刘江华
- 作品数：13 被引量：408H指数：9
- 供职机构：上海交通大学更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信理学经济管理更多>>
- 基于Gabor小波特征抽取和支持向量机的人脸识别被引量：28
- 2003年
- 文章利用Gabor小波对位置误差、光线等因素具有强的鲁棒性的优点,将人脸图像在一定格点上取大小和方向不同的2D-Gabor小波变换,取变换系数幅值作为特征向量,送入支持向量机中进行分类。有效地结合了Gabor小波的特征抽取能力和支持向量机的分类能力,并对AT&T人脸库进行性别分类和人脸识别,得到了较高的识别率。
- 刘江华陈佳品程君实
- 关键词：支持向量机人脸识别
- 面向移动应用的RFID中间件研究与开发
- 随着无线射频识别技术（以下简称RFID）技术的不断发展，以及智能设备小型化和处理能力的不断增强，将RFID与智能终端设备集成的移动RFID应用不断涌现。但是RFID硬件设备的多样性，移动或小型化智能终端设备计算资源有限的...
- 刘江华
- 关键词：无线射频识别无线数据传输中间件系统智能终端设备网络带宽
- 文献传递
- 基于光流及耦合隐马尔可夫模型的动态手势识别被引量：11
- 2003年
- 基于块的相关算法来计算光流 ,并利用光流跟踪双手的运动 .双手的运动轨迹取相邻两点的速度向量 ,经 8方向链码量化后作为观察向量 .和直接利用位置信息相比较 ,提高了识别的鲁棒性 .采用耦合隐马尔可夫模型来识别双手动态手势 ,提出并实现了最大后验概率的训练 .对 6个双手动态手势的试验表明 ,耦合隐马尔可夫模型 ( CHMM)比常规隐马尔可夫模型 ( HMM)
- 刘江华陈佳品程君实
- 关键词：最大后验概率动态手势识别
- 智能仿人机器人的现状及展望被引量：10
- 2000年
- 仿人机器人是当前智能机器人研究领域中最新的研究方向之一，并引 起了广泛的注意。本文介绍了作为智能机器人重要表现形式的仿人机 器人的特点，对世界上针对仿人机器人的研究工作进行了综述，指出 了各自的侧重点及不足之处，指出了今后研究工作的重点。
- 姜山程君实陈佳品刘江华
- 关键词：智能机器人仿人机器人智能控制
- 双目视觉平台的研究被引量：36
- 2002年
- 本文介绍了双目视觉平台的研究目的、意义和现状。着重介绍了其研究内容和方法,指出在双目视觉平台研究中双目匹配、视觉运动集成是研究的重点和难点。
- 刘江华陈佳品程君实
- 关键词：机器人视觉计算机视觉立体视觉
- 用Visual Basic实现的工业数据监控系统被引量：12
- 2000年
- 本文以一个实际投入运行的工业数据监控系统为例 ,介绍了基于 VB的上层计算机工控软件的设计及其实现。文中涉及利用 VB实现工控软件的几项关键技术 ,包括通信、数据库、Active X Exe等 ,实践证明了 VB用于工业控制系统控制软件设计的可行性 ,对其它控制系统的实现有一定的参考价值。
- 刘江华程君实陈佳品吴恒祥
- 关键词：能源中心VB语言
- 基于光流的动态手势识别被引量：6
- 2002年
- 手势识别是人机交互中的重要组成部分,文章针对基于光流PCA(主分量分析)和DTW(动态时间规整)进行命令手势识别。利用块相关算法计算光流,并通过主分量分析得到降维的投影系数,以及手掌区域的质心作为混合特征向量。针对该混合特征向量定义了新的加权距离测度,并用DTW对手势进行匹配。针对9个手势训练和识别,识别率达到92%。
- 刘江华程君实陈佳品
- 关键词：动态手势识别光流主分量分析动态时间规整语音识别
- 用于人机交互的静态手势识别系统被引量：33
- 2002年
- 提出并实现一个用于人机交互的静态手势识别系统。基于皮肤颜色模型进行手势分割,并用傅里叶描述子描述轮廓。采用针对小样本特别有效且范化误差有界的支持向量机方法:最小二乘支持向量机(LS SVM)作为分类器。提出了LS SVM的增量训练方式,避免了费时的矩阵求逆操作。为实现多类手势识别,利用DAG(DirectedAcyclicGraph)将多个两类LS SVM结合起来。对26个字母手势进行识别,与多层感知器、径向基函数网络等方法比较,LS SVM的识别率最高,为93.62%。
- 刘江华陈佳品程君实
- 关键词：人机交互手势识别傅里叶描述子最小二乘支持向量机多类分类
- 基于视觉的手势识别及其在仿人型机器人中的应用
- 最近,语音识别、手势识别等新的人机接口技术的研究受到了广泛的关注.该文主要研究了基于视觉的手势识别系统的关键技术,并用于人与仿人型机器人之间的交互.该文首先对基于视觉的手势识别方法进行了总结,分析了各种方法的优劣,指出了...
- 刘江华
- 关键词：手势识别支持向量机隐马尔可夫模型机器人仿人机器人
- 文献传递
- 基于一种改进禁忌搜索算法优化离散隐马尔可夫模型被引量：4
- 2003年
- 隐马尔可夫模型(HMM,HiddenMarkovModel)是语音识别和手势识别中广泛使用的统计模式识别方法。文章提出了一种改进的禁忌搜索(ITS,ImprovedTabuSearch)优化HMM的参数。传统的TabuSearch(TS)与局部搜索算法(极大似然法)交替进行,从而加快了算法的收敛速度,并得到优化解。分别用TS及ITS训练隐马尔可夫模型进行动态手势识别。结果表明ITS可获得更高的识别率,且能达到全局优化。
- 刘江华陈佳品程君实
- 关键词：隐马尔可夫模型动态手势识别
