具有Kinect體感交互功能的智能家居系統(tǒng)研究與應(yīng)用.pdf

1、隨著近兩年智能家居行業(yè)的快速發(fā)展和相關(guān)產(chǎn)品的不斷推出，傳統(tǒng)的圍繞設(shè)備功能實(shí)現(xiàn)的基于GUI的智能家居系統(tǒng)造成用戶交互體驗(yàn)不佳的問(wèn)題越來(lái)越受到重視，而圍繞用戶交互體驗(yàn)提升的基于NUI體感交互的下一代智能家居系統(tǒng)成為未來(lái)發(fā)展方向，其中在NUI領(lǐng)域以Kinect傳感器的體感交互最具開發(fā)潛力。
　　不同于以往智能家居論文中對(duì)家電自動(dòng)控制技術(shù)的實(shí)現(xiàn)作為描述重點(diǎn)，本文通過(guò)一個(gè)全新的視角，結(jié)合設(shè)計(jì)學(xué)知識(shí)，將人與NUI智能家居系統(tǒng)的交互分為兩部分—

2、—主動(dòng)型交互和被動(dòng)型交互，并以Kinect體感交互為基礎(chǔ)對(duì)基于NUI的智能家居系統(tǒng)的交互性進(jìn)行技術(shù)方面的研究。
　　在NUI智能家居主動(dòng)型交互中，對(duì)其中最核心的主動(dòng)型身份識(shí)別問(wèn)題進(jìn)行了算法方面的研究與創(chuàng)新。創(chuàng)新性的將基于Kinect的深度數(shù)據(jù)應(yīng)用于步態(tài)識(shí)別中，提出了基于正面人體的，可以滿足全天候識(shí)別需求的KWU步態(tài)識(shí)別算法。其在運(yùn)動(dòng)人體和步態(tài)周期的檢測(cè)中，都采用了基于深度數(shù)據(jù)的方法。在特征提取階段，采用了傅里葉描述子和基于深度幾何

3、視角場(chǎng)的身高特征以及基于深度數(shù)據(jù)的步幅特征。然后將三個(gè)特征串行融合，得到步態(tài)識(shí)別的結(jié)果，并結(jié)合基于PCA的人臉識(shí)別的結(jié)果，在并行融合的決策層進(jìn)行數(shù)據(jù)融合得到最終識(shí)別結(jié)果。文中將該算法在自建的步態(tài)人臉混合數(shù)據(jù)庫(kù)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，取得了良好的效果。同時(shí)結(jié)合智能家居的應(yīng)用場(chǎng)景對(duì)算法設(shè)計(jì)了仿真實(shí)驗(yàn)，結(jié)果證明該算法提升了交互體驗(yàn)，滿足了NUI智能家居的需求。
　　在NUI智能家居被動(dòng)型交互中，創(chuàng)新性的將體感交互應(yīng)用于智能家居的控制系統(tǒng)，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)

4、了一套基于Kinect手勢(shì)識(shí)別的智能家居家庭監(jiān)護(hù)系統(tǒng)。本部分首先對(duì)揮手手勢(shì)識(shí)別算法的實(shí)現(xiàn)進(jìn)行了詳細(xì)描述，然后設(shè)計(jì)了一套基于消息注冊(cè)機(jī)制的支持多用戶同時(shí)在線的服務(wù)器系統(tǒng)，隨后設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了兩套滿足不同需求的基于北斗 BDM100模塊的定位方案，最后描述了基于Android和百度地圖API的實(shí)時(shí)位置顯示系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)。最終系統(tǒng)在實(shí)際試驗(yàn)中取得了良好效果。
　　本文利用Kinect體感交互功能對(duì)基于NUI的智能家居系統(tǒng)交互性的兩方面中的主要問(wèn)