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傅立叶描述子在手势识别中的应用 被引量：16
1
作者 葛元 郭兴伟 王林泉 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2005年第6期12-13,92,共3页
本文分析了具有旋转、平移和尺度变换不变性,并且与边界的起点位置无关的傅立叶描述子,并把傅立叶描述子及欧氏距离应用于字母手势的识别中。实验结果表明,利用傅立叶描述子能够有效地识别出有旋转、平移及尺度变换后的同一类字母手势,... 本文分析了具有旋转、平移和尺度变换不变性,并且与边界的起点位置无关的傅立叶描述子,并把傅立叶描述子及欧氏距离应用于字母手势的识别中。实验结果表明,利用傅立叶描述子能够有效地识别出有旋转、平移及尺度变换后的同一类字母手势,取得了良好的识别效果。 展开更多
关键词 傅立叶描述子 手势识别 应用 变换不变性 起点位置 欧氏距离 尺度变换 识别效果 旋转 平移 字母 边界
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基于傅里叶描述子的稻飞虱形状识别 被引量：19
2
作者 赵三琴 丁为民 刘德营 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第8期181-184,160,共5页
分析了具有旋转、平移和尺度变换不变性,并且与边界的起点位置无关的归一化傅里叶描述子,并把傅里叶描述子及欧氏距离应用于稻飞虱的形状识别中,通过计算同一形状和不同形状的平均离散度检验了归一化傅里叶描述子系数的稳定性,从而确定... 分析了具有旋转、平移和尺度变换不变性,并且与边界的起点位置无关的归一化傅里叶描述子,并把傅里叶描述子及欧氏距离应用于稻飞虱的形状识别中,通过计算同一形状和不同形状的平均离散度检验了归一化傅里叶描述子系数的稳定性,从而确定形状系数基准值。对191张样本图像进行了测试,当相似度差异小于0.0123时,稻飞虱误判率为7.85%。结果表明,归一化傅里叶描述子具有高效的识别性能。 展开更多
关键词 稻飞虱 傅里叶描述子 形状 欧氏距离 识别
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结合手势二进制编码和类-Hausdorff距离的手势识别 被引量：7
3
作者 冯志全 杨学文 +4 位作者 徐涛 刘弘 吕娜 杨晓辉 徐治鹏 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第9期2281-2291,共11页
针对目前动态手势识别方法受手势旋转、平移、缩放的影响,并解决手势识别的实时性问题,提出一种基于手势二进制编码和类-Hausdorff距离模板匹配的手势识别方法.首先,把分割好的手势图像进行标准化处理,求出标准化图像中的手势主方向,建... 针对目前动态手势识别方法受手势旋转、平移、缩放的影响,并解决手势识别的实时性问题,提出一种基于手势二进制编码和类-Hausdorff距离模板匹配的手势识别方法.首先,把分割好的手势图像进行标准化处理,求出标准化图像中的手势主方向,建立二维手势直角坐标系,提取空间手势特征;其次,根据前五帧手势图像中手势像素点个数的变化量识别出动态手势类型;然后,用手势二进制描述子从动态手势类型中再筛选出可能的候选手势集合;最后,用类-Hausdorff距离模板匹配方法从候选手势集合中识别出最终手势.主要创新点在于:提出的动态手势类型识别和手势二进制描述子匹配的方法,大大缩短了动态手势识别的时间;提出的结合手势主方向的类-Hausdorff距离方法,不仅对旋转、平移和缩放手势具有不变性,而且对区分度较小的手势也具有较高的识别准确率.实验结果表明,在光照相对稳定的条件下,该方法能够实时准确的实现动态手势识别,总体识别率达到95%以上,对发生缩放的手势识别率能达到92%以上,对发生旋转的手势识别率能达到87%以上.本文算法已经在一个基于手势的人机交互界面中得到应用. 展开更多
关键词 动态手势识别 手势主方向 动态手势类型识别 手势二进制描述子 类-Hausdorff距离
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基于傅立叶描述子-BP神经网络的手势识别方法 被引量：6
