基于Kinect的PPT全自动控制系统研究

为了实现演讲者无接触性操作情况下的PPT自动播放控制,系统利用Kinect摄像头通过主成分分析的方法对演讲人进行人脸识别,确定其姓名,自动为其打开与之相对应的PowerPoint文稿。利用Kinect对演讲者手心进行跟踪获得数据,并在固定深度时对手心在图像中的二维信息进行功能区域划分,在此基础上,利用最小二乘法实现在不同的深度信息下的二维信息进行转换,最终确定演讲者的动作意图,进而实现无接触性操作情况下的演讲人对PowerPoint的全自动人体控制。仿真结果表明基于该方法的控制有效性。

基于Kinect骨架追踪技术的PPT全自动控制方法研究

提出了一种基于Kinect骨架追踪技术的PPT全自动控制方法,首先通过Kinect传感器获取骨架节点的三维信息,其次根据骨架节点之间的位置关系以及左右手的运动信息对手势进行识别,最后将手势识别结果映射到PPT控制命令以实现对PPT的全自动控制.实验结果表明,该方法对不同光照和复杂背景具有很好的鲁棒性,识别率高且能够有效地实现对PPT的全自动控制.

基于骨骼跟踪的PPT播放控制系统开发

为摆脱传统课堂教学中PPT播放受鼠标、键盘的束缚，开发了基于骨骼跟踪技术的PPT播放控制系统。以微软体感摄像机Kinect为设备，以Kinect for Windows SDK v2．0为软件开发包，通过识别手部关节点的位置信息和运动信息，并将识别结果映射到虚拟键盘事件，从而实现PPT播放控制。实验结果表明，本文的方法能够有效地实现对PPT的全自动控制。

基于虚拟网络计算的课件播放控制方法

多媒体教学作为集生动、直观和可视于一身的现代教学手段,已广泛应用于各个教育领域。本文分析总结了传统多媒体课件播放控制手段的不足,提出了基于虚拟网格计算的多媒体课件播放控制方法,以强化教学互动和改善教学效果。

基于kinect系统的手势识别与应用

文章基于kinect系统,运用人体骨骼跟踪技术,研究了人体手势的计算机识别问题。根据东方人的手势习惯和特点,设定了8种特定的手势操控计算机模式,通过kinect系统采集操作者手势的三维深度图像,分析识别手势的对应模式,执行相应的计算机操控程序。以PPT演播的操控为例,设计并实现了基于手势的人机交互系统。实际应用结果表明:基于手势的人机交互系统识别精度较高、稳定可行,有效地提升了计算机操控的简便性和用户使用计算机的愉悦性。