智能头箍Aurora——让盗梦空间变为现实

正科学家最新设计"奥罗拉智能头箍"是一款现实版"盗梦空间"装置,设置的光线和播放声音,可以影响使用者入睡时的梦境。这款智能头箍在人们睡眠期间,可测量脑电波和眼球活动,还能跟踪分析身体动作。通过在入睡前编程该装置,能使佩戴者进入深度睡眠,期间产生更生动的梦境,甚至可以在理想的时间唤醒。奥罗拉智能头箍在快速眼球运动睡眠(REM)中     

视线交互中两类扫视运动的人机工效评估研究

Fitts法则是人机交互领域预测人机工效的一个有效模型,在许多交互方式中都得到了验证,是传统人机工效研究的理论基础。然而在视线交互中,由于眼动肌肉神经控制机制与肢体运动不同,Fitts法则并不适用。近两年的相关研究提出了一个新的专门针对视线点击任务的难度指数IDeye,它比经典的Fitts指数更能准确预测视线交互的工效。然而,在新模型的有效性验证实验中并没有考虑两种典型的扫视运动(向心和离心运动)的差异。为此,在前期研究的基础上设计组织实验,验证了视线交互中离心和向心这两种眼球运动所带来的人机工效和稳定性的差异,并证实新的IDeye模型仍然能有效预测单纯的离心或向心扫视条件下的人机工效,是对视线交互工效研究的重要补充。     

并非天马行空 未来输入技术大畅想

传统QWERTY键盘在数字时代发挥了重要作用,但在日新月异的高科技世界键盘也开始面临真正威胁,语音识别、手势控制、眼球跟踪等创新的输入技术带来了新的可能。或早或晚,键盘将被基于这些新技术打造的输入设备取代。手势识别"手势识别"技术在科幻电影中很常见,从《少数派报告》到《安德的游戏》再到《复仇者联盟》,片中的英雄们站     

真实感眼部表情的一种实现方法

眼睛是心灵的窗户,眼睛能够表达丰富的表情.有真实感的眼部表情是三维人脸表情动画中的重要组成部分.模拟眼部运动需要考虑眼球对目标的注视、目标间的切换、扫视、头与眼的协调和眨眼.针对三维人脸模型的特点,提出一种采用刚性运动方式模拟眼睛对目标的注视移动,采用基于皮肤特性的网格非刚性形变拉伸方法模拟眨眼动画的方法.实验表明,该方法实现了较真实感的眼部表情动画.     

基于瞳孔定位技术的视觉跟踪系统的研究

设计了一款基于瞳孔定位技术的视觉跟踪系统。该系统通过安装在眼镜上的摄像头采集人眼球瞳孔运动图像,并利用硬件电路分离视频同步信号,然后将信息传送至S3C6410嵌入式处理器,处理器利用图像处理算法计算出人的瞳孔运动轨迹,从而得到人眼瞳孔的实时定位信息。该系统具有较为广泛的应用前景,可以通过人眼睛的转动来实现对各种智能化设备的控制,能够应用于残疾人智能护理、病床智能护理等实际领域。     

通过婴儿眼睛观察婴儿内心世界

尽管婴儿不能告诉我们他们在想什么,但是现今科学家提出,通过婴儿的眼睛就可能准确地猜测出他们头脑中在想什么.罗彻斯特大学婴儿实验室的研究者们发现,这些婴儿的蓝眼睛就能表明他们在想什么,他们如何学习.通过1种追踪婴儿眼球移动的新方法,研究人员发现了婴儿处理信息的新线索.     

扫视眼动系统的仿真研究

眼动系统在神经系统研究及临床应用上都具有重要作用。该文针对其中的扫视眼动系统，采用仿真的方法对其特性进行了部分研究，得出如下结论：①通过对各种切换方式（包括一、二、三次切换）神经控制信号对系统影响的仿真研究，进一步阐述了神经控制信号是一次切换的时间最优控制信号；②通过神经控制信号脉冲幅度Ｆｐ及切换时间ｔ１对模型输出影响的研究，明确提出了扫视系统神经控制信号的随机性与扫视眼动过程确定性的统一观点；③     

基于眼球重建异面直线模型的双目视线跟踪算法

计算机视觉是通过图像处理的方法来模拟人眼视觉的技术,随着人机交互式应用更加广泛,现有的计算机视觉技术更侧重于视线方向性研究,因此引出了视线跟踪定位的问题。三维重建技术作为视线跟踪定位的基础,其重要性不言而喻。本文结合了明暗法三维重建与透视投影模型,提出了基于透视投影模型的改进型三维重建法,重建出眼球模型,解决了明暗法非唯一解问题;同时,简化了深度信息获取,提出了基于头动补偿的异面直线模型,它无需计算深度信息,直接通过建模求解与补偿机制,快速得到视线落点位置,减少了设备复杂性并提高了算法的精度。因此,基于眼球重建异面直线模型的双目视线跟踪算法是计算机视觉跟踪方法的一种创新,为人机交互应用提供了新的思路。     

