基于视觉的感知用户界面(VBPUI)研究

图形用户界面 (GUIs)是当今人机交互技术 (HCI)的主要平台 ,它使得普通人都会使用计算机 .然而 ,为了适应更广泛的应用 ,人机交互技术需要向自然、直观、自适应的交互界面发展 ,而感知用户界面 (PUI)交互技术正是为为实现这一自然交互模式 ,而成为人机交互研究的焦点 .通过对新兴的 PUI领域及其重要分支——基于视觉界面 (VBI)的介绍 ,阐述了利用头部定位与手的跟踪来实现 VBI的方法 ,提出了在视觉方法中 ,要进行多方面的信息融合以实现更好的 VBI.实验结果表明 ,基于视觉的感知用户界面 (VBPUI)可以实现较高的精度 ,较好的实时性 ,是实现人机自然交互技术的理想选择 .

基于运动传感的感知用户界面综述

对面向交互感知用户界面的运动感知技术及最新进展进行了综述,介绍了运动感知技术中常用的传感器件和由之组成的人机交互系统,按其典型流程对各种关键技术进行了详细的比较分析;在介绍了运动感知技术的应用实例和感知用户界面的评估方法后,对基于运动感知技术的感知用户界面现状给予了评述,并对其可能的发展进行了讨论。

目标跟踪算法在感知用户界面中的应用

利用视频图像中运动物体的颜色信息，实现了对视频中感兴趣目标的跟踪，成功提取了对兴趣区域的方向变量，可在视频监控过程中对跟踪信息进行反馈，也可作为感知用户界面的输入信息。

运动传感驱动的3D直观手势交互

为了使手势交互方式较少受到场地和光线的限制,提出利用加速度传感器作为输入设备进行手势识别的方法.对每种手势只要求用户做一次示范表演,通过添加噪声等手段来提高训练数据生成的自动化程度;将训练数据经过预处理和特征提取之后用于训练机器学习模型(隐马尔科夫模型和支持向量机).在包含70种手势的测试集上进行实验,平均识别率超过90%;并开发了幻灯片手势控制和手势拨号2个基于手势的人机交互原型系统,结果表明文中方法能够显著地提升用户在人机交互中的体验.

示范表演驱动的运动数据检索方法及可用性评估

以直观、自然的方式来检索运动数据可有效地提高角色动画生产效率.提出一种通过现场示范表演来检索运动数据的方法,使动画制作人员能够直观、快速地从大容量运动数据库中找到所期望的运动片段.首先通过运动传感器获取用户的示范表演,然后利用经典的DTW时序数据匹配算法来实现基于样例的运动数据检索.通过一组观察实验对它的可用性进行分析和评估的结果表明,文中方法能够显著地提升运动数据检索的效率及用户体验.

人脸跟踪技术在智能家庭服务系统中的应用

提出了一个用于可感知人—机界面系统的快速且鲁棒性强的人脸提取和跟踪算法。算法分两步:首先利用皮肤颜色过滤法和背景去除技术提取出类似皮肤的区域;再利用区域填充和图像分析技术将人的面部分割出来。实验结果证明了此算法的可行性和实时性。

基于Digiclops立体视觉系统的单指指尖跟踪

提出一种复杂背景下检测单指指尖位置的方法,该方法使用Digiclops立体视觉系统采集图像,并得到手指区域的子图像。对于手指正指的情况,可迅速计算出指尖的位置;对于手指侧指的情况,在手指图像基础上,设计一种鲁棒的指尖检测算法定位出指尖的位置。实验表明,该方法对指尖位置检测准确,用该方法处理每一帧图像,可实时跟踪指尖,从而实现了基于指尖跟踪的感知用户界面系统。