基于 Kinect 的矿井人员违规行为识别算法研究

由于煤炭生产的特殊性与危险性,煤炭生产过程中安全事故常有发生,其中人为因素占极高的比例,因此研究矿井工作人员的违规行为十分必要.针对人体行为识别中传统的动态时间规整算法经常出现的奇异点和时间复杂度问题,提出一种分段线性逼近结合自适应权重动态时间规整算法.对该算法进行了仿真以及实验,该算法在SDU Fall Dataset数据集的平均识别率达到了95.33%,平均识别时间减少了46.47%,在煤矿井下使用该系统进行测试,结果表明所提出的算法在识别速度和准确率上均有一定程度的提高.     

基于Kinect骨骼信息的三维轨迹特征稳定性研究

为了提高步态识别应用的广泛性,寻找稳定的人体动态特征,提出一种基于Kinect骨骼信息的步态特征提取方法,以验证骨骼点三维轨迹特征在步态识别中的稳定性。在分析深度相机Kinect工作原理的基础上,对Kinect有效范围进行测量并对其深度数据进行校准,通过18组实验对同一个体在不同行走模式、不同相机位姿下的人体骨骼点三维轨迹进行数据提取,并在固定相机位姿和行走模式的条件下对10组不同个体的行走数据进行提取,最后将同组骨骼点轨迹曲线在同一空间坐标系中进行绘制,同时使用动态时间规整算法(DTW)对实验个体骨骼点轨迹曲线相似度进行评价。实验结果表明,该特征在同一个体中表现出较好的稳定性,可用于步态识别的同一认定。     

Kinect骨骼信息下的动态手势识别研究

针对复杂环境中存在的手势识别问题,提出一种利用Kinect传感器获取深度信息并进行动态手势识别的方法。该方法通过对Kinect传感器获取的深度信息进行分析,获取人体主要骨骼点的3D坐标,从中选取六个点作为手部运动的特征参照;为提高手势识别系统的识别速度,提出了一种基于查表的DTW算法对得到的特征数据进行模板训练并实现动态手势识别。实验结果表明:该方法具有较高的识别速度和识别率,对复杂背景及光照强度变化具有较强的鲁棒性。     

Kinect在视频会议系统中的应用

主要阐述了体感设备Kinect的关键技术在视频会议系统中的应用及实现.利用Kinect体感设备,可将其即时动态捕捉、影像辨识、麦克风输入、语音辨识、社群互动等功能整合到视频会议中,使视频会议更具可交互性,提供了更好的用户体验,并提高了视频会议的整体性能.针对kinect设备与视频会议系统的整合进行了有益的探索.     

连续康复训练动作分割与评估

为提高对康复训练动作反馈的准确性和客观性以及康复患者在康复训练中的积极性和自律性,建立一种能够处理人体连续康复训练动作数据的动作评估方法.首先,提出一种基于高斯混合模型的动作分割方法,从同一动作的连续重复运动序列中提取单次动作数据.其次,根据相关先验知识,提出结合显著运动特征动态时间规整距离评估与高斯混合模型似然评估的多特征融合动作评估方法,从康复训练动作的整体动作与局部关节信息两方面进行动作评估.结果表明：动作分割方法能够很好地分割连续重复动作的运动数据,在数据集上分割动作的正确率达到95%以上;多特征融合动作评估方法有效地提高健康样本与康复患者样本之间动作评估的区分度,使得健康样本动作分数在0～1的评分范围内主要分布在0.93～0.94的得分区间,患者样本则主要分布在0.81～0.89的得分区间.     

基于Kinect的MoCA康复认知评估系统设计

提出一种基于Kinect的MoCA康复认知评估系统的解决方案.利用Kinect体感传感器的骨骼追踪、手势识别与语音识别技术,并通过虚拟现实平台实现评估功能,可以使认知障碍患者在社区或家庭中进行康复评估和个性化训练,使其能够早日康复和重返社会.     

