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行业领域

电子信息技术

需求背景

       随着人工智能技术的不断提高，手势感知技术也越来越成熟，在日常生活、游戏和生产等很多方面也已经开始尝试使用手势感知技术。可以预知手势感知技术在未来将会得到广泛的应用。通过研发手势识别的智能控制系统，利用手势识别技术，降低工人对设备操作的繁琐程度，可以在远距离控制大型设备，提高了工作效率也降低了某些危险设备带来的危害。

需解决的主要技术难题

1.通过采集不同类型的手势图像，建立了手势图像样本库，对图像实现了平滑、肤色分割、二值化、噪声消除等算法的编程。

2.采用了矩作为手势识别的图像特征，实现了对矩提取算法的编程和Hu矩作为图像特征的特点进行了分析，使Hu矩具有很好的旋转、比例、平移不变性。

3.通过设计BP神经网络，确定了BP神经网络模型，使BP神经网络为手势识别的主要算法。

期望实现的主要技术目标

       采用CY7C68013A-56核心开发板进行USB接口输出识别信息的设计扩展，实现了开发板固件程序的开发和上位机程序，使USB输出控制系统能很好的输出识别信息和控制继电器状态。

技术指标：

1.操作系统：Ubuntu 16.04

2.检测模型时间性能45fps。

3.人脸识别系统可以识别的人员数量大于5000；

4.误识率FAR小于15％；

5.FRR小于15％；

6.同时识别人数大于3人，每次识别时间小于3秒

处理进度