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一种基于神经网络的手势识别装置 认领
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作者 王金虎 聂凯 刘黔璋 《现代电子技术》 北大核心 2020年第10期141-144,共4页
基于BP神经网络算法设计一种能够实现对猜拳游戏和划拳游戏成功判决的手势识别装置。该装置具有训练和判决两种工作模式,对任意人员进行猜拳游戏和划拳游戏的手势训练,经过有限次训练后,生成深度BP神经网络,进而在判决模式下实现对手势... 基于BP神经网络算法设计一种能够实现对猜拳游戏和划拳游戏成功判决的手势识别装置。该装置具有训练和判决两种工作模式,对任意人员进行猜拳游戏和划拳游戏的手势训练,经过有限次训练后,生成深度BP神经网络,进而在判决模式下实现对手势识别的正确判定。该装置由控制模块、电容传感器模块、按键输入模块、显示模块以及探头部分组成。经测试证明,该装置具有成本低、响应时间短、正确率高的优点,扩展了手势识别的应用范围,具有良好的应用发展前景。 展开更多
关键词 手势识别 神经网络 手势训练 手势判定 电路设计 模式测试
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Human Skeleton Detection, Modeling and Gesture Imitation Learning for a Social Purpose 认领
2
作者 Linda Nanan Vallée Sao Mai Nguyen +2 位作者 Christophe Lohr Ioannis Kanellos Olivier Asseu 《工程(英文)(1947-3931)》 2020年第2期90-98,共9页
Gesture recognition is topical in computer science and aims at interpreting human gestures via mathematical algorithms. Among the numerous applications are physical rehabilitation and imitation games. In this work, we... Gesture recognition is topical in computer science and aims at interpreting human gestures via mathematical algorithms. Among the numerous applications are physical rehabilitation and imitation games. In this work, we suggest performing human gesture recognition within the context of a serious imitation game, which would aim at improving social interactions with teenagers with autism spectrum disorders. We use an artificial intelligence algorithm to detect the skeleton of the participant, then model the human pose space and describe an imitation learning method using a Gaussian Mixture Model in the Riemannian manifold. 展开更多
关键词 IMITATION Learning Artificial Intelligence GESTURE Recognition AUTISM Spectrum DISORDERS (ASD) GAUSSIAN Mixture Model (GMM)
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基于电容式感应的手势识别系统设计 认领
3
作者 葛海江 《传感器与微系统》 CSCD 2020年第4期80-82,共3页
