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基于Kinect的手势识别算法研究及应用被引量：12: 1; 作者吴晓雨杨成冯琦《计算机应用与软件》 CSCD 2015年第7期173-176,276,共5页; 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... 展开更多; 关键词手势识别人机交互 Kinect传感器数字电视的模拟控制; 在线阅读下载PDF 职称材料

智能轮椅嵌入式手势控制系统设计与实现被引量：2: 2; 作者罗元杨杨 +2 位作者张毅黎胜晖陈凯《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第S2期68-72,共5页; 目前智能轮椅的手势控制系统多基于通用PC机,针对其携带不方便、功耗大、成本高等缺点,设计了一种嵌入式手势控制系统。该系统采用S3C2440为微处理器的ARM9核心板作为硬件平台,Linux操作系统作为软件平台,运用AdaBoost算法和Kalman滤波... 展开更多; 关键词智能轮椅嵌入式手势控制系统 ADABOOST算法 KALMAN滤波器人机交互; 在线阅读下载PDF 职称材料

远程控制采摘机器人手势识别研究——基于势场蚁群算法被引量：5: 3; 作者袁路路张娓娓《农机化研究》北大核心 2017年第5期236-240,共5页; 采摘机器人在作业时遇到通过自主导航无法越过的障碍物时,或者在危险的地带无法进行人工采摘作业时,需要借助远程方式进行实时控制,使其成功越过障碍物,并在高危环境中有效地展开采摘作业。为了优化采摘机器人远程控制系统,提出了一种... 展开更多; 关键词采摘机器人人工势场蚁群算法手势识别远程控制; 在线阅读下载PDF 职称材料

压阻式柔性应变传感纤维的手指姿态识别装置被引量：4: 4; 作者常龙飞牛清正 +4 位作者宋伟唐振华何青松胡佳佳胡颖《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第8期116-123,共8页; 针对传统应变传感器柔顺性受限、与织物结合性差的问题,设计了一套可穿戴织物手指姿态识别装置。该装置的传感器为弹性硅橡胶和多壁碳纳米管复合的压阻式芯-鞘结构传感纤维柔性应变传感器,采用同轴湿法纺丝工艺制备,具有很好的可编织性... 展开更多; 关键词手指姿态识别装置可穿戴织物柔性应变传感纤维嵌入式控制系统; 在线阅读下载PDF 职称材料

