中国手语手势词识别的一种快速方法

选取Cyberglove型号数据手套作为手语输入设备,采用DGMM（Dynamic Gaussian Mixture Model)作为手势词识别技术,提出了基于相对熵的搜索策略,并将其应用于基于半连续DGMM的手势词识别中以提高手势词识别速度。实验结果表明,采用搜索策略后手势识别效果与原来相当,而识别速度提高了近15倍。     

基于FCM优化的平面阵列电容成像算法

为提高平面阵列电容成像系统的成像精度,提出了一种基于FCM数据优化的成像算法。根据平面阵列电极电容数据的特点,为减小电容测量误差对介电常数的影响,利用FCM算法对测量电容值的不断收敛以实现数据优化的作用,在减弱噪声的同时提高电容值数据的稳定性。在此基础上,对一种隔热材料胶层进行缺陷检测实验,使重建图像的相关系数得到了提高,减小了图像重建误差。实验结果表明:图像重建结果的优化算法可获得更加稳定、有效的电容数据,胶层缺陷图像重建精度具有较大提升。     

基于动态手势控制的交互式体三维显示

Just A,Marcel S.A comparative study of two state-of-the-art sequence processing techniques for hand gesture recognition[J].Computer Vision and Image Understanding(S1077-3142),2009,113(4):532-543.

La Viola Joseph J.Bringing VR and Spatial 3D Interaction to the Masses through Video Games[J].IEEE Computer Graphics and AppIications(S0272-1716),2008,28(5):10-15.

Charbonneau E,Miller A,Wingrave C,et al.Understanding visual interfaces for the next generation of dance-based rhythm video games[C]//Proceedings of the 2009 ACM SIGGRAPH Symposium on Video Games.Sandbox'09,New Orleans,Louisiana,USA,August 3-7,2009:119-126.

陈一民,张云华.基于手势识别的机器人人机交互技术研究[J].机器人,2009,31(4):351-356.CHEN Yi-min,ZHANG Yun-hua.Resarch on Human-Robot Interaction Technique Based on Hand Gesture Recognition[J].Robot(S1002-0446),2009,3l(4):351-356.

Kolsch M,Turk M.Robust Hand Detection[C]//Proceeding of the Sixth IEEE International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition.FGR 2004,Seoul,Korea,May 17-19,2004:614-619.

Kolsch M,Turk M.Fast 2D Hand Tracking with Flocks of Features and Multi-Cue Integration[C]//Proceedings of the 2004 Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshop.CVPRW'04,Washington,USA,June 27-July 02,2004:158.

Bretzner L,Laptev I,Lindeberg T.Hand Gesture Recognition using Multi-Scale Color Features,Hierarchical Models and Particle Filtering[C]//Proceedings of the FIRh IEEE International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition(FGR 2002),Washington,DC,USA,May 20-21,2002:423-428.

SHI J B,Tomasi C.Good features to track[C]//Proceeding of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR 1994),Seattle,USA,June 21-23,1994:593-600.

Martinez Aleix.Face image retrieval using HMMs[C]//Proceedings of the IEEE Workshop on Content-Based Access of Image and Video Lmraries(CBAIVL 1999),Fort Collins,Colorado,USA,July 20-22,1999:35-39.

Knut Langhans.New portable FELIX 3D display[J].Proc.of SPIE(S0277-786X),1998,3296:204-216.

Favalora G E,Dorval R K,Hall D M,et al.Volumetric three dimensional display system with rasterization hardware[J].Proc.of SPIEfS0277-786X),2001,4297:227-235.

Sullivan Alan.A Solid-state Multi-planar Volumetric Display[J].SID Symposium Digest of Technical Papers(S0743-1562),2003,34(1):153-1533.

林远芳,刘向东,刘旭,等.基于二维旋转屏的体三维显示系统像素属性分析叨.光子学报,2004,33(4):476-487.LIN Yuan-fang,LIU Xiang-dong,LIU Xu,et al.The analysiPofVoxel attributes in three-dimensianal volumetric display system based on the rotation of a two-dimensional display panel[J].Acta Photonica Sinica,2004,33(4):476-487.

李莉,李玉峰,沈春林,等.基于数字微镜的旋转体三维显示装置研究[J].仪器仪表学报,2008,29(1):67-72.LI Li,LI Yu-feng,SHEN Chun-lin,et al.Volumetric 3D display device based on DMD utilizing a rotating screen[J].Chinese Journal of Scientific Instrument(S0254-3087),2008,29(1):67-72.

潘文平,沈春林,李莉,等.基于数字微镜器件和旋转螺旋屏的体三维显示系统[J].光电工程,2010,37(10):144-150.PAN Wen-ping,SHEN Chun-lin,LI Li,et al.Volumetric Three-dimensional Display System Based on DMD and A Spinning Helical Screen[J].Opto-Electronic Engineering,2010,37(10):144-150.

