基于Kinect的肩周炎康复训练动作识别系统研究

实现对肩周炎患者进行康复训练的三维体感视频的虚拟指导。通过Kinect摄像头对人的骨骼信息和环境的深度信息进行跟踪分析,再通过欧氏距离判断人的动作,利用模板匹配定位的方法对人体关键部位进行识别,从而来判断人的姿势是否标准。通过人机交互来实现一个虚拟的肩周炎康复训练的指导。     

基于KINECT的人机交互系统的研究

该文从桌面增强现实和人机自然对话两方面入手,重点对PC平台的人机交互进行重点研究,对基于KINECT的人机交互过程中的动作进行自定义,优化动作分类预测效果,提高系统虚实融合的准确性与实时效率。     

基于Kinect跑步机系统

研发了一种基于Kinect的跑步机系统,并提出了跑步系列动作识别算法. 该系统基于Unity游戏引擎、3DSMax、Maya、Photoshop建模和平面设计软件开发,运用微软Kinect体感设备和个人电脑获取人体跑步时各种动作的骨骼点数据,结合运动特征分析研发了基于骨骼绑定的跑步、挥手、跳跃、蹲下各种动作的识别算法,通过对人体动作的识别从而实现人机交互的跑步健身游戏娱乐运动. 实验数据表明基于骨骼绑定的动作识别算法的有效性,该跑步机系统硬件设备体积小,它通过人的肢体动作而不是鼠标键盘来操作跑步机软件,同时结合了跑步健身和游戏娱乐等功能,部分代替了传统跑步机的作用,具有很好的体感交互效果和实用价值,研究成果可以用于更多的人机互动应用领域.     

基于Kinect的人体动作识别方法

为解决在Kinect平台下人体动作识别中时空复杂性的问题,提出一种基于特征选择的模板识别方法。根据人体不同位置关节点对动作表达的贡献度的不同,将骨骼模型60维的关节点数据转化成24维的距离特征向量,该特征模型能够在空间上对动作进行表示,具有一定不变性,计算复杂度低;结合动态时间规整的思想,解决动作识别在时间轴上不统一的问题;基于所提出的方法实现动作识别系统,定义6种基于交互的上肢动作,在此动作库中进行两个实验共1320次测试,两个实验的平均识别率为93.6%和89.8%,实验结果验证了该方法的鲁棒性和有效性,可以满足交互任务的需求。     

基于Kinect的家庭助理机器人系统设计与实现

为了使独自在家的小孩、行动不便的老人和病人得到更好的照顾,设计了基于Kinect的家庭助理机器人系统。系统采用单服务器多客户端模型,Kinect和智能手机作为客户端连接到服务器。设计制作了助理机器人,其头部为网络摄像头,臂部为舵机结构,腿部为轮式结构。提出了基于Kinect的改进动作识别算法,实现了机器人的体感控制,可帮助老人和病人抓取物体。设计了手机APP,在外的家人可远程监视室内情况,与家中的老人和病人进行视频通话。     

基于Kinect的手术辅助系统研究

针对手术室无菌环境要求非常高的现实需求,以及传统鼠标键盘等人机交互方式存在的需要定期消毒且无法在手术过程中进行操作等客观限制,对目前手术室中人机交互存在的问题进行了分析,提出了一套基于Kinect自然人机交互技术的手术辅助系统。该系统包括一个病人资料库、一套Windows系统下基于Kinect自然人机交互技术的控制程序及一套Kinect手术辅助系统硬件。实验结果表明通过Kinect可以收集操作者的手势、动作、声音等,并将其转化为操作系统可以理解的命令,对手术辅助系统进行相关操作,从而辅助手术进行。该系统对于改善手术条件、节省手术时间、缓解病患痛苦具有一定帮助。     

基于Kinect的无标定人机交互控制系统设计

手部跟踪主从控制机械臂是一种新型的人机交互方式。利用Kinect传感器骨骼追踪技术处理景深数据获取手部位置,构建手部相对于髋骨中心与末端执行器相对于机械臂基座的运动映射关系,进行主从控制,实现人手与机器臂的实时交互。针对手部抖动消除和异常值处理,提出一种基于位置增量的移动平均轨迹平滑算法。实验结果表明,该系统能够很好完成手部跟踪和主从控制任务,具有较高的实时性和交互性。     

基于Kinect的展馆交互系统设计与应用

当前,很多城市展馆的展览方式具有单调、缺乏科技感和交互性不强的缺点。为了使智慧城市展馆具有更高的科技性、更强的交互性以及更绚烂的界面观赏性,利用Kinect2.0的骨骼追踪,以及动作识别的特性和WPF界面编程,设计出一种可以用手势进行人机交互的城市展馆展览系统。参观者和讲解员可以通过手势与系统进行人机交互达到参观和讲解的目的,扩展了展览的灵活性,提高了展馆的科技性,加深了观众的参观感受。     

基于Kinect的手势识别算法研究及应用

手势识别技术是人机交互技术的重要研究内容。为了提高基于Kinect的手势识别性能,提出基于深度人手定位和hog特征的静态手势识别算法及基于改进HMMs的动态手势识别算法。静态手势识别算法首先通过Kinect的深度信息完成人手定位,而后在定位区域内提取基于梯度方向直方图的形状特征并利用级联Adaboost训练的手势模型,实现对静态手势的准确识别,在公开手势数据库中测试的实验结果表明提出的静态手势识别算法具有较高的识别率。动态手势识别算法首先通过Kinect获取手心轨迹并提取轨迹切线角度作为特征,利用改进的隐马尔科夫模型实现动态手势的判别,实验结果表明提出的动态手势识别算法相比于传统HMMs算法有效地排除了无效手势。此外利用提出的动静态手势识别算法有效地控制了模拟的数字电视。     