4
作者 覃文军 吴成东 +1 位作者 赵姝颖 陈硕 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第9期1232-1235,共4页
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... 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. 展开更多
关键词 手势识别 手势分割 傅立叶描述子 BP神经网络
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基于计算机视觉的农产品形状分级研究 被引量：26
5
作者 高华 王雅琴 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第14期227-229,共3页
计算机视觉在农产品分级和品质检测领域中的应用越来越广。但由于水果等农副产品的形状不规则,如何准确地用较少的特征值定量描述农产品形状,是目前研究的重要课题之一。该文在分析了现有农产品形状描述方法的基础上,提出了采用傅立叶... 计算机视觉在农产品分级和品质检测领域中的应用越来越广。但由于水果等农副产品的形状不规则,如何准确地用较少的特征值定量描述农产品形状,是目前研究的重要课题之一。该文在分析了现有农产品形状描述方法的基础上,提出了采用傅立叶半径描述子对农产品图像轮廓进行描述和分类的方法。并给出了利用半径描述子计算图像区域面积以及利用欧几里德距离判定边界相似度的方法。 展开更多
关键词 图象处理 农产品轮廓 模式识别 傅立叶描述子 欧几里德距离
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用于人机交互的静态手势识别系统 被引量：13
6
作者 刘江华 陈佳品 程君实 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2002年第6期499-503,共5页
提出并实现一个用于人机交互的静态手势识别系统。基于皮肤颜色模型进行手势分割,并用傅里叶描述子描述轮廓。采用针对小样本特别有效且范化误差有界的支持向量机方法:最小二乘支持向量机(LS SVM)作为分类器。提出了LS SVM的增量训练方... 提出并实现一个用于人机交互的静态手势识别系统。基于皮肤颜色模型进行手势分割,并用傅里叶描述子描述轮廓。采用针对小样本特别有效且范化误差有界的支持向量机方法:最小二乘支持向量机(LS SVM)作为分类器。提出了LS SVM的增量训练方式,避免了费时的矩阵求逆操作。为实现多类手势识别,利用DAG(DirectedAcyclicGraph)将多个两类LS SVM结合起来。对26个字母手势进行识别,与多层感知器、径向基函数网络等方法比较,LS SVM的识别率最高,为93.62%。 展开更多
关键词 人机交互 手势识别 傅里叶描述子 最小二乘支持向量机 增量训练算法 多类分类
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基于傅立叶描述子和HMM的手势识别 被引量：10
7
作者 陈启军 朱振娇 顾爽 《控制工程》 CSCD 北大核心 2012年第4期634-638,共5页
针对家庭服务机器人平台中人机交互的问题,提出基于视觉的手势识别作为人与机器人交互的方式,研究利用傅立叶描述子对手势形状进行描述,并结合支持向量机和隐马尔可夫模型分别对静态手势和动态手势进行分类,实现了静态手势和动态手势的... 针对家庭服务机器人平台中人机交互的问题,提出基于视觉的手势识别作为人与机器人交互的方式,研究利用傅立叶描述子对手势形状进行描述,并结合支持向量机和隐马尔可夫模型分别对静态手势和动态手势进行分类,实现了静态手势和动态手势的识别。该系统基于新型传感器Kinect,在图像分割阶段结合图像深度信息,可以有效的将手势区域提取出来,在一定范围内具有较强的鲁棒性,特征提取阶段基于傅立叶描述子,使手势识别具有旋转、缩放、平移不变性。针对七种常见静态手势和四种动态手势进行测试,平均识别率分别达到98.8%和96.7%,实验结果表明该系统具有较高的准确度。 展开更多
关键词 手势识别 傅立叶描述子 隐马尔可夫模型 人机交互
