基于视觉的神经网络三维动态手势识别方法综述

动态手势识别作为一种重要的人机交互手段而受到广泛关注,其中基于视觉的识别方式因其使用便利性和低成本的优势成为新一代人机交互的首选技术。以人工神经网络为中心,综述了基于视觉的手势识别方法研究进展,分析了不同类型人工神经网络在手势识别中的发展现状,调研并归纳总结了待识别数据和训练数据集的类型及特点;此外,通过开展性能对比实验,客观评估了不同类型的人工神经网络,并对结果进行了分析。最后,对调研内容进行了总结,对该领域面临的挑战和存在的问题进行了阐述,对动态手势识别技术的发展趋势进行了展望。     

基于视觉的动态手势识别概述

基于计算机视觉的动态手势识别是最直观、最自然的人机交互方式之一。简单回顾了手势识别技术的发展历程;从手势检测和分割、手势跟踪、特征提取和识别算法四个方面对动态手势进行阐述,梳理并归纳了几种代表性的算法,详细探讨了各算法的优缺点;介绍了动态手势识别的应用领域,并展望了今后的发展趋势。     

基于Kinect的手势识别算法研究及应用

手势识别技术是人机交互技术的重要研究内容。为了提高基于Kinect的手势识别性能,提出基于深度人手定位和hog特征的静态手势识别算法及基于改进HMMs的动态手势识别算法。静态手势识别算法首先通过Kinect的深度信息完成人手定位,而后在定位区域内提取基于梯度方向直方图的形状特征并利用级联Adaboost训练的手势模型,实现对静态手势的准确识别,在公开手势数据库中测试的实验结果表明提出的静态手势识别算法具有较高的识别率。动态手势识别算法首先通过Kinect获取手心轨迹并提取轨迹切线角度作为特征,利用改进的隐马尔科夫模型实现动态手势的判别,实验结果表明提出的动态手势识别算法相比于传统HMMs算法有效地排除了无效手势。此外利用提出的动静态手势识别算法有效地控制了模拟的数字电视。     

基于HMM方法的动态手势识别技术的改进

为了提高基于HMM方法的动态手势识别的效率和准确性,针对HMM方法在训练手势中计算的高复杂性,提出了一种HMM算法和动态规划的算法相结合的方法,对HMM算法中的训练阶段进行了改进,增强了人机交互的准确性与实时性。     

基于视觉的动态手势识别研究综述

手势自古以来在人类交流方面扮演着非常重要的角色,而基于视觉的动态手势识别技术是利用计算机视觉、物联网感知等新兴技术和3D视觉传感器等新型设备让机器能够理解人类的手势,从而让人类能和机器更好地交流,因此对于人机交互等领域的研究很有意义。介绍了动态手势识别中所用到的传感器技术,并比较了相关传感器的技术参数。通过追踪近年来国内外关于视觉的动态手势识别技术,陈述了动态手势识别的处理流程：手势检测与分割、手势追踪、手势分类。通过对比各流程所涉及的方法,可以发现深度学习具有较强的容错性、高度并行性、抗干扰性等一系列优点,在手势识别领域取得了远高于传统学习算法的成就。最后分析了动态手势识别目前遇到的挑战和未来可能的发展方向。     

动态手势理解与交互综述

近年来,手势作为一种输入通道,已在人机交互、虚拟现实等领域得到了广泛的应用,引起了研究者的关注.特别是随着先进人机交互技术的出现以及计算机技术（特别是深度学习、GPU并行计算等）的飞速发展,手势理解和交互方法取得了突破性的成果,引发了研究的热潮.综述了动态手势理解与交互的研究进展与典型应用：首先阐述手势交互的核心概念,分析了动态手势识别与检测进展;而后阐述了动态手势交互在人机交互中的代表性应用,并总结了手势交互现状,分析了下一步的发展趋势.     

