基于RGB-D图像的手语识别算法研究

手语作为表达信息的一种方式,是聋哑人与外界交流的最主要途径。随着人工智能技术的发展,新型、自然、便捷的人机交互方式已经成为当今各行业交互方式的新趋势。传统手语识别方法普遍存在背景干扰严重、特征提取不完整及识别准确率低的缺点。针对以上问题进行研究,提出基于彩色-深度（RGB-D）图像的手语识别算法。在静态孤立词手语识别的基础上测试,实验对比结果表明,基于RGB-D的方法能得到比传统手语识别算法更好地性能;利用深度信息处理图像,有效地去除了场景中光照、背景的干扰,同时结合肤色信息去除非手形部分;采用概率神经网络（PNN）手语分类器对孤立词的识别准确率超过90%,取得了较高的识别率。     

基于路径的图像变形算法

针对计算机辅助图案设计系统中基于路径的图像变形问题，提出了通过构造笛卡尔坐标系来建立变形映射关系的算法。探讨了两种变形方式：柱状变形和带状变形，并利用带状变形模拟了一种双面带的变形效果。对路径剧烈转折时柱状变形效果差的弱点，采用了一种限制映射区域的变形方法，改善了图像剧烈弯折时的变形效果。另还讨论了图像的反混淆问题，并结合变形算法，提出了一种基于平滑直线的图像反混淆算法。     

基于图像采集的电梯控制粒子群算法研究

论文对以往的电梯派梯算法进行改进.在电梯信息采集模块中加入图像处理模块,来增加电梯呼梯信号的可信度.派梯算法模块中采用多目标粒子群优化算法,对电梯的耗能,乘客乘梯和候梯时间等几个目标进行优化.     

智能车路径识别算法研究

基于恩智浦智能车,对路径识别算法进行了研究。首先针对图像的光照不均匀现象,通过直方图判断分类,提高算法对图像的适应性。接下来对分类的图像进行预处理,引入窗口自适应滤波算法代替传统的中值滤波对"椒盐噪声"进行处理,并采用动态阈值算法对图像进行二值化分割。最后对图像分割并应用改进的Canny算法进行图像中线提取及拼接,边缘阈值是以灰度值期望和方差为基础,以正态分布来求取高低阈值,不需人工参与。实验结果表明本文提出的图像预处理算法可以很好地去除噪声,并消除"灰度白"现象准确得到中线信息。     

基于压力容器裂纹图像检测及识别算法研究

压力容器作为一种特种设备,其安全越来越受到重视。为了保障其安全运行,选择压力容器裂纹图像为研究对象,构建检测及识别算法模型。针对算法模型在实际部署时受到内存空间、处理器计算能力等多方面硬件条件的制约问题,提出了基于NewEfficientNet-B0的轻量化方法,结果表明算法模型降低模型参数数量达78%。针对微小裂纹图像识别难度较大问题,提出了改进多尺度预测的方法,测试数据集上达到了81%的检测识别准确率。     

图像采集与矿灯识别技术综合应用

本文采用先进的FPGA采集技术作为井下图像监控,结合矿工佩戴的矿灯作为载体,嵌入识别技术为考勤的一体化的井下作业的安全监控机制,实现矿工作业的全程管理,达到安全、高效之目的;阐述了VHDL环境下FPGA构建高速图像的采集处理系统原理和矿灯读卡器嵌入式硬件模块;因此本应用速度快、适应性好,很好地满足井下作业监控、印章图像、光能检测等特殊环境的要求;通过单片机和无线射频技术实现嵌入式的读卡系统,克服井下考勤难的问题。     

基于图像分析的摄像头识别条形码的算法

随着科技的发展和进步,信息采集无处不在,人们对信息采集的成本也要求越来越低,摄像头采集条码是目前采集条码的一种趋势,它由于低成本和携带方便的特点开始受到人们关注,本文介绍了摄像头和PC机相连采集条码的算法,为摄像头识别条码提供了雏形。     

基于机器学习算法的合成孔径雷达图像的目标识别

合成孔径雷达有着观测范围广和分辨率高的特点,可以全天候工作,并能有效地识别伪装和穿透掩盖物,但也存在雷达图像数据量大且目标电磁散射特征复杂等特点,为目标的识别引入了噪声和干扰,因此发展快速和智能化的SAR图像目标识别技术得到越来越多的关注.本文针对美国空军研究实验室SAR图像中的8个目标物引入3种机器学习算法和一些数据处理方法构建了相关的识别模型,并对其识别能力进行对比分析,结果显示这3种机器学习算法通过优化算法都可以获得较高的识别准确率(> 80%),尤其是KNN算法的测试集准确率都可以高达97%.本文研究结果可为SAR目标识别的人工智能化技术提供一些方法上的参考和指导.     

基于改进自适应图像分割算法的车牌识别技术研究

基于CV(Chan-Vese)模型图像分割方法的不足,提出了一种改进的自适应图像分割方法,用于汽车车牌的字符识别.在这一方法中,为了避免初始位置差异对于分割效率的影响,设计了更为合理的分割流程.水平集合理论配合优化迭代算法,给出多个局部初值,大大增强了分割算法的自适应性能.实验结果表明,相比于CV模型图像分割方法,改进自适应图像分割方法的准确率更高,适用于汽车车牌图像的分割.     

