基于分类特征提取的手部动作识别方法的研究及应用

提出一种基于分类特征提取的手部动作识别方法,该方法通过自适应的混合高斯模型构建背景模型,使用背景减除法并充分利用人体手部肤色信息分割出人体手部区域,结合手部关节、骨骼特征及肤色信息估算手部关节点位置,构建三维手部骨架模型,然后提取手部各关节角度、位置信息并利用隐马尔柯夫(HMM)模型对其所表示的动作进行训练识别。

沪语语音识别研究及在家居机器人中的应用

为实现对沪语语音的识别和与家居机器人沪语语音交互,通过分析了沪语语言的语音、语调、语法特点,提出了沪语语音的识别基元的建模方法。该方法生成了新的声韵集作为识别基元,并建立了课题相关的沪语语音语料库,同时基于HTK初步构造了沪语语音的声学模型和3-Gramm语言模型。该系统模型在家居服务机器人中得到初步的应用,系统采用VC6.0实现,实现了用现场语音对家居服务机器人动作的控制,稳定环境下实验成功率达到87.33%。语音交互实验结果表明了该系统的有效性。