一种基于Leap Motion的非参数RDP检测算法

随着计算机软硬件技术的进步和应用的普及,人机交互技术在博物馆领域中扮演着越来越重要的角色,并且受到了学术界和产业界的高度重视。尤其是Leap Motion体感控制器的出现,使人机交互的应用范围更加广泛与成熟,操作者可以通过非接触式的方式对设备进行操作,而无需使用触控屏、鼠标、键盘等外部设备,令人机交互方式更加友好、便捷。为了提高手势识别的准确性与实用性,提出一种基于Leap Motion的非参数RDP检测算法应用在手势识别中,并与Ramer-Douglas-Peucker(RDP)算法进行比较。实验证明使用非参数RDP检测算法可以有效地识别手势并且具有很好的自适应性。     

粒子群优化神经网络在动态手势识别中的应用

为了提高动态手势学习训练速度和识别准确率,本文提出一种基于粒子群优化BP神经网络的动态手势识别方法。首先基于自然人机交互需要,定义一套基于机器视觉的动态手势模型;在获取指尖运动轨迹的基础上,提取动态手势的特征向量作为神经网络的输入;利用改进的PSO算法训练BP神经网络,得到神经网络的权值和阈值;最后利用训练过的神经网络识别基于机器视觉的动态手势。测试结果表明:改进的PSO算法能够提高神经网络训练速度和精度,进而提高动态手势识别准确率。     

基于深度信息的动态手势识别综述

随着计算机技术的飞速发展,自然、简单、非接触式的手势识别在人机交互方面备受青睐。动态的手势识别一直是人机交互领域研究的热点与难点,深度传感器的出现为手势识别的研究提供了更加鲁棒的数据。为了解动态手势的发展现状,在广泛调研现有文献和最新成果的基础上,对基于深度信息的动态手势从手势分割、手势建模、特征提取、手势识别4个方面进行阐述,介绍动态手势识别相关的应用领域,并对其中存在的难点与问题进行讨论。     

基于连续波多普勒雷达的手势信号识别算法

手势识别技术在人机交互系统中的需求与应用日益广泛,毫米波雷达可以对手势运动过程中的距离、速度信息进行检测,从而实现识别的目的,且具有不依赖于光线的优点。利用24 GHz微型雷达装置可接收手势信号,建立识别算法的样本库。对一维手势信号进行分段FFT运算,可将一维手势信号转化为二维的手势图像,转换后的图像不但含有运动过程中的幅度、速度信息,还包括手势运动过程中幅度与频谱的变化历程。由于每一次手势动作的不确定性,单一的物理特征统计方法很难进行判别,且识别率较差,利用机器学习SVM算法对手势信号进行学习与分类。实验结果表明,分段FFT信号处理方法结合SVM算法对手势分类的准确率达90. 25%,为手势识别算法提供了一种新的方法。     

基于JSP分页技术的研究

电子商务应用中的数据量往往非常大,甚至会达到几十万到几千万条记录的规模,将如此大量的数据显示在一个页面里困难大、效率低。在这种情况下就需要采用分页显示技术将数据库中符合条件的数据逐页显示给用户。对JSP分页技术进行比较,在分析JSP分页技术特点的基础上,提出一种有效的分页解决方案,同时对分页技术的优化进行阐述。     

系统集成芯片综述

集成电路芯片工艺的发展已可使一个系统或一个子系统集成在一个芯片上 ,称为系统集成芯片。本文综述了系统集成芯片的硬件构造、超长指令 (VLIW )结构、芯片嵌入软件及软硬件协同设计方法。     

基于VRML的网上虚拟教室漫游研究

以一个虚拟教室为例进行3D虚拟漫游的初步设计．这种方式不同于目前网上的虚拟教室。介绍在WWW上采用VKML实现虚拟教室漫游系统的特点、VRML的工作模式和造型机制,采用了基于几何图形的建模方法,探讨场景中交互设计实现的方法,提出碰撞检测技术的应用．实现网上发布和优化。     

