基于语料库的中国理工科大学生英语口语手势的使用研究

以中国理工科大学生为研究对象,运用语料库分析法和统计工具,对英语口语中使用手势的情况进行了研究,探讨在口语中手势的使用特点及形成原因。研究发现,英语水平越高的学生越多使用辅助言语表达的手势,水平较低的学生使用适配性手势时持续时间更长;不同性别学生的手势使用情况无显著差异。     

基于加权局部梯度直方图的头部三维姿态估计

在实时估计人的头部三维姿态时,基于局部梯度方向直方图的面部特征表示方法容易受到背景和环境的影响,其检测精度无法满足实际需求。为了减少图像或视频序列中背景和环境的影响,提出了一种新的对面部特征进行描述的方法,即基于肤色权值和高斯权值加权的局部梯度方向直方图特征表示方法。在具体计算时,首先进行人脸检测并将人脸区域缩放到统一大小,然后计算人脸区域每个像素点对应的梯度方向,接着计算肤色权值并利用肤色权值和高斯权值对梯度方向进行加权得到加权局部梯度方向直方图,从而强化面部特征在直方图中的比重,有效减小背景对头部三维姿态估计的影响,最后利用非线性支持向量回归机求解加权局部梯度方向直方图与头部三维姿态之间的关系。实验结果表明:该特征表示方法具有更高的检测精度。     

车载手势识别中基于小波变换和双边滤波的图像去噪方法

手势识别是人机交互中的重要研究领域,车载手势识别系统可以减少驾驶员手动操作仪表导致的分心,提高驾驶安全性。受光照变化、汽车环境、摄像头成像质量等各因素的影响,车载手势图像中常会存在大量复杂噪声。这些噪声严重影响后续手势分割、特征提取和手势识别的准确性。针对手势图像中存在的噪声问题,本文提出了一种适用于车载手势图像处理的新方法。该方法先对小波分解后的各高频子带采用不同方向的一维非线性扩散滤波处理得到初步去噪手势图,在此基础上用多尺度双边滤波对图像再次处理。实验结果表明,本文方法可以较好地去除车载手势图中噪声,抑制车载手势图细节的模糊。      

基于隐马尔可夫模型的非接触手势识别方法

非接触手势识别是一种新兴的人机交互技术,在很多领域正发挥着巨大作用.基于商用的WiFi设备目前应用广泛,但很多因素会影响识别性能.本文探讨了隐马尔可夫模型理论,提出了一种基于WiFi物理层信息的手势识别系统(non contact ges,NCGes),使用菲涅尔区域模型来学习手势特征.首先收集信道状态信息(chann...     

基于高斯混和模型与Blob分析的人手定位

在基于机器视觉的手势识别研究中,手势分割与定位是关键技术。本文在分析肤色的颜色特征和人手运动特性的基础上,提出了一种在视频图像序列中实现手势分割和定位的算法。首先结合肤色检测技术和基于高斯混合模型的运动目标检测技术,获得了图像序列的初始手势区域,之后利用Blob技术实现了最终手势的分割和定位。实验结果显示,该方法具有较高的分割和定位准确度。     

一个虚拟手原型的实现

以５ＤＴ 公司生产的数据手套作为手势输入设备,开发了一个虚拟手原型．它以手的运动学模型为基础,采用层次结构法构造手的几何模型,极大地方便了虚拟手的图形显示和实时更新的实现．根据人手的运动约束关系得到各关节弯曲角度的相对比例关系,就能从数据手套得到的７ 个传感数据获得整个手的运动情况,并用静态碰撞检测法处理虚拟手与其他物体的碰撞检测,在运行期间不断地对用户手势进行手势映射计算找到最匹配的手势,执行与该手势对应的动作．本原型简单易行,便于增加手势,最后给出了实现结果．     

基于OPENCV的手势识别的实现与应用

本文主要对静态手势识别的技术存在的各种方法进行了相应的分析与探讨,而在这个基础之上实现与设计了一套先进的静态手势识别系统。而该系统主要分为手势的分类、图像的预处理、分类器的设计与样本的训练以及特征的提取四个模块。而该系用在运行时,首先从文件夹中读取图像部分,其次在经过图像的预处理模块得到手势的轮廓图像以及二值图像,最后在对轮廓图像与二值图像这两幅图对手势进行相应的特征提取,并且采用贝叶斯分类器对这个手势进行分类识别。     

人机象棋对弈中棋子的快速捕捉与定位研究

针对人机象棋对弈中变动棋子的快速捕捉问题,提出了一种在动态环境下快速捕捉变动棋子的方法.首先,采用背景差分法判断出棋盘上存在运动目标,使用肤色检测和人手跟踪获取人手运动轨迹,根据运动轨迹变化判断出人手已经落子.然后,获取最新的帧图像与背景图像的差分图像,帧图像再经过肤色检测处理得到对应的运动目标图像,运动目标图像与差分图像进行差分获取最终差分图像.最后,扫描最终差分图像获得两小块白色区域坐标,在提取的帧图像中相同坐标处定位识别棋子,在人手尚未离开棋盘时完成捕捉过程.采用该方法与全棋盘扫描法进行对比实验,实验结果表明:该方法可以在各种人手操控棋子的情况下可靠地捕捉到变动棋子;相比于普通的全棋盘扫描法,棋子捕捉的效率提高了36.27%.     

用左手手势巧学常见单糖的结构式*

分享了一种巧用左手手势,结合一首五言口诀快速判断糖分子结构的方法。口诀为:“罗卓葡古塔,甘露艾半乳。核阿木来苏,酮糖果山古”,包含了常见的12种醛糖和6种酮糖。通过该方法,不仅能快速准确写出各种常见糖的Fischer投影式,而且还可应用于糖分子相应的Haworth透视式及椅式构象,值得在糖类教学中进行推广。     

基于ICONDENSATION算法的人手跟踪与手势识别算法

为实现基于手势的智能人机交互,提出了一种基于视觉的人手跟踪与手势识别算法.该方法以ICONDENSATION算法为基础,融合颜色与深度信息进行重要采样,结合轮廓信息并通过ASM模型的能量函数进行观测,根据最大后验概率对几种预定义的手势进行识别.实验结果表明,该算法能够有效地实现复杂背景下的人手跟踪与手势识别,为进一步实现智能人机交互奠定了基础.