面向嵌入式平台的轻量化神经网络手势识别方法被引量：11: 5; 作者杨晨奕何玉青 +1 位作者赵俊媛李国荣《强激光与粒子束》 CAS CSCD 北大核心 2022年第3期138-146,共9页; 针对传统基于图像分割和特征提取的手势识别算法在复杂背景下识别准确率低、灵活性差的问题,基于目标检测神经网络的手势识别算法可以有效提高复杂环境下手势识别的准确性。受嵌入式处理器体积和功耗的限制,常用的目标检测神经网络在嵌... 展开更多; 关键词手势识别深度神经网络嵌入式轻量化 MobileNev3-SSDLite; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于Kinect的手势识别算法研究及应用被引量：12: 1; 作者吴晓雨杨成冯琦; 机构中国传媒大学信息工程学院; 出处《计算机应用与软件》 CSCD 2015年第7期173-176,276,共5页; 基金国家科技支撑课题(2012BAH01F00); 文摘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。; 关键词手势识别人机交互 Kinect传感器数字电视的模拟控制; Keywords hand gesture recognition Human computer interaction Kinect sensor Digital TV simulation control; 分类号 TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名智能轮椅嵌入式手势控制系统设计与实现被引量：2: 2; 作者罗元杨杨张毅黎胜晖陈凯; 机构重庆邮电大学智能系统及机器人研究所光纤通信技术重点实验室; 出处《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第S2期68-72,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目(51075420) 国家科技部国际合作项目(2010DFA12160); 文摘目前智能轮椅的手势控制系统多基于通用PC机,针对其携带不方便、功耗大、成本高等缺点,设计了一种嵌入式手势控制系统。该系统采用S3C2440为微处理器的ARM9核心板作为硬件平台,Linux操作系统作为软件平台,运用AdaBoost算法和Kalman滤波器实现了手势识别,并利用Qt/Embedded图形开发环境完成了嵌入式人机交互界面的设计。实验证明,该嵌入式手势控制系统能很好地应用在智能轮椅上,平均识别率为95.3%。; 关键词智能轮椅嵌入式手势控制系统 ADABOOST算法 KALMAN滤波器人机交互; Keywords intelligent wheelchair embedded hand gesture recognition control system AdaBoost algorithm Kalman filter human-wheelchair interaction; 分类号 TP273.5 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名远程控制采摘机器人手势识别研究——基于势场蚁群算法被引量：5: 3; 作者袁路路张娓娓; 机构河南工业职业技术学院; 出处《农机化研究》北大核心 2017年第5期236-240,共5页; 基金河南省自然科学基金项目(2015ZCB115) 南阳市科技攻关项目(2012GG029); 文摘采摘机器人在作业时遇到通过自主导航无法越过的障碍物时,或者在危险的地带无法进行人工采摘作业时,需要借助远程方式进行实时控制,使其成功越过障碍物,并在高危环境中有效地展开采摘作业。为了优化采摘机器人远程控制系统,提出了一种基于手势识别的远程控制方案,并引入了势场蚁群算法,提高了机器人的控制的准确性和高效性。在远程控制方案中,将基于视觉的手势识别与远程控制机械手相结合,通过深度相机采集手势图像并提取手势特征,转换为机械手舵机的控制命令,并通过无线网络发送至采摘机器人控制单元,实现视觉手势对机器人的远程控制。对采摘机器人进行了测试,通过测试发现:基于蚁群算法的手势识别系统可以有效地追踪得到不同的动态手势,且可以准确地识别手势所代表的意义,成功实现了机器人远程控制的手势识别。该方法不仅可以远程实现机器人避障功能,还可以将其应用在山谷、沼泽等危险地带进行采摘作业,实现其非凡的使用价值。; 关键词采摘机器人人工势场蚁群算法手势识别远程控制; Keywords picking robot artificial potential field ant colony algorithm hand gesture recognition remote control; 分类号 S225 [农业科学—农业机械化工程] TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名压阻式柔性应变传感纤维的手指姿态识别装置被引量：4: 4; 作者常龙飞牛清正宋伟唐振华何青松胡佳佳胡颖; 机构合肥工业大学航空结构件成形制造与装备安徽省重点实验室合肥工业大学先进功能材料与器件安徽省重点实验室西安交通大学机械工程学院南京航空航天大学机电学院; 出处《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第8期116-123,共8页; 基金国家自然科学基金青年基金资助项目(51605131) 国家自然科学基金资助项目(11674354)。; 文摘针对传统应变传感器柔顺性受限、与织物结合性差的问题,设计了一套可穿戴织物手指姿态识别装置。该装置的传感器为弹性硅橡胶和多壁碳纳米管复合的压阻式芯-鞘结构传感纤维柔性应变传感器,采用同轴湿法纺丝工艺制备,具有很好的可编织性,拉伸应变可达300%,响应时间少于200 ms,可将其编织到织物手套的手指关节处,用于感知手指姿态;该装置的嵌入式控制系统采用基于STM32F103C8T6主控芯片的单片机,用于采集处理手指姿态传感信号;该装置的识别显示系统采用发光二极管、无源蜂鸣器和有机发光显示屏等功能器件,用于手指姿态的识别显示。实验结果表明,与现有手指姿态识别装置相比,该装置将柔性应变传感纤维、常规织物、单片机和功能器件集成在一起,具有舒适的可穿戴性,实现了呼吸灯、数字音乐和手语识别等移动便携式控制应用。; 关键词手指姿态识别装置可穿戴织物柔性应变传感纤维嵌入式控制系统; Keywords flexible strain sensing fiber finger gesture recognition device wearable fabric embedded control system; 分类号 TP274 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名面向嵌入式平台的轻量化神经网络手势识别方法被引量：11: 5; 作者杨晨奕何玉青赵俊媛李国荣; 机构北京理工大学光电学院; 出处《强激光与粒子束》 CAS CSCD 北大核心 2022年第3期138-146,共9页; 基金国家重点研发计划项目(2020YFF0304104)。; 文摘针对传统基于图像分割和特征提取的手势识别算法在复杂背景下识别准确率低、灵活性差的问题,基于目标检测神经网络的手势识别算法可以有效提高复杂环境下手势识别的准确性。受嵌入式处理器体积和功耗的限制,常用的目标检测神经网络在嵌入式上的识别速度较低,不能满足实时手势识别的要求。在SSD目标检测的基础上对其进行优化,使用MobileNetv3网络实现特征提取,目标检测方面则是使用SSD-lite结构,其使用深度可分离卷积替代普通卷积,实现了轻量化MobileNetv3-SSDLite手势识别算法的设计。针对手势识别的要求,制作了包含不同手势的数据集,利用它在服务器上完成了模型的训练。为了满足嵌入式的算力限制,通过模型的量化压缩将float64的网络参数量化为int8,并压缩网络结构,提高网络在嵌入式上的推理速度,实现基于嵌入式的手势识别。实验结果表明,基于嵌入式的MobileNetv3-SSDLite手势识别算法可以达到平均准确率99.61%,且识别速度达到每秒50帧以上,满足实时手势识别的要求。; 关键词手势识别深度神经网络嵌入式轻量化 MobileNev3-SSDLite; Keywords hand gesture recognition deep neuron network embedded system lightweight MobileNetv3-SSDLite; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于Kinect的手势识别算法研究及应用	吴晓雨杨成冯琦	《计算机应用与软件》 CSCD	2015	12	在线阅读下载PDF 职称材料
2	智能轮椅嵌入式手势控制系统设计与实现	罗元杨杨张毅黎胜晖陈凯	《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2013	2	在线阅读下载PDF 职称材料
3	远程控制采摘机器人手势识别研究——基于势场蚁群算法	袁路路张娓娓	《农机化研究》北大核心	2017	5	在线阅读下载PDF 职称材料
4	压阻式柔性应变传感纤维的手指姿态识别装置	常龙飞牛清正宋伟唐振华何青松胡佳佳胡颖	《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2020	4	在线阅读下载PDF 职称材料
5	面向嵌入式平台的轻量化神经网络手势识别方法	杨晨奕何玉青赵俊媛李国荣	《强激光与粒子束》 CAS CSCD 北大核心	2022	11	在线阅读下载PDF 职称材料