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针对现有的超声波手势识别方法易受用户误操作手势的影响,难以对识别错误的手势进行实时修正等问题,提出一种融合情境感知信息的手势识别方法.首先通过对手势信号进行时频分析提取有效的手势特征,构建基于超限学习机算法的手势识别模型,并利用softmax函数将手势识别结果映射为手势的置信度;然后通过自定义的概率转化函数将情境信息转化为手势的情境置信度;最后融合手势的置信度和情境置信度,以利用情境感知结果过滤用户的误操作手势,修正识别错误的手势,输出符合用户意图的手势识别结果.将文中方法应用于超声波手势识别的实验结果表明,该方法的识别准确率能够达到94.7%,比无情境信息的超声波手势识别方法提高33.2%. 相似文献
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该系统是一个基于手势手套、无线中继控制站、上位机端等部分组成的包含手势采集、传输、识别控制及处理的系统;手势手套主要由弯曲传感器、陀螺仪加速度计、电阻电压转换电路和无线通信模块组成,来实现手势信息的采集、去噪、前压缩、解算等功能,并通过无线通信将实时手势信息交付给上一层;无线中继端将其与多种传感器电路、显示屏、摄像头、通信接口和常用的工业控制接口等集成到一块上,采集其他传感器信息结合前级的手势信息,在短时间深度上对多种信息进行融合并通过控制算法输出给控制器件;上位机主要负责手势信息的建模还原和更长时间序列上和多维度的信息处理;网络云端可以实现手势信息的大数据处理、匹配和远程交互等功能。经实际检测达到了理想的设计要求。 相似文献
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由于以图像为手势信息载体的交互方式易受环境影响,设计实现了一种基于智能手机触摸屏与内置传感器的手势交互方案。首先通过手机内置MEMS传感器及触摸屏获取手势信息;然后分析手势的运动学特征,实时提取手势的信息(角速度、加速度、触摸屏数据),利用多变量决策树分类器完成对手势分类与识别;最后给出了一个原型系统。实验结果表明,该方案满足实时人机交互需求。 相似文献
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单片机具有可靠性高、易扩展和控制功能强等优点,是制作智能玩具小车的首选技术之一.采用STC公司16位单片机STC89C52作为核心控制单元,通过单片机控制传感器模块检测信号,并根据程序控制小车电机运行,实现玩具小车自动循迹、避障、语音播报行驶状态信息、光电显示等功能.实验结果表明,该智能玩具小车设计符合实用要求,具有一定的应用参考价值. 相似文献
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针对手势识别算法复杂度高、在嵌入式系统上运行效率低的问题,提出一种以定点运算为主的基于形状特征的手势识别方法。采用内部最大圆法和圆截法提取特征点,在手掌内部寻找一个最大圆来获取掌心坐标;同时根据指尖的几何特征,在手形边缘以画圆的方式获取指尖,从而得到手势的手指数、方向和掌心位置等特征信息;再对这些特征信息进行分类并识别。通过对算法进行改进,完成了在数字信号处理器(DSP)上的移植。实验证明该方法对于不同人的手具有适应性,适合在DSP上处理,与其他基于形状特征的手势识别算法相比,平均识别率提高了1.6%~8.6%,计算机对算法的处理速度提高了2%,因此所提算法有利于嵌入式手势识别系统的实现,为嵌入式手势识别系统打下基础。 相似文献
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基于视觉的手势识别方法及其在数字信号处理器上的实现 总被引:1,自引:0,他引:1
《计算机应用》2014,(3)
针对手势识别算法复杂度高、在嵌入式系统上运行效率低的问题,提出一种以定点运算为主的基于形状特征的手势识别方法。采用内部最大圆法和圆截法提取特征点,在手掌内部寻找一个最大圆来获取掌心坐标;同时根据指尖的几何特征,在手形边缘以画圆的方式获取指尖,从而得到手势的手指数、方向和掌心位置等特征信息;再对这些特征信息进行分类并识别。通过对算法进行改进,完成了在数字信号处理器(DSP)上的移植。实验证明该方法对于不同人的手具有适应性,适合在DSP上处理,与其他基于形状特征的手势识别算法相比,平均识别率提高了1.6%~8.6%,计算机对算法的处理速度提高了2%,因此所提算法有利于嵌入式手势识别系统的实现,为嵌入式手势识别系统打下基础。 相似文献
