潘浩
- 作品数：7 被引量：19H指数：2
- 供职机构：上海大学更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 全彩LED显示屏亮度检测与校正算法被引量：2
- 2017年
- 针对全彩LED显示屏亮度均匀性问题,介绍了一种基于CCD相机的全彩LED显示屏亮度检测和校正算法。首先利用CCD相机获取显示中的图像,通过数学形态学和大津法对图像进行去噪和阈值分割处理,确定LED灯点的中心位置,然后使用最佳包含圆方法统计分析各个灯点的相对亮度值,并计算出其三色校正系数矩阵。实验证明,该算法检测速度快,校正效果较好,从而改善了显示的质量,延长了显示屏的使用寿命。
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- 关键词：图像处理LED显示亮度均匀性阈值分割
- CCD相机全彩LED显示屏亮度检测与校正算法被引量：1
- 2016年
- 针对LED显示屏亮度显示不均这一问题,提出一种基于CCD相机的全彩LED显示屏亮度检测与校正算法.该算法使用CCD相机获取显示屏显示的图像,并通过数学形态学和大津法对图像进行去噪和阈值分割处理,确定LED灯点的中心位置,然后结合最小外接矩形与亮度相加法确定灯点的相对亮度值,最后计算出显示屏中各个灯点的三色校正系数矩阵.实验结果证明:该算法能够快速、有效地提高LED显示屏的亮度均匀性,从而改善显示屏的显示质量与延长显示屏的使用寿命.
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- 关键词：图像处理阈值分割LED显示亮度均匀性
- 基于关键特征点运动轨迹的动态手势识别被引量：4
- 2015年
- 为实现基于运动轨迹信息的动态手势识别,本文介绍了一种基于手势关键特征点轨迹识别的方法。将深度摄像机获取的深度信息经过自适应阈值算法提取人体目标,经过细化等算法得到人体骨架,并提取手势关键特征点轨迹,利用支持向量机在公开的、具有挑战性的DHA数据集中有关手势数据进行识别和评估。实验证明该方法可以实现复杂背景下的多种手势的识别,鲁棒性强。
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- 关键词：动态手势支持向量机
- 基于Leap Motion的三维动态手指姿势识别被引量：8
- 2016年
- 为实现基于运动轨迹信息的动态手指姿势的识别,促进人机交互和虚拟现实交叉领域的发展,介绍了一种基于Leap Motion的三维(3D)空间内的指势关键特征点轨迹识别的方法。将Leap motion controller获取的模型化的手部信息经过手部骨架算法提取出手部骨架目标,然后,利用细化算法得到手指直线示意图,并提取指势关键特征点及运动轨迹。利用支持向量机(SVM)对3D基本动态指势进行识别和评估。实验结果表明,该方法能够在较为复杂的3D空间内,即使手部出现自遮挡的情况下,实现动态指势的识别,准确率较高,稳健性强。
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- 关键词：图像处理人工智能关键特征点支持向量机
- 基于深度数据的关键特征点提取及动态手势轨迹识别被引量：1
- 2015年
- 基于深度图像的动态手势轨迹识别通常需要大量的训练数据,如何快速标定和建立姿态数据集是一个具有挑战性的任务。介绍了一种基于深度数据的关键特征点提取及动态手势轨迹识别的方法。深度数据信息经过自适应阈值算法提取人体目标,结合肤色分割出手部范围,并寻找到对应的关键特征点,最终获取手势关键特征点的轨迹。利用支持向量机对DHA数据集中有关手势的数据进行了识别和评估。实验表明介绍的方法可以实现复杂背景下的手势识别,其准确率有了进一步的提高。
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- 关键词：动态手势识别关键特征点支持向量机
- 基于局部扫描法对倾斜指势的识别（英文）被引量：2
- 2016年
- 为满足手指交互系统的需要,并能够达到对倾斜指势进行准确识别的要求,本文介绍了一种快速、准确对指尖检测定位并实时识别倾斜指势的方法。该方法利用YCb Cr颜色空间分割算法对肤色聚类进行粗分割,然后运用"周积比"概念对预处理区域进行细化分割,剔除除手部以外的肤色干扰区域并利用最小二乘法二项式拟合算法获取手指轮廓。采用改进的凸包络优化算法完成指尖的检测及倾斜修正。最后,进行局部扫描获得最终的指势识别。实验表明本文介绍的方法能实现简单倾斜指势0?9的识别且识别率高达95.7%,稳定性较好。
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- 关键词：肤色
- 一种改善LED显示屏亮度均匀性的算法被引量：1
- 2017年
- 基于显示屏控制技术与校正原理,提出了一种改善LED显示屏亮度均匀性的算法。通过CCD相机采集显示屏RGB图像,用数学形态学和模板匹配法确定灯点的位置并根据发光区域的灰度值计算其相对亮度,生成每个灯点的校正参数,用脉冲宽度调制控制灯点的亮度。实验结果表明提出的算法能有效改善显示屏的亮度均匀性,提高显示屏的显示质量并延长其使用寿命。
- 严利民潘浩杜斌殷晓文
- 关键词：图像处理LED显示亮度均匀性阈值分割
