基于手势识别的虚拟环境体感交互控制

结合体感交互与虚拟环境技术,提出了一种基于手势识别的虚拟环境体感交互方法,采用Kinect体感设备,实时获取用户的手势数据,通过改进的动态时间规整算法,对所定义的手势语义进行识别,并根据识别结果,发出实时控制指令,实现与虚拟环境的自然交互.在此基础上,实现了基于Kinect手势识别的虚拟矿井交互系统,对交互方法进行测试.实验测试结果表明,手势识别正确率平均高达95.1%,实时性较好,所定义的虚拟矿井手势语义符合人们正常操作习惯,能实现与虚拟环境更加自然的人机交互,可以实现与虚拟矿井自然交互控制.     

基于鼠标动力学模型的用户身份认证与监控

针对计算机系统安全中的用户身份识别和监控等基本问题,提出了一种利用鼠标动力学行为特征进行身份识别的新方法.通过采集各种应用环境下的鼠标行为数据,从交互和生理2个层面上对人机交互过程中计算机用户的鼠标行为特征进行建模、分析,以达到实时监测用户身份、检测非法用户的目的.所提方法可为身份监控原型系统实时采集用户的行为数据,并将当前的行为与用户的历史行为模型进行比较,以判断和检测用户身份,再依据判断检测结果产生实时的响应,从而有效防止非法用户侵入.实验采集井分析了10个用户的鼠标行为数据,通过特征降维与神经网络分类相结合的算法,得到了0.48%的误识率和2.86%的拒识率,充分展示了基于鼠标动力学行为模型进行身份认证和监控的可行性.     

基于局域波法的非线性系统模态参数识别研究

研究基于局域波分析的非线性系统模态参数识别方法.首先在非线性系统响应局域波分解的基础上得到了等效线性系统,然后通过Hilbert变换识别系统的瞬时固有频率和瞬时阻尼系数.针对非线性转子系统的模态参数测试识别问题,提出测取转子系统在降速过程非稳定运行工况下的振动响应,并应用提出的模态参数识别方法来识别转子系统的瞬时固有频...     

社交网络中水军用户团队不当行为准确识别技术

传统方法通过提取用户的静态行为特征,利用监督学习模型完成识别,在社交网络规模大的状态下,水军用户团队不当行为特征和正常用户越来越相似,无法准确识别社交网络中水军用户团队的不当行为。为了解决该问题,依据用户动态行为特征研究社交网络中水军用户团队不当行为准确识别技术。对社交网络进行描述,在此基础上,提取用户行为动态特征。把社交网络中水军用户团队不当行为识别问题看作二分类问题,将提取动态特征相应的样本作为输入,构建决策树,通过决策树对新的社交网络数据集进行水军用户团队不当行为识别。结果发现：采用的动态特征可有效反映水军团队不当用户行为特征;所提技术对水军用户团队不当行为的识别结果和人工标识结果基本一致;所提技术在三个数据集上的调和平均值和平衡准确度较其它技术高。可见所提技术识别准确性高。     

计及响应度的电力用户互动潜力画像分析

面对海量灵活资源参与系统运行调节,精准的电力用户互动潜力画像是提升需求侧响应策略实施有效性的基础。而作为现实经济人,用户对不同用电场景和时空电价呈现出差异化的响应特征,致使电力用户参与系统运行调节的互动潜力难以刻画。为此,本文提出了计及用户响应度的电力用户互动潜力画像技术。首先,采用改进型的电量需求弹性矩阵建立了用户对不同时空电价的响应模型;其次,定义了8个反映用户响应度的需求响应特征指标;最后,采用基于相关性特征选择原理和最佳优先搜索策略从8个需求响应特征指标中提取用户互动潜力最大相关特征制定可靠且精简的用户画像。算例分析表明,本文所提精选需求响应特征指标方法能有效反映用户对不同时空电价的响应度且所绘制的用户互动潜力画像具有可靠性和精简性。     

基于两层声誉演化模型的服务组合选取策略

针对当前服务组合往往将服务提供者与用户都看成是可信的,导致服务组合质量不高,而实际互联网络中服务组合的各参与方都有虚假、恶意的可能,这些低声誉度的实体对服务组合严重影响服务组合的质量等问题,提出一种基于两层声誉演化模型来刻画组合实体间的信誉演化关系.该模型首先通过服务组合交互双方向系统提交的rating建立公众声誉系统,然后,通过主体间的直接或者间接交互来形成直观的声誉评价体系;在此基础上,提出支持声誉演化的服务组合选取方法.实验与理论分析结果表明,该方法能较好地抑制恶意实体干扰,减弱低质量服务的影响,具有良好的适用性.     

