各国手势趣谈

竖大拇指将大拇指竖起,其余四指握拳,这个手势对于中国人来说,是表示称赞、夸奖、“顶呱呱”之意。在世界很多国家,也是表示自己对某句话或是某件事赞赏,也表示准备妥当。例如在蓝球比赛时,裁判员会一手执球一手竖大拇指表示一切就绪,比赛可以进行了。据说这个手势源自飞机驾驶     

自然人机交互中实体局域固有频率识别方法

为了实现人-机-环的自然交互,解决按键以及图形界面等交互方法存在的用户学习成本高、操作不便等问题,提出了一种采用主动声传感系统的局域固有频率识别的实体交互方法。该方法首先运用主动声传感技术构造多频率恒频声源信号,以激励交互实体系统按固有频率产生振动响应;然后识别并提取局域固有频率特征,对不同时长和幅值进行参数组合,选择稳定性最佳的组合模式定义成不同交互手势;最后选择KNN算法进行特征分类和识别。设计了以木质台面控制雾化玻璃状态的交互实验,实验结果表明:所提局域固有频率识别方法能有效地过滤噪声,对交互过程中边界条件的改变响应迅速且结果准确;相较于传统操控方法,所提方法的最大优势在于运用了自然人机交互方式,能够有效降低用户的学习成本,使"物物皆界面,处处可交互"成为可能。     

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。     

基于Camshift和Kalman滤波的仿人机器人手势跟踪

对仿人机器人MIR-1的双目视觉系统实现实时手势跟踪.通过颜色直方图反投影,将每帧RGB输入图像转换为二维的肤色概率分布图像,基于Camshift算法计算手势跟踪窗口的位置和大小,并用Kalman滤波预测手心位置,有效地解决了背景中大面积肤色干扰和手势部分被遮挡等问题.在仿人机器人MIR-1上完成的手势跟踪实验,验证了此方法的实用性和有效性.     

基于草图交互的视频摘要方法及认知分析

视频是一类重要的视觉媒体,也是人们进行信息交流的重要载体.面向视频数据的高效内容表达,以及自然便捷的用户浏览和搜索等交互操作,本文提出了一种面向视频内容的草图摘要及交互方法.首先提出了面向视频语义的草图化表征方式,利用草图抽象性和概括性等特点,提出语义草图概念,支持对视频内容的语义草图注释,同时提出了草图摘要的优化布局算法.在此基础上,提出了基于草图摘要的草图交互技术,以及支持交互式视频浏览的自然手势操作,并进一步从认知心理学的角度分析了用于视频摘要的草图表征,以及草图交互中各认知单元的作用及相互关系.最后用户评估的实验结果表明,本文所提出的草图摘要以及草图交互方式提高了获取视频主要内容方面的用户效率,减轻了用户的认知负荷.     

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。     

交互式动态体三维显示关键技术

研究了交互式动态体三维显示的关键技术,包括三维数据体素化、体素激活、体空间生成和人机交互等,实现了体三维显示系统样机.其中,采用体立方栅格(BCC)采样策略以减少体素化生成的体显示数据,以数字微镜器件(DMD)作为空间光调制器(SLM),并针对DMD设计了二值切片的快速激活算法;分析了基于旋转螺旋面的体三维空间生成方法,并将基于隐马尔科夫模型(HMM)的动态手势控制应用于交互式体三维显示系统.针对原理样机设计的各组实验表明,BCC体素化策略减少了40%以上的体显示数据,基于DMD的切片快速激活算法使得在500mm×250mm半圆柱形成像空间内显示的三维图像刷新率达16Hz、并且可以选择任意视点裸眼观看,准确率超过93%、响应时间低于40ms的动态手势识别算法能够较好地实现实时交互式体三维显示.     

基于ELAN的多模态隐喻中各种模态的耦合分析——以口语诗《广岛》为例

文章基于概念隐喻理论,通过ELAN软件对口语诗《广岛》中的话语文本、音韵特征和语伴手势进行了分层标注、统计和分析,研究不同模态如何互动耦合来动态构建多模态隐喻。从统计结果来看,在多模态隐喻构建中,言语、音韵特征和手势基本上同步,实现了时空耦合;言语提供解释,手势形象地表示源域指明动作的产生和结果,音韵特征突出言语的中心内容,三种模态相互作用并贯通成和谐的整体,通过语义耦合和语境耦合形象地揭示了隐喻思维,突出了语篇的主题。     

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．