简介:首先采用基于混合高斯模型与椭圆肤色模型进行手势分割,分割出手势区域,使用卡尔曼滤波器进行手势跟踪,获得手势中心点的位置。在此基础上,记录各帧中心点位置,得到运动轨迹,利用提出的轨迹模板匹配方法对动态手势进行识别。该方法利用基本的几何特征便可完成手势运动轨迹的设置与识别,无需特征选择或训练样本的搜集。最后,采用基于Zynq-7000的Zedboard平台对该算法进行实现,并采用HLS硬件加速工具进行算法加速。实验结果表明,该算法可实现较精确的手势识别,接受弹性的输入采样,识别正确率在95%以上,且通过硬件加速后,可在嵌入式平台中实时识别,具有较好的实时性。
简介:当前,随着科学技术的不断发展,人们对安全防范的要求越来越高。同时,国家相关法律法规也要求以人防、物防、技防相结合的方式加强安全防范工作。在这样的背景下,面像识别技术在国家安全、军事安全和公安、司法、民政、金融、民航、海关、边境、口岸、保险及民用等行业开始实施、应用。如:公安布控监控、监狱监控、司法认证、民航安检、口岸出入控制、海关身份验证、银行密押、智能身份证、智能门禁、智能视频监控、智能出入控制、司机驾照验证、各类银行卡、金融卡、信用卡、储蓄卡等持卡人的身份验证,社会保险身份验证等。与其他生物识别技术相比,面像识别技术的可接受性强,人们通常不会介意将面孔作为识别特征。
简介:随着人工智能的发展,数字识别技术也得到了关注并通过各种算法提高了识别准确率。数字识别在安防、交通、邮政等领域发挥越来越重要的作用,是智能城市不可或缺的一环。通过采用包含隐含层的BP神经网络对数字识别进行仿真。首先介绍Mnist数据集、人工神经元模型、激活函数、BP算法等相关概念,详细描述了BP神经网络的原理,并通过实例进行BP网络设计。同时提出了6种优化方式,分别是初始化权值、设置Dropout、选取不同的激活函数、选取不同的代价函数、采用不同优化器、设置学习率。结果表明BP网络在数字识别方面具有实际应用价值,并能通过各种优化方式提高识别精度。