服务组合系统交互协议兼容性检测模型

针对服务组合系统中存在某些实体属性会控制Web服务内在的隐式执行路径,致使客户端发送的消息与服务组合系统等待接收的消息不一致时,会发生交互无响应等问题,提出一种在服务组合系统的设计阶段进行交互协议兼容性检测的通用模型。将实体信息抽象为上下文变量,并对上下文感知服务交互协议进行建模;设计一种消除隐式转换的算法,对消除隐式转换后的服务组合系统进行上下文感知服务交互协议兼容性检测模型的形式化定义,并通过NuSMV模型检测工具对应用案例中的CSR模型进行验证。实验结果表明,该模型应用范围广,实现简单,实用性强;不仅能避免服务组合模型状态数较大时引发的状态爆炸问题,而且能有效地缩短服务组合系统的开发周期,降低系统的开发成本。     

基于多目标进化封装的特征选择在人脸识别中的应用

为了在实施分类工作时将不相关的、多余的、具有噪声的特征从问题表示中去除,以降低复杂度并得到可接受的性能,提出了一种基于多目标进化封装的特征选择方法。首先利用染色体选择的特征重新参数化人脸图像从而获得主动形变模型特征集;然后通过多目标遗产算法进行特征选择,在最小化特征子集基数的同时最大化判别容量;最后结合提出的综合适应度函数及k-近邻分类器完成人脸的识别。在Essex人脸数据库上的实验验证了所提方法的有效性,实验结果表明,相比其它几种较为先进的方法,所提方法不仅降低了表示的维度,同时提高了分类性能。     

一种利用起车过程瞬态振动响应的转子动力学参数识别方法

在分析转子系统起动过程的振动响应组成和振动响应信号中出现拍振现象成因的基础上,提出了一种基于起车过程瞬态振动响应的转子动力学参数时域识别方法。以转子系统起动过程中的失衡振动响应信号替代频域参数识别法中的正弦扫描激振响应信号,来识别转子系统固有频率和阻尼参数的时域信号,同时给出了参数估计原理,并利用仿真信号和实验测试的起车过程振动响应信号对转子系统的一阶固有频率和阻尼进行了计算。结果表明:所提出方法利用了转子起动过程的振动响应信号,其参数识别仅在时域内进行,不需要复杂的激振设备,具有计算简单、应用前景广阔等特点。     

支持混合主动交互的USV可变自主系统结构研究

针对混合主动交互的水面无人艇(USV)系统体系结构设计问题,提出一种基于智能体的可变自主系统体系结构模型(MAAF).该模型分为USV可变自主部分、系统用户分析部分以及系统交互推理部分的设计和实现,并采用Agent信念-愿望-意图模型建立系统用户和USV的交互推理过程.最后,利用仿真实验验证,结果表明该系统结构模型满足混合主动交互和分布式与分层式相结合的决策要求,并且合理有效.     

面向虚拟装配的层次化交互手势技术

针对目前虚拟装配系统存在的用户体验不足问题,文中将手势识别技术引入虚拟装配的人机交互中,提出了一种面向虚拟装配操作的层次化交互手势模型;根据装配任务和交互模式的特点,提出了二级手势分类策略:先对交互手势进行初步分类再利用情境感知技术判断手势的类型;然后利用运动感知技术对手势的交互语义进行识别;接着通过对用户作业空间的手功能区感知来实现不同交互模式的自然过渡,从而降低用户在交互过程中的认知负担;最后通过自主开发的虚拟装配原型系统对文中提出的交互手势技术进行验证.实验结果表明,文中的层次化交互手势建模与识别方法能有效地增加虚拟装配环境中的人机交互效率和用户体验.     

基于条件随机场的藏文人名识别技术研究

文本挖掘中命名实体识别是一项重要的研究内容,利用统计学原理进行命名实体识别具有较高的识别率.利用条件随机场(conditional random fields,CRF)方法,研究藏文人名识别技术,重点探讨藏文人名的内部结构特征、上下文特征、特征选择和数据预处理等内容,并通过实验分析了不同特征的有效性.首先给出了基于字(音节)和字位信息的人名识别方法;其次研究了触发词、虚词、人名词典和指人名词后缀为特征的不同特征组合与优化,并细化了不同虚词对人名识别的作用;最后,通过不同组合的实验测试,结果表明:1)触发词和作格助词特征在藏文人名识别上能够起到积极的作用;2)不同特征窗口大小对人名识别有一定影响;3)利用CRF识别藏文人名F1值能够达到80%左右,但由于藏文两字人名的高歧义性,目前还达不到与其他语言相近的识别效果.     

联合实体边界检测的命名实体识别方法

针对传统命名实体识别方法无法有效利用实体边界信息的问题,提出一种联合实体边界检测的命名实体识别方法,即将实体边界检测作为辅助任务,增强模型对实体边界的判断能力,进而提升模型对实体的识别效果。首先,利用Bert预训练语言模型对原始文本进行特征嵌入获取词向量,并引入自注意力机制增强词对上下文信息的利用;其次,在命名实体识别任务的基础上,添加实体边界检测辅助任务,增强模型对实体边界的识别能力;再次,对比联合实体边界检测的命名实体识别方法与基线方法的有效性,并对测试结果进行消融实验;最后,进行样例分析,分析损失权重β对实体边界检测的影响。实验结果表明,在英文社交媒体数据集Twitter-2015上,联合实体边界检测的命名实体识别方法相较于基线模型取得了更高的精准率、召回率和F1值,其中F1值达到了73.57%;并且,边界检测辅助任务提升了基线方法的检测效果。所提方法能有效利用实体边界信息,从而获得更好的实体识别效果,促进了人机交互系统的发展,对自然语言处理下游任务有重要意义。     