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研究了一种基于人体手势识别的机器人控制系统.首先,利用图像识别技术,通过YCr Cb皮肤颜色模型提取手掌并分析指尖和手心的相关信息;其次,利用帧差法对手掌运动趋势和简单的手势信息进行识别;最后,通过无线蓝牙串口将识别出来的手势信号发送给机器人,以达到手势控制机器人的目的.系统是在VS2010下利用Open CV计算机视觉库进行编译完成的,实现了通过简单的手势信息控制机器人的目的,从而摆脱了人机交互时必须依靠物理接触的限制.实验结果表明,该系统可以实现对机器人前进、后退、左转、右转、停止、加速的实时控制,对手势信息的识别率在90%以上.对进一步探索机器学习、自主识别等相关领域有着较高的参考价值. 相似文献
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手势识别是人机交互领域的一种重要手段,针对手势形态多样性和背景的复杂性导致识别率不高的问题,提出一种融合HOG+SVM的手势识别方法,该方法有效提高手势识别率。首先建立手势样本数据集,选择轮廓信息完整的手势图像作为模板,为了验证分割的高效性,采集6类手势的6,000张样本,提取两种局部二值模式特征和一种方向梯度直方图,对形态学处理后手势样本集提取HOG特征并进行降维处理,目的是提高手势识别速度,然后对手势轮廓和质心位置提取不同形态手势多特征信息,对两种特征进行归一化处理,精确地对手势信息进行识别,得到不同形态手势的特征,将最终的手势分类特征通过SVM进行分类识别。实验结果表明,本文提出的手势识别方法在复杂环境下识别率达到95%,具有较强的鲁棒性,满足人机交互的需求。 相似文献
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《计算机应用与软件》2015,(12)
手型是动态手势的一个重要特征。已有的动态手势识别方法虽利用了手型信息,但是信息都隐含在数据中。对此提出一种动态手势中手型特征的提取算法。该算法能准确识别出动态手势中的手型特征。通过Kinect获取手部位置数据,计算手势样本的手局部图像的HOG(Histogram of Oriented Gradient)算子,通过统计手势过程中,临近帧的手局部图像的HOG算子的相似性,确定该样本的手型特征所在帧。实验结果显示,其手型特征识别平均正确率达到92.78%。 相似文献
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本文采用以TC377为主控制器的芯片,实现智能送药小车系统。系统使用锂电池供电,通过OpenArt训练识别图像,使小车完成字模识别;通过干簧管和磁性器皿检测药品是否放下;通过OpenMV扫描标记线判断小车行驶位置和方向使小车沿线行驶、识别停车线;通过直流电机模块和万向轮控制小车行进和转变方向。结合PID实现速度的闭环控制,使系统能精确控制小车的运行。 相似文献
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《电子制作.电脑维护与应用》2017,(1)
设计实现了一款速度快、运行稳定、循迹精度高的智能小车。利用乐高科技组织积木搭建,差分直流电机驱动系统,采用4路光电对管采集路面信息,基于STC90CRC单片机控制,使小车可准确沿既定路线自动行驶。实验证明采用该方法设计的智能小车在保证运行速度的前提下,可以提高循迹精度、减少漂移次数。 相似文献
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针对基于Kinect深度信息分割的手势往往包含手腕易造成后续手势误识别的问题,提出一种改进深度信息的手势分割与定位算法。首先,基于深度信息阈值限定在实验空间中检测出手势二值图;然后,根据普通手势特征,提出基于手势端点检测和可变阈值算法分割出准确手势。为得到稳定的分割效果,对分割手势进行形态学处理,最后选取基于手势重心坐标和最大内切圆圆心坐标的联合手势定位法定位手势。实验结果表明,该手势分割方法比已有分割方法更准确可靠,联合手势定位比Kinect软件开发工具包骨骼数据定位和手势重心定位稳定,无奇异点。 相似文献
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介绍集装箱底板钻孔小车左右轮实时修正的实现方法,通过在左右从动轮安装的旋转编码器进行位置检测,PLC实时修正左右主动轮伺服电机的运行速度,小车基本实现直线运行。 相似文献
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传统的手势交互都需要借助于Leap Motion或Kinect等专用交互设备。以图像通道转换、二值化等图像处理方式提取手势,以手势平面坐标值的变化获取手势的平面移动信息,以手势面积的变化解决了手势深度的问题。通过绘制手势轮廓结合自创的图像匹配算法计算不同图像的匹配率,用最高匹配率选择相对应的手势运动信息。通过摄像头坐标系到3D场景坐标系之间的转换,结合三维图形的几何变换计算变换矩阵,实现手的空间移动与旋转。在不借助专用的手势交互设备的情况下,实现单目摄像头的动态手势交互。 相似文献