图像的评价方法,分析了基于信息容量、能量谱-熵、伪信噪比的评价方法,以及每种方法所适用的场合,建立了基于静脉图像质量的评价方法.研究了采集图像与光强之间的关系,推导出图像质量与LED电流之间的关系,从而获得最优的光源控制调制信号.将图像质量评价结果应用到光强控制,设计了集红外采集、红外图像质量评价和红外光源调控于一体的光源装置,采集到的静脉图像符合后续处理的需要.     

修正离轴参考光计算全息图的数值再现及像质评价研究

修正离轴参考光计算全息图制作方法中,博奇、黄氏及李维汉型三种计算全息图实质上是分别在全息图函数中加入新的偏置项,从而形成不同的全息图编码方式.由于这三种编码方式所加的偏置项不同,其对再现像质量的影响也不相同.本文将计算全息技术与数字全息技术相结合,实现了博奇、黄氏及李维汉型三种计算全息图的设计制作、数据处理、再现过程的全数字化.一方面,采用计算机对计算全息图进行数字化滤波,在频谱域消除虚像和零级像,得到了单一的清晰实像;另一方面,通过引入信噪比和图像亮度等参数指标,对以上三种计算全息图的再现像质量进行评价     

微小零件图像处理与分析方法的精度、稳定性和效率

对于微小零件的尺寸检测 ,传统方法是通过工具显微镜观察放大图像进行手工测量 ,它的缺点是精度不足、稳定性差、效率低。因此本文提出在工具显微镜上采用“图像处理与分析”方法 ,这种方法不仅可以检测微小零件的尺寸精度 ,还可以检测其形位误差。文中对检测过程中的测量精度、稳定性和效率进行了分析和论证 ,并通过与传统方法的比较验证了“图像处理与分析”方法的新颖性、先进性和实用性     

微光电视图像的实时降噪处理系统

本文提出了一种用于微光电视的实时降噪处理系统.文中简要分析了微光电视的噪声;比较了图像实时去噪的方法;较详细地论述了所提出的方案的原理、设计方法及实验结果.实时处理实验表明,该系统对降低图像的统计型全频带噪声特别有效.     

脊波分析在手背静脉识别中的应用

提出一种基于改进的有限脊波变换的手背静脉识别算法. 利用脊波理论适合于表示直线奇异性的特点, 对手背静脉特征进行分析. 使用改进的有限脊波变换对手背静脉图像进行分解, 得到不同分解尺度下手背静脉的多分辨脊波特征, 再通过定义多分辨脊波特征距离进行模式匹配. 实验结果表明, 与传统静脉特征提取方法相比, 该方法较完整地保留了静脉的原始信息, 提高了运行速度并降低了算法复杂度.     

An image filter algorithm using level set based on discontinuous PDE

An image filter based on nonlinear discontinuous partial differential equation (PDE) is presented. It models a class of morphological image filters called the level set method for gray image processing. We discuss the theoretical aspects of this PDE. The switch signal is controlled by the discontinuous right hand of PDE. We propose a discrete algorithm for its numerical solution and corresponding filter implementation. The study provides insights via several experiments. These types of filters are very useful in numerical image analyses.     

一种改进的局部对比度图像增强算法

基于加权自适应直方图均衡法,本文提出了一种局部对比度增强算法.它既考虑了图像细节的增强,也考虑了噪声的抑制.针对图像中不同区域存在对比度差异的情况,通过参数设置使高对比度的区域细节增强较少,而低对比度的区域则加大增强细节的力度,从而改善图像视觉效果.由于在图像的增强处理过程中,忽略了对应于原图像中梯度小于某一域值ε的像素的计算,从而减少了图像增强需要的计算量.实验表明算法是有效的.