采用超图的微博群落感知方法

针对微博群落的识别与形成演化机理的获取问题,提出一种基于超图的微博群落感知方法.归纳微博用户的交互关系,提出以用户为节点、交互关系为边的微博用户交互关系超图模型;分析微博用户交互环境的情境特征,通过FP-TREE方法挖掘用户交互与情境特征的关联规则;根据关联规则对超图模型进行划分,得到具有相同情境的微博群落.以新浪微博为例进行了模拟验证,结果表明该方法能够感知导致微博群落形成的情境特征,且较传统数据挖掘方法能够更加准确地识别微博群落.     

在线医疗文本中的实体识别研究

针对在线医疗文本, 设计考虑医疗领域特性的识别特征, 并在自建数据集上进行实体识别实验。针对常见的5 类疾病: 胃炎、肺癌、哮喘、高血压和糖尿病, 采用近年来较先进的机器学习模型条件随机场, 进行训练和测试, 抽取目标实体包括疾病、症状、药品、治疗方法和检查5类。通过采用逐一添加特征的实验方式, 验证所提特征的有效性, 取得总体上81.26%的准确率和60.18%的召回率, 随后对识别特征给出进一步分析。     

基于特征检测的航拍图像电力线提取方法

在分析输电线路无人机巡检系统航拍图像中电力线特征的基础上,针对单一Ratio算子和Hough变换提取电力线效率低、效果差的不足,提出一种基于特征检测的电力线提取算法.首先,运用Ratio算子检测直线像素点并运用Hough变换的方法提取图像中的直线信息;然后,运用特征检测算法对电力线进行提取;最后,通过实验验证了所提算法能够从复杂的自然背景中完整提取电力线,同时能有效避免漏检、误检等情况,并有较好的噪声抑制能力.该研究为电力线典型故障的检测识别提供了有力支撑,具有较好的工程应用价值.     

移动终端交互设计中手势指令识别方法改进研究

传统的手势指令识别在缩放、旋转、平移等转换过程中,一直存在手势图片出现形变使识别不准确。提出一种新的移动终端交互设计中手势指令识别改进方法。将质心距离函数看作全局特征对二维空间下的手势运动轨迹特征提取,对其进行改进,获取三维空间下手势轨迹特征,増加移动终端交互设计中第三维的手势轨迹信息,得到手势轨迹特征向量。将手势轨迹特征向量作为输入,通过随机森林方法对手势指令识别分类器进行训练,利用训练完成的分类器实现移动终端交互设计中手势指令的识别。实验结果表明,所提方法不仅能够保证移动终端交互设计中手势指令识别的实时性,而且识别精度高,认证效果好。     

基于行人间交互意图检测的服务机器人导航

针对人与机器人共存环境中的机器人导航问题,提出一种基于行人间交互意图检测的服务机器人导航方法.首先,融合RGBD(红-绿-蓝-深度)信息和激光信息获取准确的行人运动轨迹,从行人轨迹中提取交互意图特征,基于贝叶斯理论检测出行人间是否存在交互意图;然后,将存在交互意图的行人之间区域设置为交互区域;最后,在地图中的交互区域设置临时障碍物,使机器人路径规划避开交互区域.实验结果证明了所提方法的有效性.     

手指书写汉字识别系统中的指尖检测方法

为满足手指交互系统的需要,提出了一种快速、鲁棒的指尖检测方法,该方法首先分割前景,获得手的轮廓,然后采用网格抽样方法定位指尖的粗略位置,再通过环形特征匹配方法确定指尖的准确位置.实验结果表明,该方法检测指尖的准确率可以达到98.5%.将文中提出的指尖检测方法运用到新的手指书写汉字输入系统中,可以识别用户直接用手指书写的字符.     

面向武器装备领域的复杂实体识别

针对武器装备领域复杂实体的特点, 提出一种融合多特征后挂载武器装备领域知识的复杂命名实体识别方法。首先, 使用BERT 模型对武器装备领域数据进行预训练, 得到数据向量, 使用Word2Vec模型学习郑码、五笔、拼音和笔画的上下位特征, 获取特征向量。然后, 将数据向量与特征向量融合, 利用Bi-LSTM模型进行编码, 使用CRF解码得到标签序列。最后, 基于武器装备领域知识, 对标签序列进行复杂实体的触发检测, 完成复杂命名实体识别。使用环球军事网数据作为语料进行实验, 分析不同的特征组合、不同神经网络模型下的识别效果, 并提出适用于评价复杂命名实体识别结果的计算方法。实验结果表明, 提出的挂载领域知识且融合多特征的武器装备复杂命名实体识别方法的F1值达到95.37%, 优于现有方法。