Kim Daehwan,Song Jinyoung,Kim Daijin.Simultaneous gesture segmentation and recognition based on forward spotting accumulative HMMs[J].Pattern Recognition (S003l一3203),2007,40:3012-3026.

Grossman T,Wigdor D,Balakrishnan R.Multi-Finger Gestural Interaction with 3D Volumetric Displays[C]//Proceedings of the 17th Annual ACM Symposium on User interface Software and Technology(UIST'04),Santa Fe,NM,USA,October 24-27,2004:61-70.

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基于计算机视觉的手势识别人机交互技术

随着数字媒体技术的广泛应用及飞速发展,人们希望能够更有效更自然地与计算机进行交流。虽然新的硬件和应用领域不断涌现,而人们熟悉和熟练掌握的人机交互方式仍然局限于键盘、鼠标等,但它们限制了人机交流的速度和自然性。基于视觉的手势识别就成为了实现新一代人机交互不可缺少的一项关键技术。借助计算机视觉,数字图像处理,模式识别等理论与技术,使得计算机通过视觉通道(摄像机)正确感知输入的手势语,同时作出用户所需要的响应,以实现自然的人机交互。     

用光纤传感器阵列测量动态变量

用光纤传感器阵列测量动态变量Ｊ．Ｎｉｅｗｉｓｃｈ等１．概述分布式光纤传感器或由光纤连接成的光传感器阵列，在大面积、多测量点的监视方面有很大的潜力。定位分辨率可用光时域反射计（ＯＴＤＲ）的原理来表达，这个方法最典型的用途为静态效应（仅随时间作慢变化的测...     

手势识别技术及其在人机交互中的应用

手势是一种自然、直观、易于学习的人机交互手段。手势输入是实现自然，直接人机交互不可缺少的关键技术，目前的手势识别技术主要分为基于数据手套和基于视觉两种，这两种方法各有自己的长处，也都取得了一些研究成果，但都还不成熟，手势输入作为一种自然、丰富、直接的交互手段在人机交互技术右占有重要的地位。     

无端点检测汉语识别算法的实现及改进——动态时间规整和隐马尔可夫统一模型的应用

语音识别算法中，动态时间规整（ＤＴＷ）和隐马尔可规模（ＨＭＭ）是最有效的识别算法并且两者之间有着本质的联系和内在的统一，据此前期工作中，已经建立了ＤＴＷ和ＨＭＭ的统一模型（ＤＨＵＭ）。本文对ＤＨＵＭ进行了改进，在ＤＨＵＭ中引起寂静段自环，并根据汉语语音的特点，提出了一种无端点检测的语音识别算法，在识别过程中，该算法无需确定语音信号起止点位置，而是从寂静段开始，直接按帧提取特征（帧长２０ｍｓ，帧间重     

基于虚拟试验箱的康复手势识别算法研究

研究了基于自主研发的手部康复训练系统的康复手势识别方法。针对现有手势识别算法识别手势过于单一、不具备针对性的问题,通过对手部功能障碍患者的手部运动及控制力的分析,提出了一种新的基于虚拟试验箱的康复手势识别算法。该算法的核心是利用摄像头捕捉不同的康复手势,并通过辅助训练标志板来实现手和辅助康复器械定位。基于改进的形状上下文识别算法的处理器实现了康复手势识别功能,并进一步控制虚拟场景中的物体做出相应的反应。该算法可以完成推、拉、悬垂、托举、二指捏等典型康复手势的准确识别,并与现有的手势识别算法进行了准确的对比。实验结果表明,该算法在识别率上有一定的提高,并且在识别的手势上更具有针对性。     

无端点检测汉语识别算法的实现及改进——动态时间规整和隐马尔可夫统一模型的应用

语音识别算法中，动态时间规整（ＤＴＷ）和隐马尔可夫模型（ＨＭＭ）是最有效的识别算法，并且两者之间有着本质的联系和内在的统一［１］，据此前期工作中，已经建立了ＤＴＷ和ＨＭＭ的统一模型（ＤＨＵＭ）［２、３］。本文对ＤＨＵＭ进行了改进，在ＤＨＵＭ中引进寂静段自环，并根据汉语语音的特点，提出了一种无端点检测的语音识别算法。在识别过程中，该算法无需确定语音信号起止点位置，而是从寂静段开始，直接按帧提取特征（帧长２０ｍｓ，帧间重叠５０％），特征向量由１５阶倒谱系数和帧平均能量组成。实验中，用ＤＨＵＭ实现了该算法，对９９个相似汉语单字的识别测试结果表明：无端点检测的识别正识率为９４．９５％，正识率下降很少，但不作端点检测却降低了算法的复杂程度。为进一步改善识别性能，特征向量采用一种听觉模型特征，识别器具有更好的鲁棒性，识别率会略有提高。     

