基于手势识别技术的智能控制系统设计与实现

随着AI技术的兴起,与人工智能相关的新技术不断产生,给我们的生活带来了极大的便利。智能家居、智能玩具、辅助医疗、智能穿戴等都是AI技术带来的最新科技成果。手势识别技术作为一项突破性的新技术,在以上科技领域都有非常好的表现,被不断应用。本文利用STC89C51单片机芯片和PAJ7620手势传感器设计了一套基于手势识别技术的智能控制系统,能够应用在非接触的生活场景中,替代了传统的接触式的控制方式。具有较高的现实意义和实用价值。     

基于嵌入式的车牌识别系统设计

介绍了车牌自动识别系统的现状,结合课题研究的实际工作对车牌识别的字符分割算法和车牌底色检测算法进行了阐述。最后对车牌识别的嵌入式系统的硬件给出了硬件功能划分。     

基于皮肤特性的人体手部识别算法的研究

本文利用HSV颜色模型,针对人体皮肤的色相统计特性,对人体手部进行了识别,然后通过中值滤波消除了噪声,最后计算出了手部所在的重心位置。     

基于数位世界的第六感技术

本文通过对第六感技术的介绍,结合未来计算机和网络的发展趋势,描述了第六感技术在未来世界的应用,着重体现了第六感技术将完成实体世界和虚拟世界的无缝结合,将带给人类全新的生活方式。     

3D手势控制汽车

创新技术利用其在人机交互（HMI）领域的专长将这些技术融为一体,为驾驶员打造出独一无二的驾驶环境。     

图像模糊识别原理浅析

文章介绍了如何从COMS摄像头提取图像信息进行简单的寻径处理以及如何对已有的彩色图像进行相似度比较。     

基于改进的PCA算法和Fisher线性判别的掌纹识别研究

掌纹识别技术是生物特征识别技术的一种,它是根据人手掌上的有效信息（如：掌纹）来识别人的身份。人的掌纹具有唯一性和多特征性,这些都是识别的关键条件。识别的先决条件就是对掌纹图像进行特征提取,特征提取算法的好坏很大程度上决定了系统的识别率和效率的高低。现提出了一种基于改进的PCA算法和Fisher线性判别的掌纹识别研究方法。实验结果表明,识别率有一定提高。     

基于FDC2214的手势识别装置设计

以TI公司生产的FDC2214传感器为核心,以stm32F103系列的单片机作为控制系统,配合液晶屏模块、按键选择模块、语音模块,以优良的人机交互体验,实现对猜拳及划拳的手势识别。同时,验证了FDC2214抗电磁干扰(EMI)的优良性能。     

基于颜色特征识别的番茄果梗定位及特征增强算法

为了克服传统番茄采摘系统中的番茄形状不规则、环境复杂及背景干扰而导致番茄的识别率和定位率低这一问题,本文提出了一种基于HSV颜色空间的颜色特征提取及Hessian矩阵特征增强算法。首先基于HSV颜色空间检测成熟番茄目标,然后通过转移ROI定位果梗进一步用Hessian矩阵进行线性特征增强。实验结果表明该算法的平均分割重合率达到了83%,能有效实现复杂背景条件下的番茄识别。     

多点触摸手势设计的发展

多点触摸系统旨在于克服传统单点触摸设备的劣势,使输入过程更加多样化、人性化,更加符合人手自然的操作习惯以及降低对复杂操作进行快捷键记忆的难度。要达到这一目的,除了需要多点触摸硬件支持以外,还要有相应特性的手势库支持。随着多点触摸设备的不断发展,触摸手势的设计也应不断改进,与之相适应。重点分析了基于用户定义的手势设计方法,并就如何设计和定义多点触摸手势能够更好地符合用户对于多点触摸交互方式的需求展开了探讨。     

