-
题名复杂环境中多信息融合的手势识别
被引量:8
- 1
-
-
作者
赵爱芳
裴东
王全州
杨鸿武
安占福
-
机构
西北师范大学物理与电子工程学院
-
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2014年第5期180-184,共5页
-
基金
国家自然科学基金(No.61263036)
甘肃省杰出青年基金项目(No.1210RJDA007)
-
文摘
针对复杂环境中的手势识别问题,提出了一种融合深度信息和红外信息的手势识别方法。首先利用Kinect摄像头的深度信息进行动态实时手势分割,然后融合红外图像复原手势区域。解决了实时手势分割和利用手势的空间分布特征进行手势识别时由于分割的手势区域有缺损或有人脸干扰时识别率低的问题。经实验验证,提出的方法不仅不受环境光线的影响,而且可以识别区分度较小的手势,对旋转、缩放、平移的手势识别也具有鲁棒性。对于区分度较大的手势,识别率高达100%。
-
关键词
手势分割
空间特征向量
手势识别
深度信息
红外信息
复杂环境
-
Keywords
hand gesture segmentation
space eigenvector
hand gesture recognition
depth information
infrared informa-tion
complex background
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名基于GA参数优化的t-SVR网络安全风险评估方法
被引量:5
- 2
-
-
作者
成科
宋海声
安占福
孔永胜
-
机构
西北师范大学物理与电子工程学院
-
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2014年第12期91-95,共5页
-
基金
甘肃省自然科学基金(No.1208RJZA191)
-
文摘
为了提高网络安全风险评估的准确性和实时性,提出一种t时延参数优化支持向量回归机的网络安全风险评估模型(t-SVR)。利用遗传算法(GA)的全局搜索性,对t-SVR模型中的关键参数进行组合寻优。通过对网络安全风险数据集进行仿真,结果表明,基于GA参数优化的t-SVR评估模型已经解决了SVR存在的不足,提高了网络安全风险评估的准确率,缩短了评估时间,评估性能更加稳定。
-
关键词
网络安全风险
t-支持向量回归机(SVR)评估模型
遗传算法
参数组合寻优
-
Keywords
network security risk
t-Support Vector machine for Regression(SVR) assessment model
Genetic Algorithm(GA)
optimal parameters combination
-
分类号
TP393.08
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-