【摘 要】
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针对复杂环境中传统手势识别方法识别效果不佳的问题,提出一种基于Kinect传感器和改进动态时间规整(DTW)算法的动态手势识别方法。通过对Kinect传感器获取的深度信息进行分析,获取人体主要骨骼点的坐标,选取手部节点作为手部运动的特征参照,然后构造矢量特征描述手的运动轨迹,采用一种改进的DTW算法对得到的特征数据进行模板训练,实现了基于轨迹匹配的动态手势识别。实验结果表明:所提方法能够识别定义的
【机 构】
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西安邮电大学自动化学院,陕西西安710121
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针对复杂环境中传统手势识别方法识别效果不佳的问题,提出一种基于Kinect传感器和改进动态时间规整(DTW)算法的动态手势识别方法。通过对Kinect传感器获取的深度信息进行分析,获取人体主要骨骼点的坐标,选取手部节点作为手部运动的特征参照,然后构造矢量特征描述手的运动轨迹,采用一种改进的DTW算法对得到的特征数据进行模板训练,实现了基于轨迹匹配的动态手势识别。实验结果表明:所提方法能够识别定义的14种手势,平均识别率能够达到98.7%,在复杂背景及光照强度变化的环境下也有良好的识别效果。
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针对现有单试次注视相关电位(FRP)分类中未充分关注特征通道之间重要性关系的问题,提出了一种基于改进卷积神经网络(CNN)的单试次FRP分类方法.通过在卷积层中嵌入特征通道权重重分配模块,自适应学习各特征通道的重要程度,增强重要特征的权重并抑制不重要的特征,从而提升网络的分类准确性.为验证所提方法的有效性,首先在视觉刺激实验中同步采集了志愿者的脑电信号(EEG)与眼动数据,其次在离线环境中对数据进行预处理,最后利用所提方法进行单试次FRP分类实验,并与现有最优网络的分类结果进行对比.实验结果表明:所提方法
在随钻测量中,地磁矢量是解算方位角的关键信息,但地磁测量时,容易受到磁干扰的影响,为进一步提高方位角测量精度,提出了基于等效旋转调制的地磁提取算法.首先概述了地磁向量的误差模型;根据随钻测量环境特征设计了旋转随钻测量系统方案;并根据多测点的统计信息设计了统计卡尔曼滤波器对地磁参数进行估计.最后通过自主研发的磁惯性测量模块进行模拟物理实验和旋转钻进实验.实验表明:基于等效旋转调制的地磁提取算法能够将方位角的绝对误差从椭球拟合的4.88°,降低至0.45°.
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