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基于傅立叶描述子和HMM的手势识别被引量：10: 2012年; 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。; 陈启军朱振娇顾爽; 关键词：手势识别傅立叶描述子隐马尔可夫模型人机交互

基于HOG的物体分类方法被引量：7: 2011年; 研究了利用梯度方向直方图(HOG)特征实现物体分类的方法,并且将该特征结合深度图像分割和支持向量机(SVM)分类器,实现了一个物体分类系统.该系统基于新型传感器Kinect,可以提供实时的彩色图和高精度的深度图.利用其深度图做图像分割并且还原物体的三维信息,提出了依据物体距离自适应放缩分割出的物体区域窗口尺寸的方法,解决了检测中的尺度问题.实验证明:该系统具有很高的准确度,并且在一定距离范围内具有较强的鲁棒性.; 胡仕玲顾爽陈启军; 关键词：梯度方向直方图图像分割支持向量机

基于ZigBee,CAN,WI-FI的车载网关设计: 2014年; 无线传感器网络在工业控制领域逐渐得到广泛应用,汽车内部网的应用与无线车载数据的传输受到越来越多的重视。为了实现无线传感器网络与现有车载控制局域网(CAN)之间的互联和集成,设计了一种基于ARM7微控制器STM32F107VCTX的多功能网关。它实现无线局域网络,控制局域网络,无线传感器网络三种通信协议,不仅成功的解决了ZigBee无线传感器网络与现有车载CAN网络的互联问题,而且通过WI-FI技术将无线传感网络扩大至无线局域网络,为移动应用产品的开发提供了硬件基础。; 王祝萍施星欣乔飞; 关键词：车载网关 ZIGBEE CAN WI-FI

基于全景视觉匹配的移动机器人蒙特卡罗定位算法被引量：3: 2012年; 本文提出了一种基于梯度直方图的全景图像匹配算法,并将该算法与蒙特卡罗定位方法相结合,构建了一种基于全景视觉的移动机器人定位方法.在分析所提出的匹配算法特点的基础上建立了系统的观测模型,推导出粒子滤波中重要权重系数的计算方法.该方法能够抵抗环境中相似场景对于定位结果的干扰,同时能够使机器人从"绑架"中快速恢复.实验结果证明该方法正确、有效.; 顾爽陈启军; 关键词：移动机器人全景视觉图像匹配蒙特卡罗定位粒子滤波

基于视角无关转换的深度摄像机定位技术被引量：4: 2014年; 通过整合深度和颜色信息,深度摄像机Kinect能够稳健的侦测出人体及人体骨架关节点,为计算机视觉、人体行为识别、机器人学的发展带来了革命性的进步.然而单台深度摄像机的侦测范围有限.虽然采用多台深度摄像机所构建的摄像机网可有效的扩大侦测范围,但是必须依赖深度摄影机之间的相对位置与朝向的精确标定.论文采用作者之前提出的以人体骨架为基础的视角无关转换技术,能快速稳健的标定出深度摄像机之间的位置关系.通过利用相邻两台深度摄影机同时侦测到的人体骨架,论文能直接利用深度摄影机所量测的人体上半身中稳定的关节点为新坐标系的参考点,实时的计算出两摄影机之间的平移向量和旋转矩阵,而不依赖其他额外的校正设备或人为介入处理.通过在室内环境中安装两台摆放于不同位置与朝向的深度摄影机,从而,验证了该方法的实时性与易用性.该实时标定方法解决了深度摄影机侦测范围有限的限制,同时,可由两两相邻的标定扩展到多台深度相机的全局标定,从而,可以被广泛的应用于人体行为识别、情境感知服务等领域.; 韩云钟圣伦叶正圣陈启军; 关键词：KINECT

基于边缘类型比率特征的人体检测算法: 研究基于立体视觉的室内人体检测方法,提出了一种描述图像一定区域内边缘类型比率的特征。算法在离线阶段将不同边缘点根据其邻域内的边缘梯度直方图(EOH)量化为不同的类别。检测时,首先通过立体视觉分割出场景中若干兴趣区域(RO...; 顾爽陈启军; 关键词：行人检测立体视觉; 文献传递

上下文场景识别模型的稀疏贝叶斯判别学习方法: 2012年; 在机器人场景识别问题中,将连续场景的相关性通过基于隐马尔可夫模型的上下文模型进行描述,采用不同于传统的使用生成模型方法学习上下文场景识别模型的方式,首先引入稀疏贝叶斯学习机对上下文模型中图像特征的后验概率进行建模,然后通过贝叶斯原理将稀疏贝叶斯模型与隐马尔可夫模型结合,提出一种能够实现上下文场景识别模型的判别学习方法,在真实场景数据库上的实验结果表明,由该方法得到的上下文场景识别系统具有很好的场景识别能力和泛化特性。; 陈雷陈启军; 关键词：上下文模型隐马尔可夫模型

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国际科技合作与交流专项项目(2010DFA12210)