基于粒子滤波算法的神经丝自动跟踪

神经丝蛋白质（Neurofilament）是一种长而柔软的蛋白质有机物,它能在神经细胞中沿着神经轴突快速且随机地运动。人们希望通过对神经丝蛋白质的跟踪来分析它的运动性能,从而进一步了解神经细胞的性能。目前,研究人员只是通过在显微镜下拍摄到的神经丝蛋白质的运动视频,人工地跟踪它运动。这种人工跟踪不但对大量图像实现起来非常费时,而且会带来很多人为跟踪误差。提出了一种基于粒子滤波算法实现对神经丝蛋白质全自动跟踪的全新方法。为了提高粒子滤波的计算效率,在粒子滤波算法中利用了神经丝蛋白质在神经轴突内运动这一特征,限制了算法中粒子的位置和方向,从而显著地降低了粒子使用的数量,大大减少了算法的运算时间。在实际的实时跟踪实验中,提出的粒子滤波跟踪算法与通用的粒子滤波算法相比,显示出了运算速度快和跟踪准确的优点。同样,这种空间约束粒子滤波方法也适用于其他轴突物质的运动跟踪。     

视频驱动人脸动画合成

描述了一种实时的视频驱动的人脸动画合成系统.通过该系统,用户只要在摄像头前面表演各种脸部动作,就可以控制虚拟人脸的表情.首先,建立一个基于肌肉的三维人脸模型,并使用肌肉激励参数控制人脸形变.为提高人脸动画的真实感,将口轮匝肌分解为外圈和内圈两部分,同时建立脸部形变与下颌转动的关系.然后,使用一种实时的特征点跟踪算法跟踪视频中人脸的特征点.最后,将视频跟踪结果转换为肌肉激励参数以驱动人脸动画.实验结果表明,该系统能实时运行,合成的动画也具有较强真实感.与大部分现有的视频驱动的人脸动画方法相比,该系统不需要使用脸部标志和三维扫描设备,极大地方便了用户使用.     

新电脑病毒可通过空气传播

正传统的电脑病毒,有时候会被比喻成"像感冒病毒一样传播",但这些病毒的确不会像感冒一样,通过空气传播。随着Wi-Fi和移动互联网的流行,病毒传播行为也在发生变化,最近,英国的科学家在实验室中研发出了一种新病毒,可以通过空气,在多个Wi-Fi网络中传播,距离比较近的热点或移动设备将会被传染。研发这款病毒的是英国利物浦大学的研究人员,他们研发病毒的目的,是证明一种新的病毒传播机理,并鼓励     

施乐帕洛阿尔托研究中心

创建一个更好的Web站点的秘诀,在于那些围着你的前院嗡嗡叫的大黄蜂们。至少,这是著名的帕洛阿尔托研究中心(PARC)的一位科学家埃德·史眼睛里所看到的。他和他的研究小组(在眼球跟踪器的帮助下—本文也对这一技术进行了介绍)最近发现,用来描述动物如何搜寻食物的复杂数学模型,同样也适用于描述人类如何在Internet上搜索信息。“你从一个Web站点游历到另一个Web站点的方式,在很大程度上恰恰类似于蜜蜂从一片花瓣飞到另一片花瓣的方式,”他说。你在Web上搜索时,脑子里下意识进行的基本思维步骤似乎是你的DNA所固有的一个功能。这一发现…     

多姿态眼球中的瞳孔定位算法

针对当前基于普通光源的瞳孔定位算法主要适用于眼睛开度较大、眼球较完整的问题,提出一种适用于多姿态眼球的瞳孔定位算法.该算法在采用Adaboost进行人脸检测后,利用多分辨率ASM技术进行面部关键点分析并实现眼睛定位;在眼睛定位的基础上,利用滑动窗口技术遍历整个眼部图像,并根据眼睛的灰度分布特点采用2级灰度信息分析的方法...     

