基于头部姿态估计的人机交互系统研究

基于头部姿态估计的人机交互系统研究

ID:35064065

大小:3.16 MB

页数:72页

时间:2019-03-17

基于头部姿态估计的人机交互系统研究_第1页
基于头部姿态估计的人机交互系统研究_第2页
基于头部姿态估计的人机交互系统研究_第3页
基于头部姿态估计的人机交互系统研究_第4页
基于头部姿态估计的人机交互系统研究_第5页
资源描述:

《基于头部姿态估计的人机交互系统研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库

1、分类号TP391密级公开UDC681.5学位论文编号D-10617-308-(2016)-03045重庆邮电大学硕士学位论文中文题目基于头部姿态估计的人机交互系统研究英文题目ResearchofHeadPoseEstimationBasedonHuman-ComputerInteractionSystem学号S130301044姓名廖巧珍学位类别工学硕士学科专业控制科学与工程指导教师张毅教授完成日期2016年4月20日重庆邮电大学硕士学位论文摘要摘要随着人们对新的人机交互手段的需求日益增加,基于计算机视觉的人机交互技术成为当前研究的热点

2、。头部的自由朝向能够非常自然地指示方向,基于头部姿态估计的人机交互可以让老年人和残障人士拥有自然、友好的无障碍交互方式。因此,基于头部姿态估计的人机交互系统研究具有深远的现实意义和应用前景。本文研究并实现了一种基于头部姿态估计的人机交互方法,通过设计人脸检测模块、人脸姿态特征提取模块和头部姿态估计模块实现头部姿态的识别。基于智能轮椅平台,设计并实现了一种基于头部姿态估计的人机交互系统。首先采用肤色分割结合AdaBoost算法实时完成人脸检测和定位,分离出图像中的多姿态人脸区域。针对头部姿态估计受光照变化、单一特征信息、噪声干扰等因素影响

3、导致识别率低的问题,提出一种融合二阶HOG(HistogramofOrientedGradient,梯度方向直方图)和CS-LBP(CenterSymmetricLocalBinaryPattern,中心对称局部二值模式)的人脸姿态特征提取方法。通过将二阶HOG提取的轮廓特征和CS-LBP提取的纹理特征进行融合,得到更有效的人脸姿态特征。同时本文还采用KPCA算法(KernelPrincipalComponentAnalysis,核主成分分析)对融合的特征进行降维,进一步提升系统识别的实时性。然后针对随机森林(RandomForest,

4、RF)算法由于引入两大随机过程导致算法的稳定性不强、容易陷入局部最优等问题,提出了一种改进蜜蜂交配优化的随机森林算法,构建了多姿态人脸分类器。通过引入改进的蜜蜂交配优化算法来动态改变随机森林中的决策树,以增强随机森林的多样性,提高随机森林的分类准确性与稳定性,最终实现头部姿态的准确估计。该头部姿态估计方法在FERET和CAS-PEAL-R1人脸库中的测试识别率分别高达96.16%和96.24%,且具有较强的稳定性。最后设计并实现了一种基于头部姿态估计的智能轮椅人机交互系统,将头部姿态识别结果转换成控制指令实现对智能轮椅的控制,并在不同光

5、照环境下进行了重复性、对比性实验。实验结果表明,该头部姿态估计系统具有较好的鲁棒性与实时性。关键词:人机交互,头部姿态估计,二阶HOG,CS-LBP,随机森林I重庆邮电大学硕士学位论文AbstractAbstractWiththeincreasingdemandfornewhuman-computerinteractionmethods,computervisionbasedhuman-computerinteractiontechnologyhasbecomeahotspotincurrentresearch.Theheadorien

6、tationscanindicatenaturallydirections,andheadposeestimationmakeshuman-computerinteractionmorenaturalandfriendlyfortheelderlyandthedisabled.Therefore,itisofgreatpracticalsignificanceandapplicationprospectstolaunchresearchonhuman-computerinteractionbasedonheadposeestimatio

7、n.Aheadposeestimationbasedhuman-computerinteractionapproachisproposedinthethesis.Headposerecognitionisrealizedbydesigningfacedetectionmodule,facefeatureextractionmoduleandheadposeestimationmodule.Basedontheintelligentwheelchairplatform,aheadposeestimationbasedhuman-compu

8、terinteractionsystemisdesignedandrealized.Firstly,anewmethodcombiningskin-colorsegmentationandAdaBoosta

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。