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摘 要近些年来，计算机技术发展的非常的迅速，也给我们的生活带来了更多的方便，也促进了人机交互技术的进步。手势也是一种人机交互的方式，这种交互方式以其清楚明了、便捷、简单等优点成为当前研究的热点。传统的手势识别通常情况下使用的是数据手套，这类方法的成本过高，而且还要求使用者戴上专用的复杂的数据手套，操作非常的不方便。而近些年来，深度学习理论逐渐引起了广大学者们的注意，基于计算机视觉的手势识别方法也借此才大放异彩。本文首先对手势识别课题的研究背景及国内外现状进行了分析，然后阐述了深度学习理论，重点说明和分析了深度学习的两个最常见的网络模型，即循环神经网络和卷积神经网络，还表明了它们所具有的不同的特点，然后根据它们所适用的领域，本文在进行手势识别研究时最终选择了卷�

摘 要为了减少数据存储和传输所需要的空间和带宽资源，同时保障隐私数据的安全性，本文设计并实现了一种改进的无损压缩和分组加密算法。无损压缩技术让大型数据的存储和传播具有可行性，满足了特殊行业和人群对数据无失真的要求；加密技术则目前已经关系到国家安全到个人隐私的方方面面。论文主要研究了压缩和加密算法的设计方案和实现细节。本文给出了LZ77字典的Hash表索引结构，使得查找字典的复杂度接近O(1)。为了进一步提高压缩比，本文还给出了Golomb码和区间编码对二元组基于分段策略的变长编码方案。另外，本论文针对AES的S盒和密钥扩展算法可能存在的安全缺陷，对这两个密码部件进行了改进，依靠Feistel-3结构，组合成了一种新的分组加密算法。此外，本论文从算法的代码实现角度出发，对内存的bit级操作、复杂的数学运算�

摘 要随着基于笔迹身份识别技术的不断发展，通过笔迹鉴别身份已经变成了一项很重要的技术手段。在汉字笔迹鉴别领域中，书写者在书写汉字时会产生很多变形，这些有的受字体影响，还有的受书写者当时情绪影响，这些都给笔迹鉴别带来了一定挑战。目前笔迹鉴别根据不同采样方式可分为在线和离线两类。本文主要针对离线的单个汉字文本笔迹的鉴别进行研究，完成对基于试卷的笔迹样本进行图像预处理，笔迹特征提取和基于libSVM来进行文本训练与测试三个方面进行系统的总体设计，并利用MATLAB开发平台设计完成。其中图像预处理主要是图像灰度化和大小归一化，然后改变Gabor滤波器尺度参数比较特征提取效果来确定最佳参数，通过不同方向选择的笔迹鉴定正确率比较，最终方向参数选择为60°、120°和180°三个方向,将三个方向提取到的特征串

摘 要随着科技及自动化等技术的不断进步与发展，机器人开始更多地进入人们的生活，给人们提供着了不同程度的舒适和便利。而同步定位及地图构建(SLAM，simultaneous localization and mapping)技术是目前机器人移动研究领域的一个热点，也被国内外学者认为是真正实现完全自主移动机器人的关键。随着Kinect等深度传感器的发展，基于深度传感器采集到的彩色图像及深度信息，视觉SLAM也在不断的发展之中，但仍然存在着很多的问题等待人们去解决。本文主要依托硬件平台的搭建，在ROS系统下构造了整体的SLAM系统，同时在实际情况下对视觉SLAM问题进行研究，完成了对环境的信息采集与地图构建，最后对路径规划问题进行了一些研究。本文的主要工作如下：（1）使用Kinect V2深度相机作为视觉传感器，结合EAIBOT D1移动平台作为底盘，在ROS系统下完成了整套SLA

摘 要随着科技的进步与发展，现在我们已经进入了信息时代，进入了大数据时代，进入了人工智能的时代。作为世界三大尖端技术之一，人工智能已经在各个领域得到了广泛的应用，并且取得了许多成就，推动着整个社会经济的发展与进步，人工智能技术在数据、信息的获取中占领了重要的地位。机器学习是人工智能最重要的实现方式之一，深度学习是机器学习的研究方向之一。手写数字识别是指利用计算机将人们手写的0-9十个数字进行辨别、分类，该技术在手机手写体输入、邮政系统邮编信件分拣等各个领域都占据着重要的席位。至今为止，手写数字识别技术已经比较完善，各种算法层出不穷且行之有效。本文利用深度学习中近年来研究较多的自编码器对手写数字进行识别研究，本次设计是基于MATLAB来搭建神经网络的，首先读取MNIST数据集，然