基于唇形的人机交互系统研究及其应用

针对在噪声环境中基于语音的人机交互系统鲁棒性差的问题,本文提出一种新颖的基于唇形的人机交互方法。该方法通过定义不同的唇形来进行人机交互。首先使用adaboost算法实时检测到唇部,然后通过离散余弦变换(Discrete Cosine Transform DCT)提取唇部特征,最后使用支持向量机(Support Vector Machine SVM)进行唇形的识别。     

基于Kinect的运动训练辅助系统

针对当下人们自主运动训练时出现的动作不标准且无人监督指导的问题，设计一种基于Kinect传感器的运动训练辅助系统。利用Kinect捕捉人体的关节点坐标提取特征，采用动态时间规整算法实现运动动作的识别，将模板动作与实时动作进行匹配，根据匹配的程度给予评价。实验结果表明该系统对于运动动作的平均正确识别率达到91.25%，正确评价率达到95.9%，能及时有效地反馈评价，起到一定运动训练辅助作用。     

基于Kinect虚拟文物互动展示系统的设计与实现

利用Kinect的局部骨骼追踪技术,捕获人体数据、彩色数据和深度数据,对采集到的数据进行分析,描绘出手的轮廓并且根据深度信息识别出手势的意思,做逻辑处理后,通过Kinect设备将信息发送给PC,形成操作命令映射到虚拟文物上,虚拟文物会进行相应的动作,比如移动、放大、旋转等。测试结果表明,系统工作稳定可靠,体验者能够通过体感交互技术较好地对虚拟文物进行控制。虚拟文物互动展示系统突破了传统文物的展示方式,使观众积极参与到展览之中。     

基于Kinect的无接触式体质检测系统

为了减少体质检测中的人力成本、提高该过程的速度,将无接触式体感交互系统应用于体能检测中,以达到更高效的目的.以Kinect传感器为核心捕捉人体运动,从骨骼图像中提取20个关节点的信息,进而计算出身高、跳远距离等数据.景深图像可识别人体与其他非人体物体,由关节点坐标计算的方法也利于防止测试中的作假现象.     

基于Kinect和变形雅可比-傅里叶矩的手势识别

为了使人机交互变得更加自然,提出利用Kinect体感器获取手势深度图像;利用变形雅可比-傅里叶矩对手势图像进行特征提取;利用最小欧氏距离分类器进行建模、分类,实现手势识别.用Kinect体感器获取手部深度数据流,深度数据结合阈值分割法,可以有效地实现手势的分割.变形雅可比-傅里叶矩是一种不变矩,不变矩具有灰度、平移、旋转和尺度不变性,适合用于多畸变不变图像的特征提取.实验对5种手势进行了测试,平均识别率为95.2％,实验结果表明:该方法具有较高的识别率.     

基于Kinect骨骼数据的静态三维手势识别

手势作为一种自然、直观的交流方式,在人机交互领域得到越来越广泛的应用。研究的手势是指手与臂形成的一种空间三维姿势,现有方法对该种手势识别的准确性不高且实时性不强。在Kinect体感摄像机获取的人体手部关节点三维坐标基础上,提出一种计算手部角度进行静态三维手势识别的新方法。该方法通过计算手部多个位置的夹角来获取手部形态特征,然后与参考的静态手势特征做匹配识别。实验表明,该方法能够判断和识别当前静态手势与参考手势是否匹配,比现有方法具有更好的识别准确性和更强的实时性。     

基于Kinect的民族弓弦乐器虚拟演奏系统

利用Kinect相机结合增强现实技术和手势识别方法设计并实现了一个弓弦乐器虚拟演奏系统——以二胡为例.将Kinect获取的现实场景和虚拟乐器融合在一起绘制成增强现实场景.通过Kinect得到的深度数据和贝叶斯肤色模型将用户的左手分割出来,并再次绘制在增强图像上形成新的图像,从而解决虚拟演奏场景中的虚实遮挡问题.利用基于反向动力学和马尔可夫模型的三维虚拟手势拟合方法,对演奏过程中的左手手势进行识别,并结合右手的运动状态完成乐器的虚拟演奏.     

面向人机交互的通道注意力位移图神经网络

在人机交互动作识别领域中,基于深度学习的动作识别方法比传统的手工特征提取方法准确率更高.为了解决基于深度学习的动作识别方法在实时人机交互的实际应用问题,本文设计并创建了交互动作数据集(IA RGB-D),用于深度学习方法的人体动作识别研究.将IA RGB-D用于多种神经网络的训练和测试,测试结果准确率均在95％以上,验...     

基于Kinect的手势跟踪概述

综述了当前基于Kinect手势跟踪的几种代表性方法:基于轮廓和特征匹配运动目标跟踪算法、均值漂移跟踪算法、连续自适应均值漂移跟踪算法、卡尔曼滤波跟踪算法以及粒子滤波跟踪算法,分析其特点及相互关系,详细探讨了各方法的优缺点.最后对手势跟踪发展趋势作出了展望.     

基于表情识别的人机交互系统研究与设计

本文在研究人机交互应用的基础上,设计出基于表情识别的人机交互系统,包括虚拟人表情产生模块、人脸表情识别模块及虚拟人语言表达模块。经试验发现,本系统运行稳定高效,并在识别人脸表情过程中有较高的准确率。     

浅谈一种基于Kinect的体感交互应用开发方法

体感技术是人机交互的新方式,近年来倍受欢迎。该文结合Kinect技术和体感交互应用的开发经验,介绍了一种基于Kinect的体感交互应用开发方法。