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杨全

作品数:26 被引量:24H指数:3
供职机构:西安文理学院更多>>
发文基金:国家教育部博士点基金国家自然科学基金陕西省教育厅科研计划项目更多>>
相关领域:自动化与计算机技术文化科学轻工技术与工程更多>>

文献类型

  • 15篇专利
  • 9篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 18篇自动化与计算...
  • 1篇轻工技术与工...

主题

  • 11篇手语
  • 11篇图像
  • 7篇手语识别
  • 7篇机器视觉
  • 6篇图像处理
  • 4篇深度图
  • 4篇视觉单词
  • 4篇计算机
  • 4篇CAMSHI...
  • 3篇中国手语
  • 3篇深度图像
  • 3篇视觉
  • 3篇人工智能
  • 2篇顶面
  • 2篇仰角
  • 2篇摄像
  • 2篇视觉技术
  • 2篇视频
  • 2篇视频图像
  • 2篇手势

机构

  • 19篇西安文理学院
  • 10篇西北大学
  • 1篇中国电子科技...

作者

  • 25篇杨全
  • 7篇彭进业
  • 1篇张岗亭
  • 1篇赵杨

传媒

  • 1篇计算机与网络
  • 1篇模式识别与人...
  • 1篇北京工业大学...
  • 1篇计算机工程
  • 1篇计算机应用
  • 1篇电子产品世界
  • 1篇计算机工程与...
  • 1篇微计算机信息
  • 1篇计算机科学

年份

  • 2篇2023
  • 6篇2022
  • 2篇2021
  • 2篇2020
  • 2篇2019
  • 1篇2017
  • 4篇2014
  • 3篇2013
  • 2篇2009
  • 1篇2008
26 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
一种基于人工智能数据处理的计算机
本发明涉及计算机主机技术领域,具体为一种基于人工智能数据处理的计算机,包括主机机体、后罩和滑动板,所述主机机体背部表面固定有后罩,所述主机机体背部表面上方位于后罩内开设有散热孔,所述主机机体背部表面位于散热孔下方开设有线...
杨全
文献传递
一种机器视觉测距装置
本实用新型涉及一种机器视觉测距装置,包括安装板,所述安装板左端转动连接有一个安装环,所述安装环内圈设置有一个摄像机,上下两端分别设置有一个测距仪,所述摄像机与安装板固定连接以保证摄像机相对位置不发生一端,本装置利用上下设...
杨全
文献传递
手语的视觉语义-结构化解析方法
本发明公开了手语的视觉语义‑结构化解析方法,涉及图像处理技术领域,通过模拟听障人对手语的认知方式,先计算其视野中的视觉显著区域,再将注意力焦点种子集中于手部提高其有效性,将生成的语义超像素作为部分,再把部分映射为手指骨架...
杨全
文献传递
一种人工智能机器视觉图像采集系统
本发明属于人工智能技术领域,尤其为一种人工智能机器视觉图像采集系统,包括图像采集单元、补光灯、图像处理模块、控制模块、大数据模块、电压测量模块、光亮调节模块和环境亮度传感器,所述图像采集单元用于人工智能机器视觉图像采集,...
杨全
一种机器视觉多功能智能检测装置
本实用新型公开的属于视觉检测技术领域,具体为一种机器视觉多功能智能检测装置,包括承架,数据采集部件包括连接座,连接座底部开设有连接轨与轨道电机连接,轨道电机外侧一体成型有连接端座,连接端座外侧安装有驱动电机,驱动电机输出...
杨全
一种用于机器视觉的嵌入式图像处理方法及装置
本发明涉及图像处理技术领域,具体为一种用于机器视觉的嵌入式图像处理方法及装置,该方法包括在FPGA内部根据需求情况设置包括有图像采集模块、图像预处理模块、图像输出模块、对比分拣模块、存储模块和双边滤波器在内的功能模块;该...
杨全
文献传递
基于机器视觉的整经机色丝检测装置
本发明公开了基于机器视觉的整经机色丝检测装置,涉及到纺织器械技术领域,包括底板,所述底板顶部外壁焊接有安装杆,所述安装杆内部设置有控制机构,所述控制机构与安装杆相适配,所述控制机构包括开设于安装杆内部的控制槽,所述控制槽...
杨全
一种基于机器视觉的零件监测装置
本实用新型公开了一种基于机器视觉的零件监测装置,包括安装座、监测台以及零件本体,所述安装座放置于地面上,所述监测台安置于安装座上壁面,且上壁面开设有凹槽,所述零件本体放置于监测台的凹槽内,所述安装座上壁面安装有旋转结构,...
杨全
文献传递
采用SIFT-BoW和深度图像信息的中国手语识别研究被引量:7
2014年
将深度图像信息引入手语识别的研究,提出了一种基于DI_CamShift(Depth Image CamShift)和SIFT-BoW(Scale Invariant Feature Transform-Bag of Words)的中国手语识别方法。该方法将Kinect作为视频采集设备,在获取手语彩色视频的同时得到其深度信息;首先计算深度图像中手语手势的主轴方向角和质心位置,通过调整搜索窗口对手势进行准确跟踪;然后使用基于深度积分图像的Ostu算法分割手势并提取其SIFT特征,进而构建SIFT-BoW作为手语特征并用SVM进行识别。实验结果表明,该方法单个手语字母最好识别率为99.87%,平均识别率96.21%。
杨全彭进业
关键词:KINECT手语识别
基于手语视觉单词特征的手语字母识别研究被引量:1
2014年
为有效识别手语字母,提出一种手语视觉单词(SLVW)的识别方法。采用Kinect获取手语字母视频及其深度信息,在深度图像中,通过计算获得手语手势的主轴方向角和质心位置以调整搜索窗口,利用基于深度图像信息的DI_CamShift方法对手势进行跟踪,进而使用基于深度积分图像的Ostu方法分割手势,并提取其尺度不变特征变换数据。将局部特征描述子表示的图像小区域量化生成SLVW,统计一幅手语图像中的视觉单词频率,用词包模型表示手语字母,并用支持向量机进行识别。实验结果表明,该方法不受颜色、光照和阴影的干扰,具有较高的识别准确性和鲁棒性,对复杂背景手语视频中的30个手语字母的平均识别率达到96.21%。
杨全彭进业
关键词:手势跟踪深度图像
共3页<123>
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