手势合成的建模方法

本文介绍了手势的分类，以及在虚拟现实技术中的应用，通过分析手的物理结构，确定了手关节的自由度，以及关节运动的约束，分别从几何建模和行为建模两个方面来介绍合成手势的方法。     

机构学及其在手指语合成中的应用

人的手指极为灵活,随着各个指节的运动参数的变化,其运动形式也千变万化。该文引用了机器人学中的机构学里的Denavit—Hartenberg矩阵方法来合成手指语。结果自然、可信。并推导出一个简化手指的运动学和逆运动学方程。用同样的方法还可以解决更为复杂的通用手指运动学和逆运动学方程。根据所得方程可以较好地实现手指语的合成。     

傅立叶描述子在手势识别中的应用

本文分析了具有旋转、平移和尺度变换不变性,并且与边界的起点位置无关的傅立叶描述子,并把傅立叶描述子及欧氏距离应用于字母手势的识别中。实验结果表明,利用傅立叶描述子能够有效地识别出有旋转、平移及尺度变换后的同一类字母手势,取得了良好的识别效果。     

CIMS环境下自动化车间立体仓库物流计算机控制系统

论述了ＣＩＭＳ环境下自动化车间的物流控制和立体仓库计算机控制系统的结构和功能，介绍了在实现系统过程中的异构网络的通信、多线程管理等关键技术。     

灰度图像中基于像素分布特征的人脸定位

提出了一种利用人脸图像的像素分布特征来定位人脸的方法，在定位人脸的内轮廓时利用了图像二值化后的分布特征和灰度图的像素分布特征相结合的方法，然后将人脸区域的图像进行标准化，经过以脸图像可以方便地用于人脸的识别。在对采集到的图像进行的测试中得到了较好的效果。     

利用笔划密度函数等特征的手写汉字识别的讨论

为了对手写汉字的识别分类的方法进行探讨, 本文提出了一种分类处理能力强, 速度比较快, 算法上能尽量克服手写变形影响的手写汉字的识别分类方法。一般要求正介文字在候补文字上进行选择, 候补文字的数额要小。我们利用手写汉字笔划密度函数特征、粗网格特征、粗外围特征以及几个特征的拜用来对文字进行识别和分类, 用计算机进行模拟和验证。由实验可以知道利用各自的每一个特征, 分别有其相应的分类能力, 差不多到第五位或第七位分类能力可达到100%,如果将三个特征并用, 正如所予期的, 分类能力可以提高, 到第三位就可达到100%,这是因为各个特征分别从不同的方面吸收了手写的变形。     

关于手写汉字识别的研究

本文在大量日本文献的基础上,援用"KJ"方法(综合不同性质的数据、信息,产生新的思想和概念的方法论),综述了手写汉字识别的研究.主要列举了本研究的各种算法和手段,也论述了on-line手写汉字识别以及与手写汉字识别的有关的应用领域.差不多全部归纳了手写汉字识别研究的必要的基本算法,阐述了研究的现状和动向.最后,也说明了手写汉字识别今后的研究课题和方向.     

区域特征的乐谱识别系统

在分析乐谱的基础上，本文提出了区域特征的乐符识别方法，并实现了乐谱识别系统．乐谱用扫描仪输入，经过预处理、去除噪音、确定谱线位置、测定线宽、删除谱线等先期处理后，切分出各种乐符，用区域特性和乐符属性对乐符进行识别，系统还实现了乐谱计算机识别之后的自动演奏．