【摘 要】
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最近,语音识别、手势识别等新的人机接口技术的研究受到了广泛的关注.该文主要研究了基于视觉的手势识别系统的关键技术,并用于人与仿人型机器人之间的交互.该文首先对基于视
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最近,语音识别、手势识别等新的人机接口技术的研究受到了广泛的关注.该文主要研究了基于视觉的手势识别系统的关键技术,并用于人与仿人型机器人之间的交互.该文首先对基于视觉的手势识别方法进行了总结,分析了各种方法的优劣,指出了提取鲁棒的手势特征和设计有效的分类器是手势识别中的两个重点.支持向量机(SVM)由于坚实的理论基础,成为继神经网络后的又一个研究热点.在静态手势识别中,提出并实现了基于LS-SVM(Least Square SVM)分类器的手势识别系统.为进行手势识别,该文为仿人型机器人设计并建立了名为JFBinoEye的四自由度立体视觉系统.基于四个独立的控制模块和集成光流计算的图象采集系统,该系统还可以实现人眼的一些基本功能,如扫视、聚焦和跟踪.利用面向对象技术实现了提出的识别算法,并嵌入到实验室以前开发的仿人机器人的软件支撑环境——RobStudio.该文提出的方法也可用于人机交互及家用电器的控制中.希望该文的研究能够为实现智能人机界面起到促进作用.
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