摘 要微软公司发布的Kinect体感相机为我们提供了低成本研究三维重建的平台。本文研究利用Kinect2.0进行三维重建，旨在了解目前计算机视觉的发展现状、学习三维重建需用到的开发平台的使用以及对各种算法的仿真实现。全文按照三维重建的流程进行组织，工作内容如下：针对利用Kinect获取点云数据，本文首先介绍了Kinect的结构、参数及其工作原理，然后对比了OpenNI2.0和Kinect SDK for Windows2.0两个开发框架，其两者都为三维数据获取和处理提供了统一的编程接口，其中OpenNI可以兼容多个平台且开源而Kinect SDK则充当了微软官方驱动的角色且提供了很多供开发学习的实例。针对Kinect获取的点云数据的噪声及预处理，本文分析了点云获取阶段的各种噪声的来源以及滤波方法。在点云预处理方面，本文借助PCL实现了点云的数据组织和表面法线估计。针对Kinect

摘 要随着当下人们的生活节奏的加快和生活方式的改变，大多数人都处于一种过度消耗自己身体的状态之下，人们普遍的健康水平正在下降。各种新型疾病的出现以及部分中老年疾病患病年龄的提前正威胁着当下人们的生活。因此，对于突发病的检测与预防变得尤为重要，同样也得到人们的高度重视。人体的各种突发病况都会引起心脏运作的异常，而心电图信号（Electrocardiograph，ECG）作为与人体体征直接相关的信号可以反映出心脏的活动信息，携带丰富的生理信息。对人体心电信号的便携监测是监控和预防突发疾病的重要手段。本文旨在设计一套基于ARM处理器的便携式的心电采集系统，便于用户实时便捷的测量自己的心电情况。可以做到初步采集到患者的心电图信号，并计算出心率和ECG中R波的间隔等心电参数，便于心血管疾病患者及时发现病情�

摘 要本系统设计的目的是完成一个自习室监控系统，可以给教室里的学生提供当前教室的温度和湿度，同时也显示教室的总座位数，已占用座位数和剩余座位数。给学生提供一个更加方便和智能的自习环境。本系统使用51单片机作为载体，在此之上添加DHT11温度湿度传感器，HC-SR505红外线传感模块，使用LCD12864作为显示器，将以上元件连接到单片机最小系统之上，并通过编程让他们共同工作，组成本基于单片机的自习室监控系统。通过人数统计算法的设计和对几个传感器原理的理解，将各个独立的传感器部分组合成一个功能完整的系统。本系统已经做出实物，完成了上述全部功能，并且仍然有足够的空间允许添加新的功能和传感器，可以在此系统基础上添加更多的功能使本系统更加完善。目前已有很多智能自习室管理系统，但本系统创新性的组合了

摘 要随着信息技术以及电子设备软硬件的高速发展，移动设备作为如今人类生活必不可缺的部分，与衣食住行息息相关。与此同时，在国内和国际市场中，Android手机操作系统都已经占据了很大的市场份额。移动设备成为人们信息化生活的主要依赖，而热爱生活的人们也通过智能设备记录运动轨迹，利用数字化设备对运动信息数据的存储、处理以及对比来实现更好的运动效果。由于语音处理和识别的发展，语音控制也使得人们操作智能设备变得更为方便、快捷。为了达到更好的运行效果的同时减少真机调试次数，整个调试过程基本运行在Android Studio软件环境和虚拟机上，在验证分阶段效果时进行真机调试，真机硬件设备是使用Android系统的MI 6。整个设计分为三部分三阶段，第一阶段完成APP整体框架的搭建以及电子地图的导入，使用百度地图API；第二

摘 要近年来，我国微波技术研究领域不断取得突破性进展，尤其是在探测仪器设计中，各种波长的微波都起到了不可替代的作用。在众多类型的微波中，毫米波受到了广大研究人员的青睐，由于毫米波位于微波与远红外线的交接处，所以毫米波同时具有微波和红外线的特性，在光波通信、测量测绘等方面均有应用。本次课题研究针对毫米波的全天候、抗衰减的特性设计了一种非道路毫米波传感器，通过解析普通毫米波传感器的原理实现了本设计的毫米波传感器的硬件系统搭建，论文主要研究内容为：（1）信号采集处理，通过发射毫米波信号探测物体，将得到的毫米波信号转化为可使用A/D采集的信号。（2）信号滤波放大和整流，通过设计的模拟带通滤波器及其放大电路对信号进行信号处理，以便于降低干扰信号的影响，提高系统的可靠性；信号整