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复杂场景下的手势分割算法研究

复杂场景下的手势分割算法研究

作者：张庆锐山东大学

学位级别：硕士

人机交互（Human Computer Interaction,HCI）技术为人与计算机之间信息沟通提供了一个良好便捷的途径,因而成为了目前计算机领域的一个研究热点。基于视觉的手势识别（Hand Gesture Recognition,HGR）作为一种受到广泛关注的技术,在理... 详细信息

人机交互（Human Computer Interaction,HCI）技术为人与计算机之间信息沟通提供了一个良好便捷的途径,因而成为了目前计算机领域的一个研究热点。基于视觉的手势识别（Hand Gesture Recognition,HGR）作为一种受到广泛关注的技术,在理念和实践上可以很好地应用于人机交互场景。具体而言,基于视觉的手势识别技术指的是通过摄像机等采集设备来获取包含操作手势的视频图像,然后对视频图像进行相应的处理,如手势分割、手势特征提取、手势特征分类、手势跟踪等,从而实现了用户与智能设备之间的信息交互。手势分割是手势识别算法的初始关键步骤,保证其良好的效果是实现手势准确识别的先决条件。手势分割的方法多种多样,但是站在实践和应用的角度来看,几乎无一例外的,这些方法仍然在准确性、稳定性以及速度上面临着巨大的挑战。在复杂的应用场景下,杂乱的背景和非均匀的光照等都会对手势分割效果带来巨大的影响,另外,手势是一种非刚性物体,其轮廓、角度、大小、位置的多样性也为精准分割带来了困难。因此,如何在复杂的应用场景下,充分结合有效的目标检测方法以及手势的先验信息,设计高效准确的手势区域分割算法来克服以上问题,是本文所要着力实现的目标。在分析前人研究成果的基础上,本文提出了基于显著性与肤色检测的静态手势分割算法和基于暗通道先验的静态手势分割算法。◆基于显著性与肤色检测的静态手势分割算法。针对复杂环境（室内/室外,有/无近肤色背景干扰,不同手型等）下的背景特点,先后使用了基于SLIC的图像预分割、一种像素级的手势区域检测方法、一种区域级的手势区域检测方法、基于贝叶斯框架的多显著图融合等。最后,通过与其他算法进行相关对比实验,进一步验证了该算法的高稳定性和实用价值。◆基于暗通道先验的静态手势分割算法。针对“投影仪-摄像机系统”下图像背景和光照条件的特点,提出了基于暗通道先验的静态手势分割算法框架,包括暗通道先验的定义、基于图表示的图像预分割、显著图与分割图的融合等。最后通过自建数据库以及基于此数据库的对比实验,进一步体现了该算法在“投影仪-摄像机系统”环境下的明显优势和高准确率。在该算法中,我们所定义的“暗通道先验”在手势区域的定位上具有十分优异的效果,为未来相关研究提供了一个有益的思路。

关键词：人机交互手势分割肤色模型显著性检测暗通道

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自适应步长盲信号分离算法研究

自适应步长盲信号分离算法研究

作者：张庆锐西安电子科技大学

学位级别：硕士

盲信号分离（Blind source separation，BSS）是指在不知道源信号和传输信道参数的情况下，根据输入源信号的统计特性，仅由观测信号恢复出源信号各个独立成分的过程。当各个源信号相互独立时，盲信号分离方法又称为独立分量分析。盲信... 详细信息

盲信号分离（Blind source separation，BSS）是指在不知道源信号和传输信道参数的情况下，根据输入源信号的统计特性，仅由观测信号恢复出源信号各个独立成分的过程。当各个源信号相互独立时，盲信号分离方法又称为独立分量分析。盲信号分离技术是现代信号处理领域中一个崭新的研究方向，目前已广泛应用于语音信号处理、图像处理、阵列信号及医学信号处理等许多领域。目前解决盲分离问题主要利用独立分量分析（Independent component analysis，ICA）方法来提取相互统计独立的源信号。本文首先介绍了盲信号分离的数学模型并分析了盲信号分离的两个不确定性以及实现盲信号分离的假设条件。总结盲信号分离目标函数、优化算法及算法的评价指标。在自适应盲信号分离的算法中，步长的优选问题一直是十分重要的因素。基于变步长的思想，定义了描述信号分离状态的分离系数，通过建立步长因子与分离系数的一种非线性函数关系，从而提出一种新的自适应步长EASI盲信号分离算法。该算法的步长是基于分离系数的，其步长由信号的分离系数自适应的选取，因而能较好的解决收敛速度和稳态误差之间的矛盾。计算机仿真结果验证了算法具有较好的收敛性能和稳态性能。白化是盲信号分离算法中一个非常有效的预处理方法，然而基于白化信号的算法不具有等变化性，这样会使得算法的分离效果变差。基于此，本文通过将预白化技术转化为加权正交约束条件，新定义了一个具有加权正交约束的目标函数，并得到了几种具有等变化性的加权正交约束算法。通过对人工信号和语音信号的仿真实验，验证了所提出的加权正交约束算法具有较好的分离速度和稳态误差。

