基于触摸行为和运动传感器特征的智能手机握持姿势识别与用户认证系统

主要研究智能手机上的用户握持手姿与用户认证系统的关键技术,将触摸补偿特征(TO特征)和运动传感器特征相结合,通过对采集到的真实用户数据集进行分析,从多种特征中找出了最佳特征组合.实验结果证明,TO特征和传感器特征的引入能显著改善手姿识别和用户认证的精度,为自适应用户界面的设计及手机安全认证机制等方向的研究提供了有益启示.     

基于单目视觉和简单手势的空间交互技术

和传统接触型交互设备相比,新颖的非触摸型空间交互技术在空间自由度方面有着明显优势.主要探讨基于单目摄像头和简单手势的双手空间交互技术.首先利用肤色分割、滤波优化、运动轨迹预测等算法实现了双手的跟踪与识别.由于需要用空间手势及其运动状态来替代鼠标,提出了基于中心偏离控制和基于线性映射的两种鼠标映射模式,进而实现了四种基本空间手势.基于提出的空间交互技术,实现了软件控制、游戏体验等多个应用.最后讨论了基于单目视觉的双手空间交互技术在手部分割、学习算法、交互方式等方面的改进方向.     

基于三支决策的图像过渡区提取与分割方法

在图像分割问题中,过渡区的存在使得分割阈值难以确定,对分割结果的准确性产生较大影响,因此,本文提出了一种基于三支决策的图像过渡区提取与分割方法。建立了图像的粗糙集表示,引入三支决策和最优化理论,把图像分割问题转换为一个在图像域上的分类决策问题,在决策代价取得最小值时,对应的分割阈值即为图像最优分割阈值。该方法综合考虑图像像素分布和分割阈值,设置正则化项。在Weizmann科学研究所的公开图像数据集(Segmentation evaluation database, SED)上取得了81.9%的分割准确率,与其他经典图像分割方法相比,该方法具有更好的分割准确率和稳健性。