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搜索资源列表

  1. vc++数字图像识别技术经典案例 光盘源码

  2. 第1章　数字图像与图像处理　1 1.1　数字图像相关概念　1 1.1.1　数字图像　1 1.1.2　图像处理　2 1.1.3 　图像识别　2 1.1.4　图像理解　3 1.2　图像的获取、显示与表示　3 1.2.1　图像的获取　3 1.2.2　图像显示　4 1.2.3　图像表示　4 1.3　数字图像处理系统的基本组成结构　9 第2章　相关的图像处理技术　10 2.1 　图像分割技术　10 2.1.1　阈值与图像分割　10 2.1.2　梯度与图像分割　11 2.1.3　边界提取与轮廓跟踪　11

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-06-12
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：girl198728

  1. 基于视觉的手势识别技术研究opencv

  2. 本论文的研究主要包 括以下几个方面: 1研 究 了 一种彩色图像中复杂背景下手势图像预处理方法。先获 取背景图像，然后将采集的手势图像同背景图像进行差影法处理，然 后进行彩色半阐值分割，再进行灰度阐值分割，最后进行平滑化处理。 实验证明该方法可以在比较复杂背景条件下较好的对手势图像进行 分割。 此外，对于复杂背景下基于肤色模型进行了实验，在基于肤色聚类特 征，提出利用RGB空间进行粗分割，用改进的HSV空间进行细分割的 手势分割新方法。实验结果表明，这种方法算法简单，易于实现，分 割效果较好，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-10-16
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：afd_326

  1. 基于背景的手势识别

  2. 手势一般隐藏了一定的信息，我们需要对手势进行识别，得到其表达的含义，从而控制人机交互的实施。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-02-25
    • 文件大小：561152
    • 提供者：htrjk

  1. 复杂背景下基于空间分布特征的手势识别算法.

  2. 复杂背景下基于空间分布特征的手势识别算法

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-04-26
    • 文件大小：541696
    • 提供者：fencuijie

  1. 基于matlab的手势识别系统

  2. 简单背景下在线识别手势，可与系统进行猜拳游戏

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-06-03
    • 文件大小：56320
    • 提供者：lyaowen0222

  1. 复杂背景下基于傅立叶描述子的手势识别

  2. 复杂背景下基于傅立叶描述子的手势识别，是傅里叶描述子的应用得出来的论文

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-03-16
    • 文件大小：284672
    • 提供者：szh90116

  1. 基于Qt 的手势识别案例

  2. 前后背景采用Ostu算法分离，得到二值图像后得到轮廓，多边形拟合之后，再得到凸包和凹陷，凹陷根据起始点，结束点，凹陷点三个点外积确定手指个数，若是基于Qt opencv环境不会搭建，可以参考我的博客，可留言 http://blog.csdn.net/a1294246096/article/details/17149635

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2014-02-25
    • 文件大小：22528
    • 提供者：a1294246096

  1. 使用德PTH-基于手势跟踪的手势识别非接触式控制器中的应用

  2. 关于手势的研究活动为基础的用户界面（UI）已经增殖，在过去十年[1]，[5]。其中各种基于手势的用户界面，接触界面已经进入了聚光灯下的人机交互（HCI）的智能电视和移动设备。非接触式用户界面的方法已经深入的研究，因为它们不仅提供了一个直观的 接口也无需额外的硬件。大多数的非接触式的用户界面已经基于颜色基于视觉的手势跟踪[2]，[3]。基于颜色的跟踪有两个致命的局限性：1）背景往往具有相似的颜色来双手武器。 2）照明勤换。为了避免色为主跟踪这些问题，我们提出了一种新颖的基于深度的专人跟踪合适的算

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-09-23
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：u010843609

  1. 复杂背景下基于空间分布特征的手势识别算法_杨波

  2. 复杂背景下基于空间分布特征的手势识别算法_杨波 摘要:为实现复杂背景下的手势识别,根据手势图像的区域形状特征提出一种基于手势空间分布特征的手势识别 算法.利用复杂背景下基于亮度高斯模型的手势分割算法分割出肤色区域,利用/搜索窗口0筛选当前肤色区域实现 手势定位,并提取包括空间相对密度特征和指节相对间距特征的手势空间分布特征,最后综合手势的2个手势特征 向量计算总的相似性来识别手势.通过引入随机采样机制提高识别速度,并引入搜索窗口机制实现肤色干扰时的手 势识别.实验结果表明,在环境光照相对稳定的

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2015-09-08
    • 文件大小：906240
    • 提供者：pxe512

  1. 基于openCV的手势检测与识别代码，其中使用了基于颜色的分割算法，如果结合运动检测和减背景方法，算法将会更加稳健。.rar

  2. 基于openCV的手势检测与识别代码，其中使用了基于颜色的分割算法，如果结合运动检测和减背景方法，算法将会更加稳健。.rar

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-10-24
    • 文件大小：25600
    • 提供者：weixin_43502568

  1. 基于 matlab 的手势识别系统

  2. 基于 matlab 的手势识别系统。 简单背景下在线识别手势，可与系统进行猜拳游戏 手势 识别

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-03-08
    • 文件大小：166912
    • 提供者：xmt1139057136

  1. 基于Sugeno模糊模型的ANFIS在手势识别中的应用

  2. 手势识别正在成为人机交互技术研究中的一种重要模式，运用摄像机和计算机视觉技术捕获静态手势图像，在YCrCb空间下利用高斯分布对肤色建模，通过计算背景颜色像素概率分割出干净的手势图像，再采用基于Sugeno模糊模型的自适应神经模糊推理系统识别手势。与传统的神经网络识别系统相比，该识别方法具有较好的自适应性和鲁棒性。实验结果表明，基于Sugeno模糊模型的自适应神经模糊推理系统能够有效地进行特征学习，正确识别率可以达到95%左右，是一个非常有效的静态手势识别方法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：689152
    • 提供者：weixin_38692969