研究了一种基于电容式传感器FDC2214的手势识别系统。为提高手势识别的准确率,设计了基于手型分布的电容感应测试方法,提出了多通道传感器的数据采集策略;在手势训练和识别算法设计上,采用冒泡排序法来优化采集的手势数据,并对新、旧数... 研究了一种基于电容式传感器FDC2214的手势识别系统。为提高手势识别的准确率,设计了基于手型分布的电容感应测试方法,提出了多通道传感器的数据采集策略;在手势训练和识别算法设计上,采用冒泡排序法来优化采集的手势数据,并对新、旧数据进行Delta差值和绝对值的累加操作,获得权值最小的识别手势。该手势识别装置分别在猜拳和划拳游戏中经过百余次的实验测试,猜拳游戏的识别成功率为100%,划拳游戏的识别成功率达99. 2%以上,且两种游戏的单个手势的识别时间不超过427. 9 ms,达到了较好的实时手势识别效果。 展开更多
关键词 电容式传感器 FDC2214 手势训练 手势识别 游戏
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基于超声波的真实场景手势识别算法 认领
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作者 周飞飞 李翔宇 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第3期821-826,共6页
针对基于超声波的手势识别系统在真实场景下的自动化和杂波干扰问题,提出一套包括手势检测、杂波滤除的手势识别算法。手势检测算法基于动态能量阈值,能够检测手势的产生,自动触发手势识别流程。杂波滤除算法使用目标分割,滤除RDM(range... 针对基于超声波的手势识别系统在真实场景下的自动化和杂波干扰问题,提出一套包括手势检测、杂波滤除的手势识别算法。手势检测算法基于动态能量阈值,能够检测手势的产生,自动触发手势识别流程。杂波滤除算法使用目标分割,滤除RDM(range Doppler map)图中的杂波,只提取其中有效目标的特征,用于手势的分类。实验结果表明,该系统能够在手势检测和手势识别两个流程间自动切换,对7种不同手势的识别率为97.9%,在存在干扰的真实应用环境中,杂波滤除算法能够提高识别率。 展开更多
关键词 手势识别 超声波 距离多普勒图 手势检测 杂波滤除
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基于DSSD的静态手势实时识别方法 认领
5
作者 周文军 张勇 王昱洁 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第2期255-261,共7页
手势识别作为一种自然和谐的人机交互方式,具有广泛的应用前景,而传统手势识别方法准确率不高、实时性较差。为此,在DSSD网络模型的基础上,提出一种静态手势实时识别方法。自制手势数据集,通过K-means算法及手肘法选取先验框的宽高比,... 手势识别作为一种自然和谐的人机交互方式,具有广泛的应用前景,而传统手势识别方法准确率不高、实时性较差。为此,在DSSD网络模型的基础上,提出一种静态手势实时识别方法。自制手势数据集,通过K-means算法及手肘法选取先验框的宽高比,采用迁移学习的方法解决数据量小导致的检测精度低的问题,同时根据识别精度选择ResNet101为DSSD模型的基础网络,经DSSD模型的反卷积模块融合各个特征提取层的语义信息,加强对小手势目标的检测能力。实验结果表明,该方法识别静态手势的识别率达到95.6%,较基于Faster R-CNN、YOLO和SSD的手势识别方法分别提高了3.6%、4.5%及2.3%,其检测速度为8 frame/s,能够满足实时检测要求。 展开更多
关键词 手势识别 DSSD检测算法 K-MEANS算法 迁移学习 小手势目标
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基于卷积神经网络与CUDA加速计算的手势识别算法应用研究 认领
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作者 姜洋洋 《系统仿真技术》 2020年第1期22-26,共5页
