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文檔簡介
1、人機交互技術發(fā)展多年,但是人類與機器之間的交互方式卻始終無法擺脫鍵盤、鼠標、遙控器等外部設備的限制,這嚴重制約了交互體驗的提升。近年來,隨著人工智能、模式識別、機器學習技術的快速發(fā)展,人類對自然交互的渴望愈發(fā)強烈。所謂的自然交互,就是讓機器能夠通過觀察人類的動作、聆聽人類的聲音,來理解人類的指令,更加自然地和人類進行交流。本文研究基于Kinect傳感器的自然人機交互系統(tǒng),主要研究內容如下:
本文首先詳細介紹了Kinect傳感器
2、的硬件組成以及相關核心技術,包括結構光編碼技術、骨骼跟蹤技術和語音識別技術。接著利用Kinect傳感器提供的彩色圖像數據、深度圖像數據和骨骼數據實現了姿態(tài)識別和手形識別。并著重介紹了基于3D骨骼坐標的姿態(tài)識別方法,分析了基于Hu矩和基于MLP神經網絡識別靜態(tài)手形的原理,還通過實驗比較了兩者的識別效果。針對動態(tài)手勢識別,提出了一種基于手部位置、角度、速度的識別方法,并驗證了其可行性。通過對Kinect for Windows SDK中語音
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