基于Kinect的自然人機(jī)交互系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、人機(jī)交互技術(shù)發(fā)展多年，但是人類與機(jī)器之間的交互方式卻始終無(wú)法擺脫鍵盤、鼠標(biāo)、遙控器等外部設(shè)備的限制，這嚴(yán)重制約了交互體驗(yàn)的提升。近年來(lái)，隨著人工智能、模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展，人類對(duì)自然交互的渴望愈發(fā)強(qiáng)烈。所謂的自然交互，就是讓機(jī)器能夠通過(guò)觀察人類的動(dòng)作、聆聽人類的聲音，來(lái)理解人類的指令，更加自然地和人類進(jìn)行交流。本文研究基于Kinect傳感器的自然人機(jī)交互系統(tǒng)，主要研究?jī)?nèi)容如下:
　　本文首先詳細(xì)介紹了Kinect傳感器

2、的硬件組成以及相關(guān)核心技術(shù)，包括結(jié)構(gòu)光編碼技術(shù)、骨骼跟蹤技術(shù)和語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)。接著利用Kinect傳感器提供的彩色圖像數(shù)據(jù)、深度圖像數(shù)據(jù)和骨骼數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)了姿態(tài)識(shí)別和手形識(shí)別。并著重介紹了基于3D骨骼坐標(biāo)的姿態(tài)識(shí)別方法，分析了基于Hu矩和基于MLP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別靜態(tài)手形的原理，還通過(guò)實(shí)驗(yàn)比較了兩者的識(shí)別效果。針對(duì)動(dòng)態(tài)手勢(shì)識(shí)別，提出了一種基于手部位置、角度、速度的識(shí)別方法，并驗(yàn)證了其可行性。通過(guò)對(duì)Kinect for Windows SDK中語(yǔ)音