  1. 基于不变矩和支持向量机的手势识别

  2. 选取Hu不变矩、手势轮廓的凹陷个数及其周长与面积比为手势识别的主要特征，采用了基于径向基核的SVM分类器进行0~9 十种手势的识别。实验结果表明,在背景单一、光照情况良好条件下，该方法具有很高的识别率，并且简单快速。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-18
    • 文件大小：442368
    • 提供者：weixin_38534683

  1. 基于轮廓PCA的字母手势识别算法研究

  2. 提出了一种改进的手势检测识别算法。首先对采集的手势图像综合运用Krisch算子的背景差分与肤色分割等算法进行预处理，然后根据手势的方向去除胳膊等非目标，截取手型区域。最后对手型图像进行轮廓检测，根据手型轮廓的二值图像进行PCA降维，并与投影降维后的样本计算空间距离，从而进行手势分类。通过此方法可以快速、准确地检测到手型区域，识别手型含义，且具有实时性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-17
    • 文件大小：286720
    • 提供者：weixin_38742124

  1. 基于Kinect深度图像信息的手势跟踪与识别

  2. 针对基于视觉的手势识别技术对环境背景要求较高的问题，提出了一种利用深度信息进行手势提取和识别的研究方案。采用Kinect深度摄像头，通过中值滤波以及深度信息与邻域特点来分割手部区域并用Canny算子提取出手势轮廓，再以深度图像的凸缺陷指尖来完成对指尖的检测，从而实现对数字手势1到5的手势识别。该方法可快速有效地对指尖进行检测，鲁棒性和稳定性都比其他方法更好。实验结果表明，该手势识别方案的平均识别率达到92％，证明了该方法的可行性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-17
    • 文件大小：466944
    • 提供者：weixin_38640168

  1. CNN_Gesture:基于Python，使用Opencv + keras的实时手势识别系统-源码

  2. CNN_Gesture一个实时的手势识别脚本 基于Opencv + keras的实时手势识别系统，准确率约96％，可录制数据集。 python3.6 + opencv + keras + numpy + PIL 运行“录制手势.py”，单击opencv的窗口，如果发现背景不够干净可以通过键盘按'b'重新设置背景。 键盘按'l'进入手势录制模式，一个手势录制完成训练集后会时段3s，再开始录制测试集。每个手势训练集+测试集录制结束后，键盘再按'l'会录制下一个手势，直到所有手势都录制完成。 全部训

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：23068672
    • 提供者：weixin_42135462

  1. 基于手势识别的工业机器人操作控制方法研究

  2. 针对目前操作工人与工业机器人之间的交互还是采用比较机械化的交互方式，设计使用 Kinect 传感器作为手势采集设备，并使用人的手势来对工业机器人进行控制的方法． 首先，使用深度阈值法与手部骨骼点相结合的方法，从 Kinect 传感器获取的数据中准确地提取出手部图像． 在提取过程中，操作员无需佩戴任何设备，对操作员所站位置没有要求，对背景环境也没要求． 然后，用稀疏自编码网络与 Softmax 分类器结合的方法对手势图像进行识别，手势识别过程包含预训练和微调，预训练是用逐层贪婪训练法依次训练网络的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38693506

  1. 基于视觉的手势界面关键技术研究

  2. 针对视觉手势界面存在的问题,提出了一套行之有效的解决方案.首先,为了解决视觉手势交互中的Midas Touch问题,以人类注意的信息加工模型为理论依据提出了一个可扩展的视觉手势交互模型,该模型将手势交互过程分为选择性处理、分配性处理和集中处理3个不同阶段;然后,基于该模型提出了一个视觉手势识别框架,并结合认知心理学从手势检测、跟踪和识别3个方面对该框架的各个组成模块的关键技术进行了阐述,其中手势检测模块和识别管理模块能够辅助系统在复杂的背景中滤除掉不相关信息而选择性地搜索人手并根据上下文信息对手

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38553381

  1. 基于双分类器的自适应单双手手势识别

  2. 针对传统卷积神经网络(CNN)中仅有对单手手势语义进行识别的算法和深度学习手势识别算法中CNN的收敛性差和识别精度低的问题,提出了一种基于两个分类器的自适应单双手手势识别算法以对单手和双手进行识别。该算法的核心是联合两个分类器进行单双手手势识别。首先,采用手数分类器对手势进行分割分组预测,将手势识别转化成部分手势图像识别;其次,采用自适应增强卷积神经网络(AE-CNN)进行手势识别,利用自适应模块分析出现识别误差的原因和反馈模式;最后,在迭代次数和识别结果的基础上进行参数更新。实验结果表明,手数

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-25
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_38660359

  1. OpenCV+python手势识别框架和实例讲解

  2. 基于OpenCV2.4.8和 python 2.7实现简单的手势识别。 以下为基本步骤 1.去除背景，提取手的轮廓 2. RGB->YUV，同时计算直方图 3.进行形态学滤波，提取感兴趣的区域 4.找到二值化的图像轮廓 5.找到最大的手型轮廓 6.找到手型轮廓的凸包 7.标记手指和手掌 8.把提取的特征点和手势字典中的进行比对，然后判断手势和形状 提取手的轮廓 cv2.findContours() 找到最大凸包cv2.convexHull()，然后找到手掌和手指的相对位置，定位手型的轮

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：108544
    • 提供者：weixin_38662122
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