Seeing and Being Seen: The Effects on Gesture Production

Speakers are argued to adapt their language production to their addressee's needs. For instance, speakers produce fewer and smaller hand gestures when interlocutors cannot see each other. Yet is this because speakers know their addressee cannot see them, or because they themselves do not see their addressee? By means of computer‐mediated communication we manipulated these factors independently. We found that speakers took into account what their addressee saw. They produced more and larger gestures when they knew the addressee could see them. Seeing the addressee increased gesture production only if speakers could readily interpret the addressee's eye gaze, which is not usually the case in mediated interaction. Adding this affordance resulted in gesturing being similar in mediated and unmediated communication.     

一种基于平面约束的偏瘫恢复运动评价方法

偏瘫是一种常见的脑卒中后遗症,偏瘫患者在患有肢体运动障碍的同时,常常伴有轻微的感觉、语言、认知等方面的障碍。提出一种基于惯性传感器的偏瘫患者运动恢复过程的跟踪与评价的新方法,主要应用于痉挛减轻阶段偏瘫患者的自主恢复过程的姿态跟踪及运动能力的评定。该方法融合了惯性传感器信号和偏瘫上肢恢复动作的生物力学约束,根据运动过程中前一时刻前臂和后臂的运动姿态,构建约束平面,对加速度信息进行约束。基于该方法,通过对偏瘫病人上肢的运动恢复过程的跟踪,测量人体上肢不同部位(前臂、后臂)的动作完成的完整程度。实验表明,该方法有效地降低了传感器噪声所引起的漂移,有效地提高了角度测量的准确度和稳定性。     

基于手势的自然用户界面(NUI)在会议中的应用

自然用户界面NUI的清晰、简洁、智能化的方式让用户体验更加直观,更为人性化。基于自然用户界面的应用设备层出不穷,手势识别这种操作技术占据了重要的位置。随着虚拟现实技术快速发展,人们的办公方式也发生了很大的变化。在幻灯片演示方面,传统的方式显得呆板,不能让人们自由使用动作。因此,文中提出一种使用手势来代替鼠标输入的方法,使用Leap Motion控制器。经过试验,计算机的反应速度快,并能准确地辨别出有效手势,能够对幻灯片进行操作。     

基于OpenGL的三维虚拟人手语动画的研究与实现

研究了一种基于OpenGL实现三维虚拟人手语动画的方法.首先构造了三维虚拟人的最小骨骼模型;其次研究分析了手部的关键动作,提出了手部动厕的关键帧手势;又考虑到手部的运动干涉和运动约束,给出了手语动画中的不可能手势,接着基于关键帧手势以及不可能的手势,利用手部各关节之间的联动关系,给出了手部各节点位置的计算方法;最后基于OpenGL实现了三维虚拟人的手语动画.实验结果表明,基于关键帧手势以及不可能的手势的三维虚拟人的手语动画方法不仅解决了真实人手部动作的复杂性问题,又没有裁剪必要的手部动作,获得了理想的手语动画效果.     

基于手势输入构造三维概念模型的研究进展

综述了国内外基于手势输入构造三维概念模型的最新研究进展,讨论分析了手势交互过程及其关键技术：手势设计、手势识别、手势交互的层次结构以及手势交互的三维实现．最后对今后的发展方向进行了展望．     

基于动态手势的人机交互系统的研究与设计

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。     

基于电容的手势识别系统

传统手势识别装置一般依赖于复杂计算设备,在简单场合配置手势识别装置成本过高。针对这一问题,提出了基于电容数字转换器的手势识别系统。具体实施过程中,电容数字转换器采集静态手势特征,滑动窗口滤波加工特征数值,再结合K邻近分类算法判别静态手势。该系统具有对硬件要求低、功耗小、对环境光强不敏感等优点。经过50次试验,系统对于常用的数字零到五手势识别正确率为98%,判别时间小于0.6 s。     

基于Kinect骨骼跟踪技术的人机交互

基于Kinect提供的深度信息和骨骼跟踪技术进行手势识别,利用手势代替鼠标实现人机交互.首先,引入以人体为参考系的人体坐标系统,将手势位置通过坐标系变换映射到计算机屏幕,实现计算机屏幕上光标的位置显示和跟踪.其次,研究计算机操作系统响应鼠标事件的工作模式,设计固定的手势静态及动态工作模式,通过一定的映射关系将特定的一组手势与计算机系统基本操作指令进行对应.并定义状态机,根据手势状态触发系统操作事件,从而达到对计算机系统的体感控制.实验表明,该人机交互系统自然、合理、有效.