针对服务性智能终端对识别鲁棒性和用户体验的高要求,基于PC的传统计算机视觉算法已不能保证抗干扰力与实时响应的问题,提出了一种基于卷积神经网络与CUDA加速计算的手势识别算法。首先,建立数据训练机制,收集各种手势图像,分为训练集... 针对服务性智能终端对识别鲁棒性和用户体验的高要求,基于PC的传统计算机视觉算法已不能保证抗干扰力与实时响应的问题,提出了一种基于卷积神经网络与CUDA加速计算的手势识别算法。首先,建立数据训练机制,收集各种手势图像,分为训练集和测试集,为深度学习训练做好数据标注准备。然后,基于卷积神经网络原理,根据核心方程模型,进行代码实现,构成识别模型,并对手势样本训练集进行自动特征学习,完成模型迭代。最后,引入CUDA加速计算技术,将识别机制代码移植到独立显卡GPU平台,提高训练与识别过程的加速。实验测试结果显示:所提方法较好地兼顾了较高的识别精度与效率,耗时仅为1. 5 ms。 展开更多
关键词 卷积神经网络 CUDA加速计算 GPU 手势识别 识别模型
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基于STM32的手势识别系统的研究与设计 认领
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作者 高艳 贾冕茜 +1 位作者 黄伟平 张华峰 《西安文理学院学报:自然科学版》 2020年第2期35-39,共5页
以STM32F103ZET6作为主控芯片,电源模块采用限流可调稳压开关电源,提供稳定的电压,电流.通过覆铜电容极板采集信号,经过FDC2214电容式传感器的转换,通过硬件电路和软件电路的设计,采用卡尔曼滤波,冒泡排序等算法进行数据处理,设置动态... 以STM32F103ZET6作为主控芯片,电源模块采用限流可调稳压开关电源,提供稳定的电压,电流.通过覆铜电容极板采集信号,经过FDC2214电容式传感器的转换,通过硬件电路和软件电路的设计,采用卡尔曼滤波,冒泡排序等算法进行数据处理,设置动态设定阈值和环境值,设计实现“猜拳”、“划拳”人机交互手势识别等功能,手势判别结果稳定实时显示于TFT-LCD显示屏. 展开更多
关键词 STM32F103ZET6 手势识别 FDC2214 非接触式控制
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基于改进多尺度深度卷积网络的手势识别算法 认领
8
作者 景雨 祁瑞华 +1 位作者 刘建鑫 刘朝霞 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2020年第6期180-183,共4页
基于传统的浅层学习网络由于过度依赖于人工选择手势特征,因此不能实时适应复杂多变的自然场景。在卷积神经网络架构的基础上,提出了一种改进的多尺度深度网络手势识别模型,该模型能够利用卷积层自动学习手势特征,进而除去人工提取特征... 基于传统的浅层学习网络由于过度依赖于人工选择手势特征,因此不能实时适应复杂多变的自然场景。在卷积神经网络架构的基础上,提出了一种改进的多尺度深度网络手势识别模型,该模型能够利用卷积层自动学习手势特征,进而除去人工提取特征的弊端。该方法引入自适应多尺度特性来实现同一卷积层不同尺寸卷积核生成不同尺度特征,并通过级联浅层和深层的特征来达到不同抽象程度的特征图融合。同时,为了增强模型的泛化能力,提出了基于正则化约束的损失函数。实验结果表明,所提网络模型的识别精度高于普通单尺度卷积神经网络结构的识别精度,弥补了提取特征不够精细、全面及稳定性欠佳等缺点,同时网络训练所需的时间并没有大幅度增加。 展开更多
关键词 手势识别 深度学习 多尺度 卷积特征 正则化 损失函数
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基于改进YOLOv3网络的学生特定行为识别 认领
9
作者 王春辉 王全民 《计算机与现代化》 2020年第7期90-96,共7页
为了提高卷积神经网络在学生行为识别应用的检测精度,本文使用K-means聚类对特有数据集进行聚类得到更适应的anchor box,并且提出一种基于改进损失函数的YOLOv3网络模型。该网络模型将原有的平方和损失函数权重进行动态转化,注重计算连... 为了提高卷积神经网络在学生行为识别应用的检测精度,本文使用K-means聚类对特有数据集进行聚类得到更适应的anchor box,并且提出一种基于改进损失函数的YOLOv3网络模型。该网络模型将原有的平方和损失函数权重进行动态转化,注重计算连续变量的损失。新的损失函数能有效减低Sigmoid函数梯度消失的影响,使模型收敛更加快速。实验结果表明,基于改进损失函数的深度卷积神经网络应用对“抬头”“低头”“说话”3种姿态的识别均有提高。 展开更多
关键词 K-MEANS 图像增强 损失函数 YOLOv3网络 姿态识别
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基于HOG特征与手部多特征信息融合的静态手势识别 认领
