基于傅里叶描述子的手势识别方法

手势识别是计算机视觉人机交互应用领域关键技术,手势轮廓携带有手势重要特征,准确捕获手势轮廓对提高手势识别具有重要意义。针对手掌轮廓特征提取困难和手势识别率低问题,提出了基于傅里叶描述子的手势识别方法,按照候选窗口最大轮廓傅里叶描述子匹配度和置信度分割出手掌区域;跟踪手掌轮廓计算其傅里叶描述子得到手势轮廓特征值;将16个手势轮廓特征值作为BP人工神经网络的输入,利用BP人工神经网络识别手势。实验表明,该方法能有效捕获手势轮廓和识别19种手势,具有识别率高、性能优良和鲁棒性好等优点。

基于傅里叶描述子的吸烟行为检测方法

针对烟雾传感器易受粉尘和水雾影响、视频烟雾采集易受光照和气象条件影响等问题,提出了一种基于傅里叶描述子的吸烟行为检测方法。首先,制定了手部区域获取规则,完成Azure Kinect传感器RGB相机与深度相机的标定和对齐,得到包含烟支的手部目标区域;然后,比较不同颜色模型下的烟支分割效果,选择分割效果更优的YCbCr颜色模型,并提取分割后图片基于傅里叶描述子的形状特征;最后,训练支持向量机(SVM)分类器,以交叉验证的方式选择参数。建立吸烟行为检测数据集,比较了不同的分类器。实验结果表明:本文提出的基于傅里叶描述子与SVM的吸烟检测方法准确率达86%、精确率93%、召回率达82%。本文方法检测效果优,可布置在移动巡检机器人上,为保障石化厂区的安全发挥积极作用。

一种基于傅里叶描述子的轴心轨迹自动识别方法

傅里叶描述子是分析和识别物体形状的重要方法之一。文中详细讨论了傅里叶描述子的原理、不变性和实际应用方法;运用人工神经网络分析方法,以傅里叶描述子作为特征向量,对汽轮发电机组轴心轨迹的自动识别进行了探讨;并对3类典型的轴心轨迹的自动识别进行了仿真试验,结果表明该方法是有效、可行的。

基于傅里叶描述子的稻飞虱形状识别

分析了具有旋转、平移和尺度变换不变性,并且与边界的起点位置无关的归一化傅里叶描述子,并把傅里叶描述子及欧氏距离应用于稻飞虱的形状识别中,通过计算同一形状和不同形状的平均离散度检验了归一化傅里叶描述子系数的稳定性,从而确定形状系数基准值。对191张样本图像进行了测试,当相似度差异小于0.0123时,稻飞虱误判率为7.85%。结果表明,归一化傅里叶描述子具有高效的识别性能。

采用傅里叶描述子和支持向量机的服装款式识别方法

为解决当前服装款式识别领域中,服装轮廓特征提取技术较复杂,其分类方法的效率低、适应性差等问题,提出一种新型的服装款式的识别方法。首先创建了一个服装图像样本库,并从这些服装图像中提取服装轮廓,然后使用傅里叶描述子描述服装的轮廓特征,以多分类支持向量机进行分类。结果表明,该方法能够准确提取服装轮廓,傅里叶描述子的识别效果优于Hu不变矩和融合特征(Hu不变矩和傅里叶描述子);对傅里叶描述子进行主成分分析不能提高识别准确率;支持向量机的分类效果优于极端学习机;该方法能够达到95%以上的识别率,尤其对轮廓特征明显的款式有更好的识别率。

基于归一化椭圆傅里叶描述子的黄瓜形状识别

为定量描述水果形状以便为后续识别提供特征信息,以黄瓜为研究对象,通过对黄瓜图像进行增强、阈值、形态学及边界提取操作,提取黄瓜边界并用数对表示。采用椭圆傅里叶描述子定量描述边界信息,并做尺度变换、旋转变换及起始点变换归一化处理。利用描述子对黄瓜边界进行重建,对重建后边界做误差分析。实验结果表明:采用椭圆傅里叶描述法,只需少量描述子即可完成黄瓜形状识别,并可准确重建原始形状。