基于Kinect体感识别技术的研究与实现

Kinect作为一个体感周边外设,不仅改变了用户的娱乐体验,更为用户与机器的交互提供了全新的方式。本论述将介绍以Kinect作为用户交互界面的姿势控制飞机漫游系统,该系统将Kinect的交互特性应用到漫游系统中,显著的增强了用户体验。通过本系统的开发,将对基于Kinect的拓展应用进行一次完整实践,对基于Kinect拓展应用的发展起到积极的作用。     

基于Kinect传感器的移动机器人室内环境三维地图创建

针对移动服务机器人在未知室内环境下的三维感知问题,提出了一种基于低成本Kinect传感器的三维地图创建实用方法.对于机器人在运动过程中连续采集的多帧RGB-D信息,首先利用SURF算子对RGB图像提取稳定特征点并进行特征点匹配,然后结合深度图像,采用RANSAC算法剔除可能存在的误匹配点并完成初始配准,从而估计得到图像帧间粗略的相对转移关系,最后运用广义ICP算法对采集的深度图像进行精确配准,得到拼接的三维点云图.在此基础上进一步开发了移动机器人三维地图创建应用系统,实验验证了该方法的可行性和有效性.     

基于模糊聚类的音乐哼唱检索的研究与实现

针对哼唱检索中匹配过程的耗时性和哼唱的非完全准确性,提出了并行模糊动态时间规整算法实现音乐的哼唱检索。采用相对音高差表示旋律,用动态时间规整算法实现哼唱音高差序列与目标音高差序列的近似匹配。在匹配过程中,引入模糊集合及模糊聚类,通过构造哼唱音高差与目标音高差之间的隶属函数并计算隶属度得到音高差信息的相似度,进而获得转换代价矩阵,最后得到两个匹配序列的匹配距离。为提高检索速度,引入并行算法实现匹配过程。实验结果表明,模糊方法的引入提高了检索精度,并行算法的运用明显缩短了检索时间。基于并行模糊动态时间规整算法的音乐哼唱检索的正确率达到72%左右,在双核计算机上进行实验,引入并行算法后检索时间缩短一半。     

基于Kinect的运动目标跟踪与三维测量

首先利用微软Kinect的图像传感器获得RGB图像,并且利用CamShift算法实时跟踪一个选中的目标物体,然后获得该目标物体的质心,最后将该质心映射到Kinect深度传感器获得的深度图像中,从而实时得到该运动目标质心的三维坐标.实验结果表明,在目标与背景的色彩空间有一定偏差的情况下,该方法能够实时跟踪目标物体并获得目标物体质心的三维坐标.     

基于DTW-KiBaM模型的锂电池SOC估计

锂离子电池工作温度及老化程度是影响其荷电状态（State of Charge, SOC）估计算法准确性的关键因素.在二阶RC等效电路模型的基础上,提出了一种由动态时间规整算法（Dynamic Time Warping, DTW）与KiBaM模型（Kinetic Battery Model, KiBaM）相结合的混合模型.利用DTW算法基于充电电压数据确定电池老化状态,通过KiBaM模型计算电池由于电流效应导致的不可用容量,结合二阶RC等效电路模型推导新的SOC计算矩阵,采用无迹卡尔曼滤波算法（Unscented Kalman Filter, UKF）实现SOC估计.基于城市道路循环工况（Urban Dynamometer Driving Schedule, UDDS）验证了混合模型的准确性,实验结果表明,在10 ℃低温环境或经过200次循环老化后工作的锂离子电池,模型估计SOC的最大误差小于2%.     

基于线路数据信息的列车定位方法研究

针对列车丢失卫星信号无法定位的问题,提出了一种基于动态时间规整(DTW)算法的列车平顺度信息匹配的方法.借助传感器对列车的在线的平顺度信息进行采集,利用基于DTW-KF(卡尔曼滤波)的方法对采集到的数据进行处理与规整匹配.基于列车自身速度传感器等的数据作为模板变量与在线测量数据作为测试数据进行匹配,根据DTW的最优匹配...     