手势识别图像匹配技术的应用与研究

手势识别的前提条件是场景中手势的正确定位,通过皮肤颜色这一特点可以实现手势的定位。运用和比较了基于YCbCr色彩模型和BP神经网络两种肤色检测的方法。然后,通过帧间差分动态检测的方法,检测出静态的有用手势,将运动的手势判定为无用手势。最后,通过模板匹配找出被识别图像匹配度最大的模板,并认定它的手势为被识别图像的手势。在模板匹配中,为了消除手势的抖动,减小抖动对识别的影响,引入了自适应,从而使匹配更加精确。     

敏感图像识别算法研究

为了控制色情图像在网络上传播,文章提出了一种敏感图像识别算法,该算法结合人体肤色模型、人脸识别及图像肤色区域面积所占比例等技术,实现了对色情图像的识别过滤。实验结果表明,该方法误判率较低,具有良好的实用性。     

基于LBPH算法的人脸识别算法研究与设计

人脸识别技术是一种根据人脸的特征信息进行身份判定的技术,此技术经过几十年的发展,由弱人工智能向强人工智能转化,论文提出了一种Python语言利用LBPH算法提取人脸特征、实现人脸识别的方法。     

基于小波神经网络的人脸识别算法研究

利用小波神经网络建立了人脸识别算法,并且利用MATLAB软件编制的仿真程序,进行了仿真分析,仿真结果表明,该方法具有较高的人脸识别精度。     

基于改进型BP神经网络的字符识别算法研究

神经网络被广泛地应用于字符识别,通过对其难点问题的分析,为了提高字符识别率,本文应用改进型BP神经网络进行字符识别,该算法识别率高,速度快,可适用于多种高噪声环境中,实用性很强。     

基于Sigmoid学习率BP神经网络的非特定人语音识别算法研究

本课题基于非特定人语音识别的原理和过程,结合BP神经网络的建模理论及特点,主要研究了BP神经网络模型在语音模式识别中的应用问题。同时针对标准BP神经网络训练收敛速度慢及容易陷入局部最小的缺点,提出了Sigmoid学习率BP神经网络训练算法,并通过仿真计算,得出在非特定人语音识别应用方面Sigmoid学习率BP神经网络算法的收敛速度要优于标准BP神经网络算法且识别率更高。     

大学生社会责任感研究

社会责任感是大学生在社会背景下对他人的生存和发展承担责任的强烈自觉意识和崇高情感的体验,主要包含大学生责任感的内在理性和大学生责任感的外在情境两个方面。本文从当代大学生社会责任感的现状出发,对大学生责任感缺失的成因和提升措施进行了初步的基础性思考。     

三种感官媒介在“园林植物识别”教学中的优化

目的:本研究以提高园林植物识别教学效果为目标,找到文字、语音和图片三种感官教学媒介在园林植物识别教学中的优化方案。方法:采用正交试验的方法,分析了三种不同感官媒介对课程教学效果的影响规律。结果:三种媒介的综合使用效果最佳,其次为图片和语音,而文字和语音的组合效果最差。结论:文字教学45分钟,语音教学30分钟,图片教学30分钟的最优媒介组合方式可以有效提高课程教学效果。     

拖拉机作业速度检测装置研究

针对拖拉机田间作业速度信息采集不到或者采集不准确等农机应用过程中的实际问题,基于工业控制计算机、数字量三轴加速度传感器以及增量编码器设计开发拖拉机作业速度实时检测装置,数字量加速度传感器通过串口通讯实时输出加速度数据信息,输入到工业控制计算机中,经卡尔曼滤波器算法处理后,积分计算得到速度信息。     

数码防伪现场识别装置设计

当今社会,商品防伪已日益成为全球经济领域面临的严重问题,研究提出一种便捷可靠的数码防伪识别方式已迫在眉睫。本文利用混沌密码技术、条码识别技术和射频识别技术,设计研发了一套数码防伪现场识别装置,消费者仅需将商品防伪标签对准查询扫描设备或直接输入所购商品的防伪码,即可"一键式"进行商品实时现场真伪鉴别。