关键词：盲信号分离自适应步长分离系数加权正交白化目标函数

感受“言“”意” 把握情感——以苏轼《定风波》为例浅论古典诗词的有效解读

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中学语文 2012年第33期 72-74页

作者：张庆锐安徽宿州祁县中学

古典诗词鉴赏的教学应充分尊重学生的感知体验,培养其对文化的感悟能力。有效解读古典诗词,即从学生的理解能力和认知水平出发,以文本为依据,站在作者所处时代的立场上去诠释其表达的思想情感和感受作品营造的意蕴意境。

关键词：古典诗词有效解读方法途径

感受“言“”意” 把握情感——以苏轼《定风波》为例浅论古典诗词的有效解读

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中学语文（大语文论坛）（下旬） 2012年第11期 72-74页

作者：张庆锐安徽宿州祁县中学

关键词：古典诗词有效解读方法途径

以提质增效为目标的大型企业电话交换网一体化精益管理

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企业管理 2021年第S2期 160-161页

作者：翟洪婷张庆锐无不详国网山东省电力公司信息通信公司

国网山东省电力公司电话交换网覆盖省内各级、各类调度指挥厂站及行政办公场所,面向全省8.6万用户提供音视频通话服务,发挥了重要支撑服务作用。“十三五”末,全省电话交换网技术架构发生重大变革,核心设备部署模式由“省市县分布式部... 详细信息

国网山东省电力公司电话交换网覆盖省内各级、各类调度指挥厂站及行政办公场所,面向全省8.6万用户提供音视频通话服务,发挥了重要支撑服务作用。“十三五”末,全省电话交换网技术架构发生重大变革,核心设备部署模式由“省市县分布式部署”转为“省公司集约化部署”,接入设备遍布各类直调厂站及17地市、98县公司、直属单位等场所,设备数量大,技术框架各异。国网山东信通公司交换运维室原负责省公司电话交换网核心设备、接入设备运维工作,自2016年全省核心设备集约化部署后,班组服务对象由省公司0.5万用户扩大为全省8.6万用户,工作量呈指数倍增长,与班组人员较少的矛盾日渐突出.

关键词：电力公司分布式部署直属单位设备数量调度指挥接入设备技术框架技术架构

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一种新的自适应步长ICA算法

电子科技 2013年第1期26卷 123-126页

作者：张庆锐西安电子科技大学理学院陕西西安710071

学习速率的优选问题是自适应ICA算法中的一个重要问题。文中定义了描述信号分离状态的去相关性测度。以此为基础提出一种新的自适应步长选取算法,算法将信号分离过程分为3个阶段,在不同的阶段采用不同的步长选取方法。有效地解决了算法... 详细信息

学习速率的优选问题是自适应ICA算法中的一个重要问题。文中定义了描述信号分离状态的去相关性测度。以此为基础提出一种新的自适应步长选取算法,算法将信号分离过程分为3个阶段,在不同的阶段采用不同的步长选取方法。有效地解决了算法的稳态误差和收敛速度之间的矛盾,其仿真结果证实,该算法不仅在平稳环境中具有较快的收敛速度,而且具有良好的稳态性能和数值稳定性。

关键词：盲信号分离独立成分分析自适应步长去相关性测度

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面向电网人员智能调度的实景巡检算法

南京理工大学学报 2022年第2期46卷 224-232页

作者：孙丽丽翟启张延童翟洪婷张庆锐国网山东省电力公司信息通信公司山东济南250001

为提高实景巡检中绝缘子缺陷的检测精度,该文提出一种基于双路注意力通道的YOLOv5(Double squeeze and excitation-you only look once version 5,DSE-YOLOv5)算法。该算法使用K-means聚类算法优化先验框参数,提高先验框与目标的匹配度... 详细信息