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作者 杨述斌 潘伟 蒋宗霖 《自动化与仪表》 2020年第8期47-51,76,共6页
传统手势识别通过提取手势轮廓或关节点位置来进行手势分类识别,这些特征通常在多角度因素下难以准确地表征正确的手势信息,从而导致识别率下降。为了解决目前手势识别在多角度因素导致识别准确率下降的问题,该文提出一种融合HOG(方向... 传统手势识别通过提取手势轮廓或关节点位置来进行手势分类识别,这些特征通常在多角度因素下难以准确地表征正确的手势信息,从而导致识别率下降。为了解决目前手势识别在多角度因素导致识别准确率下降的问题,该文提出一种融合HOG(方向梯度直方图)特征和手部多特征的手势识别方法。在特征提取中,首先对处理后的手势图像提取HOG特征并使用PCA降维,然后对手势轮廓提取手部多特征,再将两种特征进行归一化处理后串联融合形成最终的分类特征,最后将最终分类特征通过SVM(支持向量机)进行分类识别,在多角度因素下,该方法能够更准确实时地实现手势识别,平均识别率达到96%,有效地解决了在多角度因素下传统手势识别方法精度不高的问题。 展开更多
关键词 手势识别 多角度 方向梯度直方图 手部多特征 支持向量机
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面向手势识别的电阻抗成像系统开发 认领
11
作者 姚佳烽 李比古 陈怀瑾 《传感器与微系统》 CSCD 2020年第8期89-91,95,共4页
开发了便携式电阻抗层析成像系统和可穿戴多电极阵列手环传感器,运用EIT技术实现了手势识别。EIT系统的主要功能是实现信号传输和数据处理,可穿戴多电极阵列手环传感器佩戴在受试者手臂用来注入电流并采集电压。测量10名受试者不同手势... 开发了便携式电阻抗层析成像系统和可穿戴多电极阵列手环传感器,运用EIT技术实现了手势识别。EIT系统的主要功能是实现信号传输和数据处理,可穿戴多电极阵列手环传感器佩戴在受试者手臂用来注入电流并采集电压。测量10名受试者不同手势的电压数据进行手势识别,并采用广义矢量模式匹配算法(GVSPM)重构受试者手臂内部电导率分布变化的图像。实验结果表明,开发的EIT系统可以实现手势识别。 展开更多
关键词 电阻抗层析成像 手环传感器 手势识别 电导率分布 图像重构算法
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基于电容感测的新型手势识别装置 认领
12
作者 王利平 黄健 《传感器与微系统》 CSCD 2020年第8期100-102,共3页
为有效检测输入的手势信息,采用一种新型电容式传感技术,是一种低功耗、低成本且高分辨率的非接触式感测技术。当不同手势靠近金属板时,会引起金属板对地电容值的变化,FDC2214检测到这种微弱的变化,并将其转换为高达28位二进制数字量输... 为有效检测输入的手势信息,采用一种新型电容式传感技术,是一种低功耗、低成本且高分辨率的非接触式感测技术。当不同手势靠近金属板时,会引起金属板对地电容值的变化,FDC2214检测到这种微弱的变化,并将其转换为高达28位二进制数字量输出,用I2C接口输出给微处理器,方便采集处理。由于不同的手势产生的电容值大小不同,输出不同的数值,经过多次训练和机器学习,实现识别不同的手势。测试结果表明:该方法对不同的手势识别率高达99%以上,可用于人机交互设备。 展开更多
关键词 手势识别 电容式传感技术 非接触式感测技术 机器学习
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支持向量机与微波传感器在手势识别中的应用 认领
13
作者 王拥军 马维华 《单片机与嵌入式系统应用》 2020年第2期57-60,共4页
提出一种基于10.525GHz微波传感器和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)算法相结合的手势识别方法。微波传感器输出的多普勒信号经过放大和ADS1256采样后,发送给BCM2837B0SoC,再利用快速傅里叶变换(FFT)提取手势特征,最后借助SVM... 提出一种基于10.525GHz微波传感器和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)算法相结合的手势识别方法。微波传感器输出的多普勒信号经过放大和ADS1256采样后,发送给BCM2837B0SoC,再利用快速傅里叶变换(FFT)提取手势特征,最后借助SVM进行分类。实验结果表明,本方法能够分别以87%、84%和83%的平均准确率识别2种、4种和6种手势,具有较强的扩展性和较高准确率。 展开更多
