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微电子学与计算机 2016年第2期33卷 92-95,99页

作者：刘凌霞宋强安阳师范学院软件学院河南安阳455000 安阳工学院计算机科学与信息工程学院河南安阳455000 武汉理工大学信息工程学院湖北武汉430000

提出基于三维动态特征的运动状态识别方法.首先采用一种星型骨架组成结构揭示人体三维运动模式,利用GMM得到图像序列的前景图片,运用ISOMAP非线性算法的降维方法来取得低维数据子空间,把运动姿态三维数据投影到非线性流型低维子空间中,... 详细信息

提出基于三维动态特征的运动状态识别方法.首先采用一种星型骨架组成结构揭示人体三维运动模式,利用GMM得到图像序列的前景图片,运用ISOMAP非线性算法的降维方法来取得低维数据子空间,把运动姿态三维数据投影到非线性流型低维子空间中,识别出运动状态的内在结构后分别研究人体运动的各个关节点,最后通过集成学习的方法生成隐马尔科夫学习器达到自动识别运动状态目的.仿真实验结果表明,提出方法的识别速度和精度对比传统方法有明显提高,证实了研究方法的可行性.

关键词：三维动态特征星型骨架 GMM ISOMAP 非线性流低维子空间隐马尔科夫学习器

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基于RealSense的动态表情识别方法研究

基于RealSense的动态表情识别方法研究

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作者：张钊华中师范大学

学位级别：硕士

面部表情作为人类情感交流的重要途径之一,表情识别成为了情感计算在教育领域中的关键课题。便携式3D传感器和移动设备的发展,也为新型人机交互方式带来了更多的可能,使表情识别的应用可以更加自然的融入智慧教学。本文通过对国内外学... 详细信息

面部表情作为人类情感交流的重要途径之一,表情识别成为了情感计算在教育领域中的关键课题。便携式3D传感器和移动设备的发展,也为新型人机交互方式带来了更多的可能,使表情识别的应用可以更加自然的融入智慧教学。本文通过对国内外学者在表情识别上的研究工作进行总结,发现现有的研究多基于采集平面2D图像的普通RGB传感器的静态表情识别。静态表情相比动态表情,缺乏了连续变化的信息,而基于2D图像的表情识别容易受到光照,拍摄角度的影响,扩展性不强,用2D图像描述3D的人脸必然会造成一些重要信息的丢失或失真,从而影响表情识别的精度;部分采用3D传感器的识别方法,传感器造价昂贵,特征提取过程较为繁琐,不利于表情识别的应用。为了克服以上问题,本文引入了 RealSense 3D传感器用于面部信息的获取,得到面部标记点后提取人脸动态几何特征,并转化为语义层面的特征描述标签,将SVM分类方法与基于区域特征描述标签的分类方法进行融合,实现动态三维表情的识别。主要研究工作如下:（1）录制RealSense三维动态表情数据库。鉴于目前国内外没有基于RealSense的面部表情数据库,课题组组织并录制了包含面部RGB-D、头部姿态、面部78个标记点坐标信息的RealSense表情数据库。该数据库包含六种基本表情类别（高兴、悲伤、惊讶、愤怒、害怕、厌恶）。（2）针对包含RGB-D信息的面部数据,使用了一种基于三维空间的归一化方法,通过分析每种表情的特点,对面部表情特征按面部区域眼、眉、嘴、鼻构建局部特征描述标签集合。在面部标记点基础上提取三维动态表情的几何特征,包含距离特征和角度特征,完成底层特征提取。（3）提出基于SVM和区域特征描述标签融合的表情分类方法。分类方法融合过程中,使用几何特征训练SVM分类器进行初次分类,通过输出SVM的后验概率,筛选出SVM分类过程中模糊的样本,使用区域特征描述标签的分类方法进行二次分类。区域特征描述标签的分类方法通过构建树形特征描述标注器,将几何特征从特征空间转换到语义空间,完成特征描述标签的标注,通过迭代训练,得出特征描述标签对表情类别的贡献度,构造特征描述-类别矩阵,使用BOW匹配的方法,确定表情类别。分类方法的融合,有效降低了表情识别中由于样本差异,导致分类方法泛化能力差的问题。结合本文提出的三维动态表情识别算法,在Windows平台下,使用VS2015集成开发环境,结合RealSense3D传感器,搭建了一套表情识别系统。同时使用录制的RealSense表情库和CK+表情库验证分类方法有效性。

关键词：表情识别三维动态特征特征描述标签 RealSense

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影响我国汽车产业技术赶超实现的动因分析

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商业文化(学术版) 2007年第9期 33-34页

作者：张海笔辽宁大学工商管理学院沈阳110036

我国汽车产业经过20年的发展,在国际上的知名品牌还没有,其主要原因是什么。本文利用技术赶超实现的三维动态特征理论,结合我国汽车产业目前的现状,对影响我国汽车产业技术赶超实现的动因进行分析。

关键词：技术赶超三维动态特征技术能力

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