基于FPGA的立方星可重构星载处理系统研究

为了以最小代价提高立方星可重构星载计算机的可靠性,提出了一种基于FPGA的立方星可重构星载处理系统架构。首先,在对国内外微纳卫星星载计算机设计特点进行分析的基础上,分别采用基于SRAM架构和基于Flash架构的FPGA作为核心处理模块与外部表决接口模块,兼顾了系统的运算速度与可靠性。其次,针对可重构星载处理系统中所涉及的可重构策略、在线重构技术以及系统同步技术进行了详细设计。最终,基于所设计硬件系统上进行的测试以及在轨的实测数据验证了该架构的可靠性和有效性。     

基于移动agent的分布式视频点播系统的研究

该文通过对移动agent技术和传统的视频点播系统的研究,提出了一种基于移动agent的分布式视频点播系统的设计和构造,具体地阐述了系统的工作流程,并着重讨论了实现该系统所要考虑的关键问题。移动agent的引入有效地减少了网络传输负载,实现了高速响应点播请求、高质量的影音效果,从而更好地满足更多用户的需求。     

Hibernate技术在基于GIS数据库中的应用研究

空间信息的存储和处理问题是地理信息系统(GIS)的核心问题.对空间数据和属性数据的统一存储管理已成为必然趋势.本文通过对GIS中海量数据的存储方式进行研究,指出对象-关系型的数据库存储方式是空间数据库的发展方向.在此基础上讨论了Hibernate技术与GIS数据库的结合,使用Hibernate技术将关系数据库中空间数据和属性数据进行封装,屏蔽了数据库底层操作,使得程序员可以用面向对象的思想随意操纵数据库,在利用了关系数据库的快速检索、查询能力的同时也增强了数据的一致性和可移植性.     

基于服务总线（ESB）的应用集成（EAI）探索和研究

科研院所设计研究中各类异构软件应用系统并存,数据和信息在各个应用系统中同步和共享成为现代企业信息化的瓶颈。针对这种现状,文中采用Java技术,通过建立异构系统底层的消息通讯机制,构建连接异构系统的ESB,实现各个异构系统通过ESB进行通讯,最终达到EAI的目的。实际中,基于该ESB构建了船舶设计行业应用软件系统集成平台,在数据集成、应用集成和业务流程集成中取得了较好的效果,肯定了文中成果的可行性。文中重点叙述了所构建的ESB结构图、ESB内部通讯原理及实现中所使用的数据结构,并给出了以该ESB为核心纽带设计的相关EAI平台架构。     

基于SVG的WEBGIS的研究

为了更加适合网上地理信息系统的发布 ,介绍了 SVG作为发布 WEBGIS的一种方法 ,研究了如何用SVG进行地理空间数据的表示、存储和客户端的实现。研究表明 :SVG具有可扩展、可交互、基于 XML和开放标准等特点     

面向Web的文本挖掘技术研究

简要介绍了文本挖掘技术,并描绘了该技术在Web应用特别是信息检索技术中的重要性.再对整个文本知识挖掘过程所涉及的各个方面进行了进一步地研究探讨,包括了文本特征的建立、特征提取、特征匹配、特征集缩减和模型评价等几个方面.其间运用数据挖掘技术对各个过程进行处理,并引进基于评估函数的特征筛选算法、词频矩阵、余弦计算法和潜在语义标引等方法来处理文本挖掘过程所产生的问题.在此基础上得出了一个完整的Web文本挖掘过程.最后展望了文本挖掘技术在Web应用中的前景.     

基于CUDA的引导源目标定位快速算法研究

研究引导源的目标定位问题,为实现水下目标定位提供了一种新的途径。实际海洋环境中存在噪声,对定位精度的影响非常大,为了实现低信噪比条件下对目标的准确定位,提出了一种改进的邻域平均法对条纹图像进行降噪处理。同时,由于声场计算和图像处理需要非常大的计算量,实现会耗费较长的时间,提出了利用CUDA技术对GTL算法进行加速处理。处理结果表明,经降噪方法处理后,目标距离估计结果准确,误差较小;与传统CPU方法相比,CUDA技术能不改变精度,且使算法时间减少,为目标定位提供了依据。