基于天空识别与加权引导滤波的图像去雾算法

针对图像去雾算法在天空和景深突变区域的失效问题,文章提出一种天空识别与加权引导滤波的图像去雾算法.首先针对透射率与纹理无关的情况,利用改进的4-RT V模型平滑有雾图像,并将其作为引导图像;其次运用自适应加权引导滤波细化透射率,获取更清晰的边缘细节;最后结合天空识别的结果对透射率进行修正.实验结果表明:相比一些经典的去...     

基于正交矩模糊和仿射混合不变量的图像识别算法

为了识别含有模糊和仿射混合形变的图像,提出了一种新的基于正交矩模糊和仿射混合不变量的图像识别算法.该算法首先使用归一化方法构造了基于Legendre正交矩的仿射不变量,并结合Legendre正交矩的模糊不变量提出了Legendre正交矩的模糊和仿射混合不变量;然后将该混合不变量作为描述算子,将欧几里德范数作为分类尺度,以最近邻法则作为分类器,对图像进行识别.实验结果表明,与其他基于非正交矩的混合不变量相比,基于Legendre正交矩的模糊和仿射混合不变量在混合形变下能够获得更好的不变性,不会带来信息冗余问题,并且对噪声鲁棒性较好;此外,该图像识别算法比其他算法具有更高的识别率,特别是在图像含有较大噪声的情况下.     

基于混合算法的机器人路径规划

针对IRRT^*(informed rapidly-exploring random trees star)算法在机器人路径规划中搜索效率低、收敛速度慢的问题,将APF(artificial potential field method)与IRRT^*算法相结合,提出APF-IRRT^*混合算法.仿真实验结果表明:相对于其他3种算法,APF-IRRT^*算法的搜索时间、节点数目、路径长度的数值均最小;APF-IRRT^*算法对地图的复杂性以及面积的变化均有较强的适应能力.     

基于混合算法的最短路径优化算法

为了解决无向网络的最短路径优化问题,本文采用的是遗传算法和模拟退火算法相结合的思想,阻止早熟现象的发生,保证种群的多样性,防止陷入局部寻优情况的出现,并且定义了无向网络中的结点结构.仿真比较实验说明,混合算法不仅比单一遗传算法运算时间缩短,而且可以找到最短路径,证实了该算法的可行性.     

基于3D梯度投影描述的微表情捕捉与识别

以3D梯度描述为依据,提出了一种基于3D梯度投影描述捕捉微表情关键帧的方法.首先,通过对视频流中面部特征区域的投影梯度方向直方图的直观描述来分析面部表情动作趋势,进而通过直方图的峰值区域捕捉微表情所在的关键帧;然后,运用多尺度多方向的Gabor滤波器组提取微表情特征区域的Gabor图谱,并引入局部二值模式进行特征降维;最后,通过基于梯度量级加权的最近邻算法进行微表情的识别与分类.实验结果表明:该方法摆脱了传统视频流表情分析系统对于动态图像序列进行逐帧检测识别的不足,较为有效地实现了图像序列中微表情关键帧的捕捉与识别,提高了系统的实时性与准确性,基本满足微表情对于系统强实时性的需求.     

基于LWSFLA-SVM的人脸识别算法*

目的用线性调整惯性权重的蛙跳算法(linear decreasing inertia weight shuffled frog leaping algorithm,LWSFLA)训练支持向量机(support vectors machines,SVM),解决人脸识别中SVM在训练样本数较多且维数较高时,识别效果不理想的缺陷。方法该算法先用反向学习法产生初始群体提高初始解的质量,再修改最差青蛙的更新策略,并引入线性递减的惯性权重,最后应用于人脸识别中。结果与结论 ORL和CAS-PEAL-R1人脸库的仿真实验表明,LWSFLA-SVM方法的人脸识别时间短,识别率高,在训练样本不足时,识别效果良好。     

基于Kruskal算法的最短路径算法研究

首先对传统的Dijkstra算法进行分析,然后依据Kruskal算法给出一种求解最短路径的方法,并对该方法的核心思想、具体实现步骤和求解过程进行详细描述,最后通过实例将该方法与Dijkstra算法进行对比,验证该方法的有效性．     

基于矩和多分辨分析的图像识别

应用矩和多分辨分析对图像进行特征提取，求取不同分辨率下的小波系数的均值、能量和方差，作为特征向量。这组特征向量是将图像的矩特征和小波特征结合形成小波矩特征，即反映了图像的全局信息，又反映了图像的局域性信息，并且具有旋转、平移和缩放不变性。该算法不但解决了图像识别中特征量随图像旋转、平移和缩放而变化的问题，而且提高了对近似物体的识别能力。最后简要介绍了仿真实验及结果，证实此算法能对飞机、舰船等目标进行有效的识别。     

手背静脉识别的图像处理算法

提出了一种手背静脉图像的有效区域提取方法,在获得手背静脉图像的有效区域后,对图像进行增强和平滑处理,采用动态阈值分割算法对图像进行分割,对分割结果进行平滑细化和去除"毛刺"处理.仿真实验表明,该算法能够获得失真较小的静脉骨架.     

基于Memetic算法的两级车辆路径优化

针对传统两级车辆路径优化过程,存在的精度不高,收敛时间过长的问题,提出一种基于Q学习理论和差分进化的Memetic算法。首先,对两级车辆路径优化问题进行研究,利用最优分割法获得第一级配送方案,以此确定中转站配送数量,然后求解第二级多配送中心车辆路径问题配送方案,获得两级优化问题的总里程及总配送车辆数量;其次,针对第二级MDVRP配送方案求解,利用Q学习理论和差分进化算法,设计新的Memetic算法,来实现对多配送中心车辆路径问题配送方案的全局优化;最后,通过仿真验证了所提算法的有效性。