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基于改进的YCbCr空间及多特征融合的手势识别 被引量：14
8
作者 薛俊韬 纵蕴瑞 杨正瓴 《计算机应用与软件》 CSCD 2016年第1期151-155,共5页
针对基于视觉的手势识别的复杂性,提出一种基于改进的YCbCr空间及多特征融合的手势识别新方法。首先针对YCbCr颜色空间易受环境因素影响的特点,采用改进的YCbCr椭圆聚类肤色模型的手势分割方法提取手势区域;然后按手势图像外接矩形的宽... 针对基于视觉的手势识别的复杂性,提出一种基于改进的YCbCr空间及多特征融合的手势识别新方法。首先针对YCbCr颜色空间易受环境因素影响的特点,采用改进的YCbCr椭圆聚类肤色模型的手势分割方法提取手势区域;然后按手势图像外接矩形的宽高比和手指个数进行粗分类,再提取手势的Hu矩和傅里叶描述子构建融合特征,并将融合特征输入BP神经网络进行训练识别;最后综合粗分类和BP神经网络的结果进行手势判别。实验结果表明,该方法在保证实时性的同时具有较高的识别率。 展开更多
关键词 手势识别 YCBCR 颜色空间 HU矩 傅里叶描述子 BP神经网络
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基于傅里叶描述子的轮胎标识点形状识别 被引量：1
9
作者 王勇 郭慧 沈霞 《科学技术与工程》 北大核心 2014年第34期235-238,252,共5页
针对人工识别轮胎标识点形状效率低、误差大等问题,提出了一种基于傅里叶描述子的轮胎标识点形状识别算法。首先对采集的轮胎标识点图像进行降噪、分割、轮廓提取等图像预处理操作;然后通过对预处理后的轮胎标识点图像进行傅里叶变换,... 针对人工识别轮胎标识点形状效率低、误差大等问题,提出了一种基于傅里叶描述子的轮胎标识点形状识别算法。首先对采集的轮胎标识点图像进行降噪、分割、轮廓提取等图像预处理操作;然后通过对预处理后的轮胎标识点图像进行傅里叶变换,提取轮胎标识点轮廓的傅里叶描述子系数;最后通过计算待识别轮胎标识点图像的傅里叶描述子系数,与轮胎标识点模板库中图像的傅里叶描述子系数的欧氏距离数值,其中与最小欧氏距离相对应的模板库形状即为待识别轮胎标识点轮廓的近似形状,从而实现轮胎标识点的形状识别。实验选取圆形、方形、菱形以及十字形,四种共计200幅轮胎标识点形状图像,进行标识点形状识别准确率测试。实验结果表明,该算法能准确地识别出轮胎标识点形状,四种轮胎标识点形状的平均识别准确率为97.25%,其中圆形和方形轮胎标识点的形状识别准确率达98%。 展开更多
关键词 傅里叶描述子 标识点 欧氏距离 形状识别
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基于预分类处理的实时多手势识别算法 被引量：1
10
作者 黎明聪 吴逸畅 +2 位作者 张锡斌 曾志远 王嘉辉 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2017年第4期308-315,共8页
为了改善常见的背景模型在手势分割易受环境因素影响的缺点,以及提高基于傅里叶描述子的神经网络对大量手势分类的识别率,本文提出一种采用预分类的综合手势识别算法。首先,分割部分使用背景差分检测出手部,同时利用手分类器对手部识别... 为了改善常见的背景模型在手势分割易受环境因素影响的缺点,以及提高基于傅里叶描述子的神经网络对大量手势分类的识别率,本文提出一种采用预分类的综合手势识别算法。首先,分割部分使用背景差分检测出手部,同时利用手分类器对手部识别手掌位置,获取感兴趣区域,同时对手和背景分别进行掩膜更新,进入下一循环,具有较高的分割效果。接着,利用指尖检测和傅里叶描述子对区域进行特征提取。识别过程先根据指尖数目及实现功能进行预分类,再利用神经网络对傅里叶特征系数进行实时的识别并返回识别结果。最后,进行与直接的傅里叶系数的识别比较及复杂背景下与传统背景差分方法识别率比较,结果表明该算法普通手势比直接分类平均识别率高4.162%,易误检手势识别率提高最高达91.7%;复杂背景下性能也有较大改善。鲁棒性较强,可以容纳大量手势定义,满足人机交互的要求。 展开更多
关键词 计算机视觉 手势分割 预分类识别 傅里叶描述子 神经网络
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