关键词 手势识别 微波传感器 SVM ADS1256 BCM2837B0 FFT
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时域注意力Dense-TCNs在多模手势识别中的应用 认领
14
作者 张毅 赵杰煜 +1 位作者 王翀 郑烨 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第9期101-109,共9页
为增强时间卷积网络(TCNs)在时间特征提取方面的能力,提出一种基于三维密集卷积网络与改进TCNs的多模态手势识别方法。通过时空特征表示方法将手势视频分析任务分为空间分析和时间分析两部分。在空间分析中采用三维DenseNets学习短期的... 为增强时间卷积网络(TCNs)在时间特征提取方面的能力,提出一种基于三维密集卷积网络与改进TCNs的多模态手势识别方法。通过时空特征表示方法将手势视频分析任务分为空间分析和时间分析两部分。在空间分析中采用三维DenseNets学习短期的时空特征,在时间分析中使用TCNs提取时间特征。在此基础上引入注意力机制,使用时域维度的压缩-激励网络调整每个TCNs层特征在时间维度上的权值比重。分别在VIVA和NVGesture两个动态手势数据集上对该方法进行评价,实验结果表明,该方法在VIVA数据集上的正确率为91.54%,在NVGesture数据集上的正确率为86.37%,且与最新的MTUT方法水平相近。 展开更多
关键词 手势识别 三维密集卷积网络 时间卷积网络 短时时空特征 注意力机制
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自然人机交互虚拟实验平台 认领
15
作者 朱兴宇 姜明辰 《长春工业大学学报:自然科学版》 CAS 2020年第3期299-304,共6页
利用Kinect传感器获取人体数据,用实验手势特征提取和识别的方法建立了虚拟实验平台。
关键词 自然人机交互 KINECT 虚拟仿真实验 手势识别
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基于GA-BP神经网络的手势识别精度优化研究 认领
16
作者 郭兴 徐武 唐文权 《现代电子技术》 北大核心 2020年第6期183-186,共4页
针对5DT数据手套手势识别过程中存在的精度问题,传统的BP神经网络算法受到其自身因素的影响,导致出现输出手势缺失、变形、精度差的问题。为此,该文提出一种GA-BP权值优化算法,能有效克服BP算法局部寻优的缺点,使输出值不断地接近期望数... 针对5DT数据手套手势识别过程中存在的精度问题,传统的BP神经网络算法受到其自身因素的影响,导致出现输出手势缺失、变形、精度差的问题。为此,该文提出一种GA-BP权值优化算法,能有效克服BP算法局部寻优的缺点,使输出值不断地接近期望数值,防止陷入局部极小的情况,可以克服输出图像缺失、变形的问题。在GA-BP算法的基础上,对函数输出误差的最大值进行权值优化,解决输出手势精度差的问题。实验结果表明,基于GA-BP神经网络权值优化算法改善了手势识别的精度。 展开更多
关键词 手势识别 精度优化 GA-BP神经网络 权值优化 效果分析 算法仿真验证
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基于组合能量特征的表面肌电信号手势识别算法 认领
17
作者 宋佳强 裴晓敏 +1 位作者 赵强 刘洪海 《传感器与微系统》 CSCD 2020年第6期139-142,共4页
为了提高基于表面肌电信号(sEMG)的手势动作识别准确率,提出一种基于肌电信号组合能量特征的手势识别方法。首先,计算s EMG信号和其高阶差分信号的能量谱;然后,提取基于能量谱的组合特征;最后,用主成分分析(PCA)算法对多组能量特征维度... 为了提高基于表面肌电信号(sEMG)的手势动作识别准确率,提出一种基于肌电信号组合能量特征的手势识别方法。首先,计算s EMG信号和其高阶差分信号的能量谱;然后,提取基于能量谱的组合特征;最后,用主成分分析(PCA)算法对多组能量特征维度约简,线性判决分析(LDA)分类器识别手势动作。利用肌电仪采集8组手势动作进行识别,基于组合能量特征的肌电信号手势识别方法对于手势动作识别的准确率可达97. 5%,比基于典型特征提取算法手势动作识别准确率更高;利用UCI数据库中的肌电信号进行实验,手势识别准确率可达94. 5%。实验表明:组合能量特征提取算法对不同的数据库具有普适性,所提取肌电信号组合能量特征能使不同手势动作的差异性更明显,整个手势识别方法准确率更高。 展开更多