为提高实景巡检中绝缘子缺陷的检测精度,该文提出一种基于双路注意力通道的YOLOv5(Double squeeze and excitation-you only look once version 5,DSE-YOLOv5)算法。该算法使用K-means聚类算法优化先验框参数,提高先验框与目标的匹配度;并对YOLOv5的骨干网和特征融合网络进行改进,加强对小目标检测能力;最后使用距离交并比损失的非极大值抑制(Non-max suppression using distance intersection over union,DIoU-NMS)进行检测。试验结果表明,与传统YOLOv5相比,所提DSE-YOLOv5在对绝缘子缺陷的检测上精准率、召回率、平均精度均值都有提升,满足了电网维修人员在智能调度时对识别精准度的需求。

关键词：电网人员智能调度绝缘子缺陷检测聚类注意力机制实景巡检

基于关键点亲和场与支持向量机的人体姿态识别

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计算机应用与软件 2024年第1期41卷 126-132页

作者：闫新庆张保锐华北水利水电大学信息工程学院河南郑州450046

针对传统动作姿态识别仍需物理数据采集设备或深度体感设备进行手工提取特征的问题,提出一种基于关键点亲和场与支持向量机的人体姿态识别方法。以关键点亲和场为核心进行关节点检测,获取各种姿态下的18个关节点坐标信息,使用标准化后... 详细信息

针对传统动作姿态识别仍需物理数据采集设备或深度体感设备进行手工提取特征的问题,提出一种基于关键点亲和场与支持向量机的人体姿态识别方法。以关键点亲和场为核心进行关节点检测,获取各种姿态下的18个关节点坐标信息,使用标准化后的坐标数据对支持向量机模型加以训练,选择不同的高斯核函数进行对比。实现在没有人体深度信息和无穿戴设备的情况下,只使用普通RGB图片便可对人体姿态进行分类识别的效果。实验表明它在KTH数据集、Weizmann数据集中的识别效果良好;在自采集数据集中与带有传感器的方法相比,缩减操作步骤的同时准确率提高了7百分点。另外,还在保持关节点检测不变的情况下,使用随机森林、KNN算法进行姿态分类对比,实验结果证明该方法优于后两者。

关键词：姿态识别关键点亲和场 SVM 随机森林 KNN算法

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基于时间序列夜间灯光数据的EPC预测模型

东南大学学报（自然科学版） 2021年第6期51卷 1094-1102页

作者：张锐刘鹏飞王庆东南大学交通学院南京210096 东南大学仪器科学与工程学院南京210096 中国民用航空局机场司北京100000

为了利用夜间灯光数据来预测电力消耗量(EPC),采用增强植被指数(EVI)实现对美国国防气象卫星搭载的可见光成像线性扫描业务系统(DMSP/OLS)数据的校正,利用回归模型实现DMSP/OLS数据和美国国家极轨卫星搭载的可见光近红外成像辐射仪夜间... 详细信息

为了利用夜间灯光数据来预测电力消耗量(EPC),采用增强植被指数(EVI)实现对美国国防气象卫星搭载的可见光成像线性扫描业务系统(DMSP/OLS)数据的校正,利用回归模型实现DMSP/OLS数据和美国国家极轨卫星搭载的可见光近红外成像辐射仪夜间灯光波段(NPP/VIIRS)数据的拟合,构建出2001-2018年的长时间序列的夜间灯光影像,并与EPC数据建立线性、二次项和乘幂回归模型,选择决定系数(R^(2))值相对较优、平均绝对相对误差(MARE)最小的模型为各自的最优模型.结果表明:通过对夜间灯光影像进行校正,解决了DMSP/OLS影像数据不连续、像元饱和效应、与NPP/VIIRS影像不可比等问题;在国家尺度上,二次项模型是优选模型,校正后的夜间灯光数据与EPC的R^(2)和MARE值分别为0.99和5.650%;在省级尺度上,基于省级单位与EPC建立的优选模型的R^(2)值和MARE值分别为0.878和28.783%;在省级尺度上,基于时间序列建立的夜间灯光数据与EPC的R^(2)和MARE值分别为0.972和7.286%;省级单位长时间建模精度高于基于省级单位建模的精度.

关键词：夜间灯光数据 DMSP/OLS NPP/VIIRS 增强植被指数(EVI) 电力消耗量(EPC) 预测