基于椭圆傅里叶描述子的形状表示的研究

形状表示是模式识别和计算机视觉中最重要的研究内容之一。针对传统形状表示算法对形状的整体特征和细节信息不能同时描述、通用性不高的问题,提出了一种基于高斯多尺度分析下的椭圆傅里叶描述算子。提出的算法利用高斯函数与目标形状的复坐标函数进行卷积,通过选择高斯曲线的参数,将形状的边界信息呈现到不同的尺度空间之中;利用椭圆傅里叶变换将其展开得到表示该形状的特征向量。实验结果表明,该方法的优点在于描述同类形状时,特征向量之间的相关系数高,具有很好的平移、旋转以及尺度不变性;在描述不同类形状时,相关系数低,有很强的形状区分能力。该方法在形状分类实验中也有较高的检索准确率。

结合CSS与傅里叶描述子的手势特征提取

目前常用的基于视觉的静态手势特征提取方法只从单一方面进行描述,缺乏全局信息和局部信息的有效结合。为此,提出一种结合CSS形状描述子与傅里叶描述子的手势特征提取方法。将CSS形状描述子与傅里叶描述子相结合,以此作为一种融合手势局部特征和全局特征的新的静态手势特征。实验结果表明,与传统方法相比,该方法的正确率更高,达到98.3%。

基于椭圆傅里叶描述子的香蕉形状识别

为实现香蕉形状的识别,文章提出了一种基于计算机视觉和椭圆傅里叶描述子的形状识别方法。先由专家挑选果指果形为弯、微弯、末端直和直的香蕉共107枚,再获取预处理后图像的边界链码并提取其椭圆傅里叶系数,通过比较原形状和重建形状来选取合适的系数个数,然后用主成分分析对非负系数进行降维,最后进行模糊C均值聚类。研究结果表明,可以将该机器识别方法应用于香蕉形状的识别,为实现香蕉及其深加工产品的增值提供了一种技术手段,并为进一步实现香蕉果把和果穗的形状识别奠定了基础。

基于多尺度通用傅里叶描述子的灰度图像检索

灰度图像相似性匹配是图像检索系统的一个重要组成部分。为了把多尺度分析和通用傅里叶描述子相结合来得到多尺度通用傅里叶描述子,并将其用于灰度图像检索系统对。实验结果表明,多尺度通用傅里叶描述子具有多尺度分析效果,不仅能较好地克服图像灰度噪声带来的干扰,并且具有旋转、比例不变性,在灰度图像检索中能取得较好的结果。

边界点数量对傅里叶描述子识别精度的影响

以傅里叶描述子(FDs)为形状边界的特征识别时,边界点数量(N)是影响其识别精度的唯一不确定参数。为合理选择该参数,以圆、椭圆、稻飞虱前翅边界为研究对象,以复数傅里叶描述子(CFD)、椭圆傅里叶描述子(EFD)为边界特征,以类内相似度、类间相似度为评价指标,对边界点数量影响识别精度的实质进行试验分析和验证。结果表明,边界点数量是以改变类内相似度/圆形边界信息量达到傅里叶描述子识别精度的改变,而且,一次采样的边界点数量N≥64时,CFD可以用较少的重采样的边界点数量(N≥16)来描述边界的整体形状;一次采样和重采样的边界点数量对EFD的识别精度均有影响,该描述子需要较多的边界点数量(N≥128)来表达边界的细节信息,尤其适用于边界形状极其相似的场合。

傅里叶描述子和Hough变换检测封闭边界运动

运动检测广泛的应用于机器视觉和基于对象的视频编码以及生物医学的运动功能分析等领域。文章分析了平面封闭边界运动和傅里叶描述系数的变化关系,提出了基于边界傅里叶描述子和Hough变换检测平面封闭边界的运动,并通过计算机仿真证明该方法的可行性。

