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文檔簡介
1、隨著人工智能研究及應(yīng)用的不斷發(fā)展與成熟,其重要研究分支人機(jī)交互技術(shù)也逐漸從傳統(tǒng)的接觸式向非接觸式、界面式向自然式發(fā)展,如基于聽覺的語音識(shí)別技術(shù)和基于視覺的圖像識(shí)別技術(shù)。但相比語音信號(hào),圖像信號(hào)更具穩(wěn)定性,可以承載更豐富的信息,所以基于視覺的人機(jī)交互技術(shù)吸引著大量學(xué)者和工程師的興趣,成為當(dāng)前一個(gè)研究熱點(diǎn)?;谝曈X的人機(jī)交互技術(shù)關(guān)鍵是對(duì)以人為核心的圖像識(shí)別,尤其對(duì)人體各種姿勢(shì)動(dòng)作的識(shí)別和理解。目前該技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用或者正在嘗試應(yīng)用于服務(wù)機(jī)器
2、人、智能家居、智慧城市以及智能安防等諸多領(lǐng)域。
目前基于視覺的人機(jī)交互技術(shù)實(shí)現(xiàn)普遍只針對(duì)有限的簡單肢體動(dòng)作,如跑步、走路、原地跳等,并且有嚴(yán)格的條件限制,如必須正對(duì)攝像頭,不可以多個(gè)人體出現(xiàn),只適合簡單背景環(huán)境等。此外,相關(guān)算法通常存在計(jì)算量大、內(nèi)存消耗嚴(yán)重、不適合嵌入式微型化發(fā)展等問題。為提高基于視覺的人機(jī)交互技術(shù)普適性,增強(qiáng)在真實(shí)自然環(huán)境下的實(shí)用性,本論文以基于視覺的智能家居人機(jī)交互系統(tǒng)設(shè)計(jì)開發(fā)為實(shí)踐,對(duì)所定義的7種一般性
3、、通用性的人機(jī)交互手勢(shì)動(dòng)作在自然環(huán)境下的識(shí)別進(jìn)行了探究,并重點(diǎn)對(duì)各動(dòng)作的特征提取、特征建模和識(shí)別理解分別進(jìn)行了較深入的研究,同時(shí)提出新的方法和思路。經(jīng)實(shí)驗(yàn)測(cè)試,本系統(tǒng)對(duì)手勢(shì)動(dòng)作識(shí)別準(zhǔn)確度達(dá)79%以上,交互工作效率達(dá)75%以上,并且可以適應(yīng)不同的自然環(huán)境,工作過程與人體的空間位置、尺寸幾乎無關(guān)。
本論文的主要工作及創(chuàng)新有以下幾點(diǎn):
(1)以TI的DM642 DSP為視覺圖像處理器,以ARM7為主控制器,設(shè)計(jì)并搭建了基于
4、視覺人機(jī)交互的智能家居管理系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。定義了一套智能家居交互動(dòng)作手勢(shì)集,包括啟動(dòng)選擇、選擇肯定、選擇否定、開關(guān)切換、功能上翻、功能下翻、暫停7種動(dòng)作指令。
(2)在手勢(shì)動(dòng)作目標(biāo)檢測(cè)階段,提出了基于最近鄰域像素梯度穩(wěn)定性(N2PG)的視頻背景快速提取方法,解決了基于視覺的嵌入式人機(jī)交互設(shè)備,在真實(shí)自然環(huán)境中目標(biāo)檢測(cè)跟蹤困難的問題。
(3)在手勢(shì)動(dòng)作的初次識(shí)別階段,利用 HMM模型并基于靜態(tài)特征記錄表的統(tǒng)計(jì)特征,解決了
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