【摘要】深度学习(DL,DeepLearning)是计算机科学机器学习(ML,MachineLearning)领域中一个新的研究方向,它被引入机器学习使其更接近于最初的目标-人工智能(AI,ArtificialIntelligence)。深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次,这些学习过程中获得的信息对诸如文字,图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能 […]

【摘要】桥牌是一款竞技性很强的智力游戏,是许多运动会的正式比赛项目。在桥牌比赛中,通过识别和记录每位玩家的打牌和叫牌过程,将比赛过程直播在网络或电视上,有助于桥牌的普及和推广。随着计算机视觉的发展,图像分类技术可以应用到桥牌识别系统中,以代替人工识别桥牌,实现比赛直播的自动化和数字化。深度神经网络由于其强大的特征表达能力,在图像分类问题上获得了巨大的成功,越来越受到国内外学者的重视。本文在研究深度 […]

【摘要】手势识别是新一代人机交互技术中一个重要的研究方向,因此有着广阔的应用前景。通常可以将手势识别过程分为检测和识别两个步骤,但是由于视角的不同、光照的变化、复杂的背景、目标的遮挡等因素,从图片或者视频中把手势区域检测出来并对其识别是非常有挑战的。本文最终是完成基于Kinect实时的ASL字母识别系统,ASL库是包含有24个英文字母的静态手势图片库,其中手势的背景、光照较复杂,且有些手势的形状非 […]

【摘要】动作识别系统在现实中具有重要的应用价值,但是现有的动作识别方法依然存在各种各样的缺陷,研究稳定可靠的动作识别方法,对于机器学习的理论发展与应用推广具有重要的意义。卷积神经网络是一种深度学习模型,它受到脊椎动物视觉神经系统的启发,能够直接从灰度图像学习出抽象的高级特征,具有强大的图像分类能力,但它不能直接应用于视频中的动作识别。为了将卷积神经网络的特征提取能力推广到动作识别,本文对卷积神经网 […]