装备仿真人机交互旗语识别技术

推荐语 

本书围绕装备仿真人机交互旗语识别技术，论述了利用深度图像和可穿戴式传感器开展的识别技术研究。主要包括仿真交互技术、基于单目视觉的人体骨架提取、基于深度信息的人体姿态特征提取、基于神经网络的旗语识别研究、基于9轴姿态传感器的旗语动作信号采集及预处理技术、基于融合数据的一维及二维CNN旗语识别研究。本书涉及深度图像、人工智能、可穿戴技术等技术热点，内容宽泛，跟踪前沿，本书可以为教研人员开展科学研究提供参考和借鉴，也可作为高校相关专业研究生的教材。

内容简介

本书围绕装备仿真人机交互旗语识别技术，论述了利用深度图像和可穿戴式传感器开展的识别技术研究。主要包括仿真交互技术、基于单目视觉的人体骨架提取、基于深度信息的人体姿态特征提取、基于神经网络的旗语识别研究、基于9轴姿态传感器的旗语动作信号采集及预处理技术、基于融合数据的一维及二维CNN旗语识别研究。

目录

1 概论

1.1 虚拟现实与装备仿真

1.2 模式识别领域的深度神经网络

1.3 装备仿真人机交互接口

2 旗语识别技术

2.1 旗语信号与捕捉

2.2 动作采集与识别

3 基于单目视觉的人体骨架提取

3.1 基于背景建模的人体轮廓检测

3.2 基于形态学的骨骼提取研究

3.3 人体姿态骨架模型建立

3.4 结果分析

3.5 小结

4 基于深度信息的人体姿态特征提取

4.1 深度图像原理

4.2 深度图像获取方法研究

4.3 基于深度信息的骨架提取

4.4 结果分析

4.5 小结

5 基于神经网络的旗语识别研究

5.1 基于空间位置的旗语识别方法

5.2 基于深度信息的人体模型建立

5.3 基于BP神经网络的旗语识别方法

5.4 基于BP神经网络的旗语识别系统的实现

5.5 BP网络的结构设计优化

5.6 结果分析

5.7 小结

6 基于可穿戴传感器的旗语动作数据采集与处理

6.1 基于可穿戴传感器的旗语动作采集方法

6.2 基于9轴姿态传感器的动作信号采集流程

6.3 旗语信号采集平台搭建

6.4 旗语动作模型

6.5 一维信号检测分割技术

6.6 基于时间序列变化点检测的旗语信号分割模型

6.7 算法研究及相关模型建立

6.8 数据导入及差异度函数阈值确定

6.9 小结

7 基于融合数据的一维及二维CNN旗语识别研究

7.1 基于时间序列的一维CNN网络

7.2 基于9轴旗语信号的一维CNN结构

7.3 旗语动作识别一维网络训练参数设置

7.4 Inception-ResNet二维卷积网络模型

7.5 基于9轴旗语动作数据的Inception-ResNet网络模型构建

7.6 C-L联合损失函数分类模型

7.7 结果分析

7.8 小结