一种二维极坐标傅里叶描述子在图像检索中的应用

在图像检索中,形状描述是图像内容描述的关键部分。目前已经存在的大多数形状描述符均是基于某一特定应用的,不具有通用性。文章提出了一种基于二维极坐标傅里叶变换的傅里叶描述子对目标形状的描述方法,分析并实验验证了该方法的各个性质,并讨论了它的实际计算问题。实验结果表明,该描述符通用性强,鲁棒性高。

基于小波变换及傅里叶描述子的图像检索

分析并设计了具有不随目标的平移、旋转和尺度变换以及边界的起点变化而变化的傅里叶描述子。把小波变换的多尺度边缘检测算法及傅里叶描述子应用于基于内容的图像检索。实验结果表明 ,这种方法对于有背景噪声和旋转。

基于极坐标和傅里叶描述子的二值商标图像检索

针对二值商标图像,引入极坐标转换,达到平移、缩放和旋转不变性的目的。用傅里叶描述子表示多边形近似后的轮廓特征,并进行匹配。试验表明,这种方法符合人的视觉语义,能很好地应用于商标图像检索中。

基于矩-傅里叶描述子人脸图像识别

本文介绍了在Radon变换下的图像矩特征的抽取方法,并得到图像的矩特征矩阵;进而对矩特征矩阵按行向量进行傅里叶交换组成矩-傅里叶描述子特征矩阵,采用矩阵的加权欧氏距离作为人脸图像的匹配识别的算法,产生较好的结果。

傅里叶描述子与角点相结合的形状匹配

针对傅里叶描述子对物体轮廓细节特征描述的不足,提出了综合傅里叶描述子和角点特征的轮廓描述方法。利用尺度空间DOG算子或傅里叶变换逆差方法检测轮廓角点提高检测速度,采用最小循环距离方法对角点序列进行比对,增强了匹配鲁棒性。实验结果表明,与傅里叶描述子方法相比,该方法准确率有了较大提高,与CSS方法相比,运算速度提高了近10倍。

基于傅里叶描述子的示功图诊断方法研究

提出了基于傅里叶描述子提取轮廓线特征的示功图故障诊断方法。利用八邻域搜索和形态学方法提取示功图轮廓线,在此基础上计算轮廓线边界点序列的归一化傅里叶描述子,保证了图像对于旋转、缩放和平移的不变性,并将其作为特征量输入到距离分类器中,从而实现故障智能诊断。实验结果表明,该方法可以有效地识别出示功图的不同故障类型。

基于傅里叶描述子和共振频率的不规则果形梨果硬度评估指标构建

针对不规则果形梨果,为构建适用于评估果形不规则梨果硬度的硬度指标,该研究采用傅里叶描述子对梨果轮廓进行描述,并将试验模态分析和有限元模态分析相结合,研究果形变化对梨果振动频率的影响规律,基于振动频率和果形描述子构建硬度评估指标。结果表明,采用前15个傅里叶描述子可以准确描述啤梨果形轮廓特征,第1傅里叶描述子与啤梨低频弯曲、挤压、呼吸模态频率线性相关性较高,相关系数分别为-0.923、-0.922、0.700;挤压模态振动变形在赤道部较大,测试时易于提取共振频率,因此选取挤压模态频率构建含有第1傅里叶描述子的硬度指标,新指标评估硬度值与M-T穿刺硬度实测值决定系数为0.892。研究结果可为果形不规则梨果硬度评价提供参考。

一种改进的二维傅里叶描述子在基于形状的图像检索中的应用

在图像检索中 ,形状描述是图像内容描述的关键部分 .目前已经存在的大多数形状描述符均是基于某一特定应用的 ,不具有通用性 .文中提出了一种基于二维极坐标傅里叶变换的傅里叶描述子对目标形状的描述方法 ,分析并实验验证了该方法的各个性质 ,并讨论了它的实际计算问题 .实验结果表明 ,本描述符通用性强 。