基于电涡流的传感器阵列测试技术

本文介绍的基于电涡流的传感器阵列测试系统具有零件重复定位准确、信号频率稳定、灵敏度高、测试精度高的特点。     

ZnO纳米线阵列湿度传感器研究

采用水热法在Au/Ni叉指电极上原位生长出整齐的ZnO纳米线阵列。纳米线的平均直径和长度分别为50 nm和5μm,且沿[0001]方向高度择优生长。测试了基于纳米线阵列的湿敏器件对不同湿度电容和电阻响应,并分析了它的工作机制。实验结果表明,这些器件具有相对较大的灵敏度和较短的响应和恢复时间,从而说明ZnO纳米线阵列在湿敏领域有很好的应用前景。     

基于双重优化的连续手势识别方法

基于计算机视觉的连续手势识别因为其自然性和便捷性在大型互动娱乐、互动教育等方面得到了广泛应用.在连续手势识别过程中,解决手势分割问题的已有方案多存在计算量大效率低的缺点;解决独立手势识别问题的已有方案多存在训练参数设定过程复杂的缺点.针对这两个问题做出两点优化:其一,提出一种基于隐状态模式归一化的方法对连续手势进行分割,提高了手势分割的效率;其二,提出一种基于参数自反馈调节的独立手势训练和识别方法,降低了独立手势训练的难度,并提高了识别的精度.实验证明,提出的基于双重优化的连续手势识别方法与原有方法相比在精度和效率上都有较大提升.     

平面电容传感器热障涂层缺陷检测系统

为有效检测热障涂层的缺陷,研究基于平面电容传感器的缺陷检测系统。该文对用于热障涂层缺陷检测的平面电容传感器的工作原理进行分析,结合热障涂层的结构,利用COMSOL有限元仿真软件对传感器结构进行优化设计,设计微小电容检测电路,并通过复导纳的方法提取检测信息,搭建热障涂层缺陷检测系统,并对系统的性能进行测试。实验测试中对3种不同厚度的氧化铝陶瓷片进行复导纳的检测,通过对检测结果进行数据分析更易区分不同厚度的陶瓷片,即基于平面电容传感器的缺陷检测系统可以有效检测出热障涂层的厚度变化缺陷。     

基于步态的身份识别研究

步态识别作为一种新的生物特征识别技术,是通过人走路的姿势实现对个人身份的识别和认证。对隐马尔可夫模型进行研究并对算法实现中遇到的问题加以分析,在此基础上实现了利用隐马尔可夫模型的步态特征提取与身份识别方法。     

MEMS电容传感器小电容的测量

本文首先介绍了一种MEMS电容式微硅加速度计的结构和等效电路,阐述了开关电容放大器的工作原理和输出电压与电容的关系,重点讨论了用开关电容技术测量微硅加速度计小电容的方法.     

基于V/T变换的电容传感器新型电容测量电路

提出了一种基于V／T变换的用于电容传感器的电容测量电路。它将被测微小电容变化量转换成时间信号并由单片机进行处理，电路结构简单，电路中没有影响测量稳定性和产生零点漂移的元器件，大幅度地降低了测量过程中的噪声。     

基于GA-BLS方法的手势识别研究

为进一步提升人机交互领域中手势识别的精度和速度,探究肌肉疲劳对手势识别的影响规律,提出了改进的GA-BLS方法,利用遗传算法(genetic algorithms, GA)优化宽度学习(broad learning system, BLS)模型参数,并使用弹性网络回归改进传统的BLS模型。利用所提模型对8种手势下的A型超声信号和肌电信号进行手势识别分析,并与SVM、KNN、RF、LDA等方法进行对比,以验证所研究方法的有效性;将长时间段下的A型超声信号和肌电信号切分成4个数据段,发现随着肌肉疲劳程度的增加,手势识别的准确率均呈现出明显下降的趋势,而且A型超声信号相较于肌电信号具有更好的抗疲劳特性。     

基于MHMMs模型的面部表情识别研究

针对静态人脸表情识别方法的不足,提出了一种改进的基于运动特征的动态人脸表情识别方法.以表情视频序列为研究对象,提出了基于相位形式表示脸部运动特征,处理这些运动特征并组成时序特征序列,最后将其输入到改进的高斯混合隐马尔可夫模型进行训练和测试,分析识别6种基本的面部表情.基于改进的算法,实现了一个动态面部表情识别实验系统,实验结果表明该方法简化了计算,减少了矢量量化误差.