基于荧光显微镜图像的神经丝自动跟踪

神经丝是一种长而柔软的蛋白质有机物,它能在神经细胞中沿着神经轴突快速且随机地运动。神经丝的运动研究对于如神经退行性疾病的诊断等应用是非常重要的。传统的方法在很大程度上依赖于在荧光显微镜图像下手工标记神经丝。这种人工跟踪不但对大量图像实现起来非常费时,而且会带来很多人为跟踪误差。提出神经丝全自动跟踪的方法:粒子滤波跟踪算法和检测跟踪算法。在这两种算法中,都利用了神经丝在神经轴突内运动这一特征。在粒子滤波算法中,限制了粒子的位置和方向,从而显著地降低了粒子使用的数量,大大减少了算法的运算时间。在检测跟踪算法中,提取出沿轴突运动的神经丝轨迹并描绘成一条参数化曲线,利用马尔可夫随机场图形标签来确定包含运动神经丝的轴突块,将神经丝的首端和尾端位置细化到亚像素精度。在实际的实时跟踪实验中,将粒子滤波跟踪算法与检测跟踪算法进行比较,显示出了检测跟踪算法在运算速度和跟踪准确性方面优于粒子滤波算法。     

人工晶状体青光眼传感器研发成功

正斯坦福大学的一个研究团队开发出一种青光眼测试方法,通过安装于人工晶体内的青光眼传感器测量眼球内流体压力。青光眼由于人体在眼球内产生过多的液体,对眼球造成压力,积聚的压力损害视神经从而导致永久失明。研究人员在人工晶状体上构建了一个微小结构作为压力常量晴雨表,可以让病人来测量自己的眼内压。传感器由环绕晶状体的一个管道组成,管道一端嵌入在眼睛内部,另一端保存有气囊。一旦到位,自然压力迫使眼球流体推开管道(微通道)流向气囊,     

一类p规范型非线性系统预设性能有限时间H∞ 跟踪控制

针对一类带有外部扰动的非严格反馈p规范型非线性系统, 在一种新的预设性能控制思想的基础上, 结合加幂积分技术、H_∞ 控制理论及神经自适应技术, 提出了一种自适应神经预设性能有限时间H_∞ 跟踪控制器的设计方法. 所设计的控制器能够保证系统的跟踪误差被有限时间性能函数约束, 并在任意给定的停息时间内收敛到平衡点的一个预先给定的邻域内, 且能够抑制外部扰动对系统的影响. 特别地, 该停息时间与系统初始状态无关. 两个仿真例子验证了所设计控制器的有效性和优越性.     

细细品味《最终幻想14》找回MMORPG的那份情怀

正盛大游戏运营的正统MMORPG大作《最终幻想14》(简称FF14)于8月25日迎来开放性测试。在刚刚结束不久的"大丈夫测试"中,数万玩家亲身感受到了这款游戏那份"纯正的角色扮演"所带来的独特乐趣。今天就让我们通过一个个瞬间来细细品味一番。     

基于图像处理方法的人眼动姿态识别技术的研究

传统的获得人眼动姿态技术一般需要利用机械装置或是电极、镜片等直接与眼睛接触,给被试者的眼睛带来不适,具有很大的局限性。提出了基于图像处理方法的人眼动姿态识别技术。首先利用摄像机拍摄人脸图片,再利用水平差分和改进的垂直积分投影实现了人眼位置粗定位。在此基础上,采用了Harris角点检测方法寻找内外眼角,并提出基于Susan模板的差分极大值角点筛选方法来筛选出最佳内外眼角,最后提出了一种基于眼球低灰度值特征的分析方法确定眼球左右移动的姿态。提出的人眼动姿态识别技术具有定位准确率高、速度快、对人眼无伤害等优点,为人眼动姿态识别技术的应用提供了新的途径。     

脑部插管时代来临? 意念输入已成现实

正让用户依靠他们的意念来进行交流以及控制设备上,脑机接口(Brain-computer interface)具有近乎可怕的潜力。虽然该技术已经取得了很多成就,比如指挥直升机飞行以及帮助瘫痪者进行交流,但患有"闭锁综合症"的脑中风患者却一直无法实现这一点。但是现在,来自东田纳西州州立大学(ETSU)的研究人员已经证实,脑机接口或许能让脑中风患者再次"发声",用脑电波像手指一样在虚拟键盘上打字。"有研究表明,脑机接口对ALS患者(肌萎缩侧索硬化症,一种神经退行性疾病,会导致肌肉萎缩)有帮助。"研究     

气动肌肉驱动机器人手臂的H∞跟踪控制方法研究

针对气动肌肉系统存在的参数不确定、外部干扰等问题,提出一种H_∞最优跟踪控制方法,用于控制由气动人工肌肉二头肌/三头肌拮抗驱动的单连杆机器人手臂。利用一种无模型的积分强化学习算法,求解机器人关节最优跟踪问题推导出的哈密顿-雅可比-艾萨克方程。所提算法有效解决了未知参数和外部干扰问题,并且不依赖于精确的系统动力学模型。通过计算仿真验证了所提H_∞跟踪控制器的有效性,并保持了机器人关节受控系统的稳定。仿真实验中,机器人关节实现了大范围的0°～90°的仿人运动,并且在跟踪周期轨迹时具有良好的角度和角速度跟踪性能。