基于Kinect 2的三维人脸个性化建模

提出一种基于五官形状特征点以及人脸肌肉函数的优化Kinect 2 个性人脸网格的算法,然后通过自适应uv贴图,使结果更符合个性人脸特征.首先,通过提取彩色图的特征点位置获取个性人脸的x,y 空间的特征信息,基本的五官形状特征点为83 个,通过相似三角关系在鼻梁和鼻翼处添加了6 个特征点以丰富五官形状特征信息.肌肉形状特征约束方面,综合肌肉形状约束量有43 个.其次,通过Kinect 2 人脸个性化建模得到中间模型,同时也获得了五官形状和肌肉形状特征的深度先验信息.接着使用基于拉普拉斯算子的微分网格变形算法对Kinect2 的中间模型进行五官优化及肌肉形状约束,通过对比ASM、正则化均值漂移和face + + 算法检测的人脸特征点来选择更精确的五官位置.最后,为了让人脸更具有真实感,还通过平面微分网格形变实现了uv 自动贴图,提升了maya中手动调整uv 坐标的准确性和效率.同时,使用次表面散射光照模型来使人脸皮肤的真实感加强.实验表明,本文所采用的三维人脸模型的个性化变形方法能使Kinect2 模型更好地符合个性人脸特征,这将为后期的表情生成和动画制作奠定良好的基础.     

基于Kinect的中国手语识别

基于微软Kinect提取的深度图像信息,提出了一种新的中国手语识别方法。该方法首先利用Kinect获取人体主要骨骼的3D坐标和手的3D坐标;然后根据中国手语的手型、手的位置和手的方向3个主要构造成分,分别采用DBSCAN和K-means聚类算法获取手语特征中的手的位置基元和方向基元,提出一种结合CLTree和Attribute bagging聚类集成方法提取手型基元;最后将这3类基元进行组合采用模板匹配方法识别中国手语。通过对选取的72个中国手语进行识别实验,平均识别率为90.35%,实验结果说明了方法的可行性。     

基于分段动态时间规整和后验特征的中文语音模式发现

语音模式发现是从语音流中检测出重复出现的音节、词或短语等语音单元的任务。该文基于分段动态时间规整(segmental dynamic time warping,SDTW)算法,尝试直接在中文语料上进行语音模式发现。Mel频率倒谱系数(Mel frequency cepstral coefficient,MFCC)特征在衡量两个语音片段声学相似度上不够鲁棒,特别是针对多说话人语料,语音模式发现的效果大打折扣。该文尝试了基于音素后验概率(posteriorgram)的特征表示方法。实验表明:在多说话人和单说话人的语料上,音素后验特征均可以得到比MFCC更好的效果。该文尝试了用词边界确定分段进行语音模式发现,这种设置可以看作基于SDTW进行模式发现的效果上限。实验表明:在预知词边界的情况下,效率和正确率都得到了明显提升。     

特定人孤立词语音识别系统的仿真与分析

在MATLAB环境下利用语音工具箱Voice Box，设计并实现了基于DTW算法的特定人的孤立词语音识别系统．论述了高效DTW算法的基本原理及系统的实现过程．仿真结果表明，该系统对特定人的孤立词取得了良好的识别率．     

利用Kinect传感器获取振动表面的四维振动数据

针对目前大多数振动测量方法存在测点数量有限、维度底、成本高的问题,基于Kinect传感器的散斑测距技术原理和采样频率,研究将其应用于实时测量振动物体表面所有点的振动信息,实现高维、全域、低成本的振动测量。通过测量实验,比较不同频率下Kinect传感器和力传感器测得的数据,结果表明了Ki‐nect设备用于低频振动测量的可行性。     

基于Kinect的运动学习系统的设计

运动学习系统设计旨在通过Kinect准确掌握运动员的身体轮廓和身体位置来确定运动员动作的标准程度.结合体育活动的特点为运动训练提供有效的解决方案,从而提高运动员的运动水平,并通过数据采集、数据处理与特征提取、人体姿态识别的方法辅助动作学习.系统使用Kinect进行数据采集,实时获取所检测到的用户人体的骨骼节点位置信息,...