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本文主要对静态手势识别的技术存在的各种方法进行了相应的分析与探讨,而在这个基础之上实现与设计了一套先进的静态手势识别系统。而该系统主要分为手势的分类、图像的预处理、分类器的设计与样本的训练以及特征的提取四个模块。而该系用在运行时,首先从文件夹中读取图像部分,其次在经过图像的预处理模块得到手势的轮廓图像以及二值图像,最后在对轮廓图像与二值图像这两幅图对手势进行相应的特征提取,并且采用贝叶斯分类器对这个手势进行分类识别。 相似文献
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通过分析猕猴初级视皮层(V1)神经元的群体活动在轮廓线检测训练过程中的变化发现:知觉训练可以降低V1神经元响应在不同试次之间的变异性,促使V1神经元对相同刺激的响应更加稳定;训练还可降低V1神经元群体中神经元活动之间的相关性,使V1神经元之间的活动更加独立;增加了神经活动的维度,提高了神经元表征信息的容量,减少了冗余的神经活动,进而提升了感知能力. 相似文献
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为实现智能检测室内作业人员是否佩戴安全帽,提出了一种改进的Yolov4算法.首先,针对目前室内安全帽佩戴状态检测实验数据较为匮乏的问题,自建了一个用于室内场景的安全帽佩戴状态检测数据集.随后,为提升室内监控图像中模糊、微小目标的安全帽佩戴状态检测准确率,设计了自校准多尺度特征融合模块并将其嵌入原Yolov4网络中.该模块首先通过深度超参数化卷积从上至下、从下至上融合不同尺度下的特征,加强待检测目标的特征纹理,使得模型能够检测出这两类目标.再通过特征自校准模块对融合后的特征进行过滤,加强或抑制特征图上的每一像素点,使得模型可以在融合后的特征图上进行精确的检测.此外为加速模型收敛,使用解耦合的检测头替换原Yolov4中的耦合检测头,使目标定位任务与安全帽佩戴状态的分类任务相互独立.最后为提升模型对于重叠目标的检测能力,提出了软性非极大值抑制后处理算法Soft-CIo U-NMS.实验结果表明,该改进的Yolov4模型能够准确地识别出室内作业人员是否佩戴安全帽,准确率达到了95.1%.相比于原Yolov4模型,该模型对位于监控摄像头远端的模糊、微小目标和监控图像中重叠目标的检测能力有明显提升... 相似文献
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人工智能是对人的意识、思维信息过程的模拟,它虽然不是人的智能,但能像人一样思考、学习、工作.作为一门包含十分广泛的科学,人工智能由诸多不同领域组成,如机器学习、计算机视觉等等,从事人工智能开发工作的人必须要博学,要懂得计算机知识、心理学和哲学等.研发人工智能的主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作.
即便人工智能十分“聪明”,成为了人类的好帮手,但一直以来,我们依然认为人类具有最强的大脑,它创造出无限可能性,建造摩天大楼,把人送入太空,研究万有引力、宇宙大爆炸……然而,当AlphaGo以五局四胜的战绩战胜了李世石之后,越来越多的人开始对人工智能产生危机感. 相似文献
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正上美术课前,老师让我们在校园里捡来一些树叶。我想,上美术课要树叶做什么呢?上课铃一响,美丽的杨老师神采飞扬地走进教室,神秘地笑着说:"同学们,今天我们上一节手工课。大家看,这是什么?说完,她从背后拿出一幅画。我们一看,都被吸引住了。这幅画不是用笔画的,而是用各种各样的树叶做的美丽的海底世界。杨老师说:"同学们,今天美术课的任务就是开动你们的大脑,用你 相似文献
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现有虚拟现实工厂只能依靠头戴式显示器和手柄进行单向的视、听觉虚拟操作,难以进行双向的沉浸式触觉交互。针对此问题,采用力反馈控制器设计了一种力触觉增强的虚拟现实工厂系统。以Unity3D为基础,采用3DMax对工厂内多类型工具和零部件进行三维视觉建模,并通过反射探针、光照探针等组件进行立体化视觉增强。在此基础上,为虚拟空间物体增加刚体、碰撞体、关节等组件,建立虚拟空间的触觉反馈模型,实现了力反馈控制器与虚拟空间物体的实时触觉交互。实验表明:系统可提供重力、摩擦力、恒力等多种力触觉感知,支持对20余种工具、零部件的触摸、抓取等触感操作,能感受模型、轮廓以及质量等物理属性,实现了虚拟工厂中“视触听”多维立体化的沉浸式操作。 相似文献
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<正>现年46岁的澳大利亚艺术家詹姆斯科贝特,有一双神奇的手,他从废品收购站买回报废汽车的零部件,用一把焊枪,创造出一系列视觉冲击力极强的雕塑。据悉,有的作品价值数千英磅,被很多的博物馆竞相收藏。 相似文献
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