报告领导手势图片(共6篇)

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1、为了适应公司新战略的发展，保障停车场安保新项目的正常、顺利开展，特制定安保从业人员的业务技能及个人素质的培训计划报告领导手势图片(共6篇)　　《酒店服务礼仪》教学教案　　一个基于视觉手势识别系统的构成应包括：图像的采集，预处理，特征提取和选择，分类器的设计，以及手势识别。其流程大致如下：　　其中有三个步骤是识别系统的关键，分别是预处理时手势的分割，特征提取和选择，以及手势识别采用的算法。　　手势分割　　一般来讲，分割方法大致分为以下三类：　　一是基于直方图的分割，即阈值法，通常取灰度直方图的波谷作为阈值。　　二

2、是基于局部区域信息的分割，如基于边缘和基于区域的方法；　　三是基于颜色等一些物理特征的分割方法。。　　每种方法都有自己的优点，但也存在一定的问题，对于简单背景的图像，采用阈值法能达到不错的效果，对于复杂的图像，单一的阈值不能得到良好的分割效果。采用边缘提取方法时，若目标物和背景灰度差别不大时，则得不到较明显的边缘。可以采用多种方法相结合的图像处理方法，例如对采集的图像先进行差影处理，然后进行灰度目的-通过该培训员工可对保安行业有初步了解，并感受到安保行业的发展的巨大潜力，可提升其的专业水平，并确保其在这个行业的

3、安全感。为了适应公司新战略的发展，保障停车场安保新项目的正常、顺利开展，特制定安保从业人员的业务技能及个人素质的培训计划报告领导手势图片(共6篇)　　《酒店服务礼仪》教学教案　　一个基于视觉手势识别系统的构成应包括：图像的采集，预处理，特征提取和选择，分类器的设计，以及手势识别。其流程大致如下：　　其中有三个步骤是识别系统的关键，分别是预处理时手势的分割，特征提取和选择，以及手势识别采用的算法。　　手势分割　　一般来讲，分割方法大致分为以下三类：　　一是基于直方图的分割，即阈值法，通常取灰度直方图的波谷作为阈值

4、。　　二是基于局部区域信息的分割，如基于边缘和基于区域的方法；　　三是基于颜色等一些物理特征的分割方法。。　　每种方法都有自己的优点，但也存在一定的问题，对于简单背景的图像，采用阈值法能达到不错的效果，对于复杂的图像，单一的阈值不能得到良好的分割效果。采用边缘提取方法时，若目标物和背景灰度差别不大时，则得不到较明显的边缘。可以采用多种方法相结合的图像处理方法，例如对采集的图像先进行差影处理，然后进行灰度目的-通过该培训员工可对保安行业有初步了解，并感受到安保行业的发展的巨大潜力，可提升其的专业水平，并确保其在这

5、个行业的安全感。为了适应公司新战略的发展，保障停车场安保新项目的正常、顺利开展，特制定安保从业人员的业务技能及个人素质的培训计划　　阈值分割，或者对图像按区域分成小块，对每一块进行设置阈值。手势分割是手势识别系统中的关键技术之一，它直接影响系统的识别率，目前的分割技术大都需要对背景，用户以及视频采集加以约束。其受背景复杂度和光照变化的影响最大，可以在这些方面进行改进。　　特征提取和选择　　手势本身具有丰富的形变，运动以及纹理特征，选取合理的特征对于手势的识别至关重要。目前常用的手势特征有:轮廓、边缘、图像矩、图

6、像特征向量以及区域直方图特征等等。　　《基于计算机视觉的手势识别研究》中提到了多尺度模型，它就是采用此模型提取手势的指尖的数量和位置，将指尖和掌心连线，采用距离公式计算各指尖到掌心的距离，再采用反余弦公式计算各指尖与掌心连线间的夹角，将距离和夹角作为选择的特征。对于静态手势识别而言，边缘信息是比较常用的特征。　　《基于几何特征的手势识别算法研究》中采用的HDC提取关键点的识别算法，基于用八方向邻域搜索法提取出手势图像的边缘，把图像的边缘看成一条曲线，然后对曲线进行处理。目的-通过该培训员工可对保安行业有初步了解

7、，并感受到安保行业的发展的巨大潜力，可提升其的专业水平，并确保其在这个行业的安全感。为了适应公司新战略的发展，保障停车场安保新项目的正常、顺利开展，特制定安保从业人员的业务技能及个人素质的培训计划　　《基于视觉的手势识别及其在人机交互中的应用》利用方向直方图作为手势识别的特征向量。虽然方向直方图具有平移不变性，但它不具有旋转不变性。同一手势图像，经过旋转后，直方图会不同。而且方向直方图不具有唯一性，即不同的手势图像可能会有相似的方向直方图。　　在进行特征选取时我们可以考虑结合多种特征，在《基于计算机　　视觉的手

8、势识别研究中》提出了多尺度模型与矩描绘子相结合的算法，将指尖和重心连线，采用距离公式计算各指尖到重心的距离，再采用反余弦公式计算各指尖与重心连线间的夹角，将距离和夹角作为选择的特征，从而提高了识别正确率，并减少了识别时间。《基于几何特征的手势识别算法研究》采用几何矩和边缘检测的识别算法，手势图像经过二值化处理后，提取手势图像的几何矩特征，取出几何矩特征七个特征分量中的四个分量，形成手势