关键词 表面肌电 特征提取 手势识别 降维 线性判别式分析
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基于计算机视觉技术的手势识别步骤与方法研究 认领
18
作者 罗国强 李家华 +1 位作者 左文涛 方斌 《无线互联科技》 2020年第3期148-149,共2页
计算机视觉技术在现代社会中获得了非常广泛的应用,加强对手势识别技术的研究有助于促进社会智能化的快速发展。目前,手势识别技术的实现需要完成图形预处理、手势检测以及场景划分以及手势识别3个步骤。此外,手势特征可以分为动态手势... 计算机视觉技术在现代社会中获得了非常广泛的应用,加强对手势识别技术的研究有助于促进社会智能化的快速发展。目前,手势识别技术的实现需要完成图形预处理、手势检测以及场景划分以及手势识别3个步骤。此外,手势特征可以分为动态手势以及静态手势,在选用手势识别方法时要明确两者之间的区别,通常情况下选用的主要手势识别技术有运用模板匹配的方法、运用SVM的动态手势识别方法以及运用DTW的动态手势识别方法等。文章对此展开研究。 展开更多
关键词 计算机视觉 手势识别 方法
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空间上下文与时序特征融合的交警指挥手势识别技术 认领
19
作者 张丞 何坚 王伟东 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第5期966-974,共9页
针对无人驾驶汽车快速准确识别交警指挥手势的需求,本文在分析交警指挥手势的关节铰接特征基础上,建立基于关节点和骨架的交警指挥手势模型;其次,引入卷积姿势机(Convolutional Pose Machine,CPM)提取交警指挥手势的关键节点,进而提取... 针对无人驾驶汽车快速准确识别交警指挥手势的需求,本文在分析交警指挥手势的关节铰接特征基础上,建立基于关节点和骨架的交警指挥手势模型;其次,引入卷积姿势机(Convolutional Pose Machine,CPM)提取交警指挥手势的关键节点,进而提取交警指挥手势中骨架的相对长度及其与重力加速度的夹角作为空间上下文特征,并引入长短时记忆网络(Long Short Term Memory,LSTM)提取交警指挥手势的时序特征;最后,设计了融合空间上下文和时序特征的交警指挥手势识别机(Chinese Traffic Police Gesture Recognizer,CTPGR),创建了包含8种交警指挥手势、时长约2小时的交警指挥手势视频库对CTPGR进行训练验证,并通过实验将CTPGR与已有交警手势识别算法进行了对比分析.实验证明CTPGR可以快速准确地识别交警指挥手势,系统对复杂背景和动态交警指挥手势具有较强的适应能力. 展开更多
关键词 交警指挥手势 手势识别 卷积姿势机 长短时记忆 特征提取
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基于FPGA的手势识别系统设计与实现 认领
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作者 陈振烁 陈炯希 《无线互联科技》 2020年第12期34-36,共3页
随着信息技术的迅速发展,计算机和人类生活的关系越来越密切,人机交互技术变得更加重要,先开发出键盘作为主用户界面的文本处理工具,后发展成鼠标作为图形用户界面的主要工具,现在“以机器为中心”转移到“以人为中心”的趋势持续加热... 随着信息技术的迅速发展,计算机和人类生活的关系越来越密切,人机交互技术变得更加重要,先开发出键盘作为主用户界面的文本处理工具,后发展成鼠标作为图形用户界面的主要工具,现在“以机器为中心”转移到“以人为中心”的趋势持续加热。模拟和类似人类感知传输信息类型的人机交互研究越来越多地受到关注,包括:人脸识别、唇读、头部运动跟踪、表情识别、凝视追踪识别和手势识别。文章在此基础上进行了基于FPGA的手势识别系统设计与实现。 展开更多
关键词 手势识别 现场可编程逻辑门阵列 电子设计
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