融合多模信息感知的低功耗行为识别

行为识别在普适计算领域有着极大的应用前景,可广泛应用于医疗监护、智能家居/办公、商业服务等方面.其中基于传感器的行为识别因其分布范围广、不具侵扰性等优点,已成为目前的研究热点之一.采用机器学习理论和方法,提出了一种基于多模传感信息感知和融合的行为识别层次框架.该框架综合加速度和无线网络信号两种传感器信息、利用多种基于融合的识别方法,能同时解决“用户在哪里”、“用户在做什么”、“用户将要去做什么”等行为相关问题.采用智能手机作为实验平台,利用其内置的多种传感器收集用户的行为信息,更符合普适计算的发展趋势.最后通过实际采集的数据和大量的实验说明了各种方法的有效性.     

室外Wi-Fi网状网在农村的发展和应用

基于Wi-Fi的室外无线网状网因具有高带宽、低价格、可扩展、易维护等优势.近年来在热点覆盖、无线城市等领域的应用迅速发展,其低成本优势也使室外无线网状网成为农村无线宽带覆盖的最有竞争力技术之一.中国科学院计算技术研究所在北京怀柔区渤海镇北沟成功地建设了一个覆盖130多个用户的无线网状网.本文讲述在建设中遇到的问题与积累的经验,以及关于建设宽带Wi-Fi乡村的技术和商业问题的探讨.由于用户需求的刚性,作者认为在农村发展宽带无线网络比无线城市更有优势.     

手语合成中的多模式行为协同韵律模型

利用大量真实多模式行为数据进行学习训练、获取单模式行为的韵律模型以及多模式行为之间的协同关联模型的方法,来实现虚拟人多模式行为之间的协同.重点给出了多模式行为的韵律模型描述,同时给出基于手语韵律参数与语音韵律特征融合的协同控制韵律模型以及韵律参数获取方法,并运用于多模式行为协同控制中,取得了较好的实验结果.与传统的规则法相比,该学习方法更能刻画多模式之间协同关联的复杂性,更好地实现虚拟人多模式行为合成的逼真性.     

基于点匹配的3D人脸网格自动转换方法

为了实现3D人脸网格的自动转换,把两个拓扑结构不同的3D人脸网格看作两个顶点坐标集合,提出了一种基于点匹配的人脸网格自动转换方法.利用迭代最近点(ICP)算法对两个点集进行对齐,结合薄板样条函数与确定性退火技术对两个点集进行匹配,实现人脸网格的自动转换.针对转换后网格在面部细节方面的不足,利用克里金插值,提高转换后网格与源网格的相似性.最后在VC++6.0与OpenGL环境下实现了该系统,对算法进行了仿真分析,结果表明了系统的可行性和算法的有效性.     

面向广电节目的虚拟人手语合成显示平台研究

基于中国手语合成技术的虚拟人手语视频显示平台技术是一个全新的课题.为了满足广电新闻节目对手势运动流畅性要求,实现了一种上下文相关的手势运动平滑算法,该方法能够充分利用前后两帧的差异来实现手势运动的平滑过渡,其视觉感观效果较传统插值算法更加平滑自然;同时提出了一种基于统计和规则相结合的手势运动重定向算法,在统计方法的基础上针对不同骨架大小以及运动特性进行规则约束,使得标准模型手势运动数据应用到新模型上而不失其准确性;最后,通过扩展基本手语词表达形式并基于alpha融合技术实现了面向广电新闻节目的虚拟人手语合成显示平台并取得很好的结果.     

一种新的手势运动数据重定向方法

提出了一种新的重新定向手势运动数据的方法.它把通过运动捕获设备捕获的手势数据重新定向到具有不同大小和比例的虚拟人模型上,从而生成与原运动含义相同且真实自然的动画.首先通过手势特征分析在人体上选择关键敏感点和次关键敏感点,然后利用提出的基于空间相对位置的方法确定重定向后敏感点的位置,最后采用改进的逆运动学方法实现了手势运动的重定向.实验表明,提出的方法使得中国手语合成系统的可懂度提高30%以上.     

动态环境中的WiFi指纹自适应室内定位方法?

针对传统的基于WIFI信号的室内定位方法难以有效解决环境动态变化对RSSI值的影响问题,设计并实现了一种基于WIFI射频信号强度指纹的室内定位方法。该方法通过采用一种基于用户使用状况与布置定位参考点的方法来动态更新系统的WIFI指纹数据库,从而有效降低了在实际使用过程中用户手持手机的方向、用户的身体遮挡以及使用环境的动态变化对RSSI值所带来的影响。实验结果表明,本文设计并实现的定位方法比传统定位方法更稳定、易维护,同时也具有更高的定位精度和自适应性。     

融合情境感知信息的超声波手势识别方法

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%.     

基于事件框架的移动摘要方法研究

本文提出了一种面向移动终端的文本摘要方法,该方法基于框架思想,将文本摘要生成过程分解为信息抽取和文本生成两个阶段。信息抽取阶段对原文进行词频统计,关键词句分析,并在此基础上利用规则抽取相应信息填充摘要框架。文本生成阶段利用框架编码协议对框架进行解析,并结合相关模板生成文本摘要。