简介:摘要 在进行手势图像识别时,由于光照强弱、背景干扰等因素而导致手势识别的准确率降低,这给实际应用造成很大困扰。提出了一种基于肤色检测的动态手势识别算法。首先利用图像采集器获取若干手势图像,将RGB格式的手势图像映射到YCrCb颜色空间;然后对若干样本图像进行实验以获取合适的Cr分割阈值,并对图像进行二值化处理;利用改进的扫描线填充算法追踪手势位置并进行框定标识和尺度规范化处理,以提高算法效率,生成训练样本集和测试样本集。其次,利用卷积神经网络对手势图像样本集进行分类,计算结果表明准确率达到99.69%,远高于未二值化的手势识别率。从静态识别率、动态识别率、快速识别率、变换识别率等四个方面对该算法进行评价,结果显示综合准确率达到99.25%,满足实际工程需要,在灾情图像识别、呼救模式识别等领域具有实用价值。
简介:摘要:随着我国经济的不断发展、科技的不断进步,越来越多的高新科技产业融入人们的生活,给人们的生活带来了极大的帮助,不仅提高了人们的生活质量,还让人们的生活越来越简单便利。手势识别系统就是一个全新的高新科技,为人们解锁开锁等方面提供了不少的便利,在传统的手势识别装置中,往往会需要大量的复杂的设备进行计算,从而增加手势识别系统生产成本,所以想要提高性价比,增加人们方便程度,就有团队不断改良手势识别系统。目前,电容感应的手势识别系统闯入人们视野,因为这样的系统相对硬件要求小,而且功耗小,对环境光强不敏感,只需要手放在上面,便可通过电容传感实现识别解锁,这样的设计方案不仅大大的提高了工作效率,更为人们生活提供了方便,而且节约成本,减少成本输出,还遵循了绿色环保发展的特点。本文主要对系统的硬件与软件设计进行了解说和分析,最后根据设计内容进行系统测试,将测试结果传达给各位,希望对有关部门有所帮助。
简介:摘要:手势分割作为手势识别技术中最关键的一个环节,其根本目的就是从各种环境背景中,将手势分割出来,手势分割的好坏直接影响到后续对手势的识别准确率。目前对于手势识别的最大难题,即是否可以将手和背景完整的分割出来,是否可以对复杂的环境等影响因素有很好的抗干扰性,本文将对手势分割,手势特征提取和识别的的方法进行分析。
简介:摘要 : 3-6岁阶段是幼儿身心发展的重要时期,幼儿园的一日生活即教学,如何科学的安排活动,创设良好的生活环境,还要有良好的常规,开展丰富的体能游戏和户外活动十分重要。俗话说“无规矩,不成方圆”通过建立口令手势的常规来培养安全行为习惯,形成良好的游戏氛围,以保障幼儿的身体健康成长,保证教学活动质量。教学常规中通常采用口令组合手势来组织活动,使孩子注意力集中,正确理解教师的要求。作为教师如何科学、有效的利用好口令手势进行体育活动教学,不单是为教学服务,也希望通过形成教学常规默契来运用到一日生活当中。使之真正成为教师的一种有力工具,提升教学质量,促进幼儿适应各种生活情景更好融入集体,主动参与活动。
简介:摘要:为了加强与聋哑人群的无障碍沟通,团队提出了一种高效的手语识别技术。该项技术是利用了改良后的HOG算法、SVM技术和改进Canny算法。HOG算法的改良解决了主、副对角线上像素的灰度信息的问题;结合使用SVM技术,对静止哑语姿势进行特征提取和训练,从而有效捕捉手势的关键特征;改进Canny算法解决移动边界的提取问题,最大限度的提升了识别率和识别速度。通过实验验证,我们发现这种方法在识别成功率和时间效率方面,都优于传统的HOG特征结合SVM的方法。这种技术的实现,为聋哑人士与听力正常人群之间的交流提供了更加流畅的通道,是无障碍通信领域的一大进步。
简介:一、引言正如历史学家不轻易地在肃慎、挹娄、勿吉、靺鞨、女真、满洲之间划一系列连等式一样,语言学家也同样不轻易地认为以上各民族(或部族)的语言内部具有单向的历史必然连续性。拿形成民族的不同历史阶段作为语言历史分期的依据,本身就不是十分妥贴的作法;何况语言的发展变化远较民族的演进更为复杂。但是,在我们尚未对满族语言的历史演变规律得出一个科学的结论之前,不妨暂用这种方法作为一个分期的大致依据。我们初步可以把满语的历史划分为以下四个时期:1.公元12世纪以前,女真共同体形成之前。2.公元12世纪到16世纪,女真语言文字行使阶段。3.公元17世纪到19世纪,满族语言文字行使阶段。4.公元20世纪,辛亥革命以后。满语在满洲通古斯语族历史比较研究的领域中占有举足轻重的地位。满语是满洲通古斯语族中唯一具有文字的语言,满族曾在历史上两度造字,遗留下浩如烟海的历史文献;满文是一种比较科学的拼音文字,它能够反映出当时的满语语音的概貌,并且被相邻的亲属语言长期借用;此外,满语的个别方言至今还有保存。因此,无论是进行历时的满洲通古斯原始共同语的古音构拟,还是进行共时的亲属语言的比较研究,都离不开满族语言文字这个重要的基点。