【摘 要】
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为有效解决手势跟踪研究中的高维问题,提出一种基于交互行为分析的自然人手跟踪和交互算法。探讨了基于手势的交互行为分析和建模,建立了操作者手势的四阶段行为预测模型,揭
【机 构】
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济南大学信息科学与工程学院,山东省网络环境智能计算技术重点实验室,济南大学电气化与电器工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61173079,60973093,60873089);山东省自然科学杰出青年基金资助项目(JQ200820);教育部新世纪优秀人才计划资助项目(NCET-10-0863);国家863计划资助项目(2009AA043506-2);山东省自然科学基金重点资助项目(ZR2011FZ003)~~
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为有效解决手势跟踪研究中的高维问题,提出一种基于交互行为分析的自然人手跟踪和交互算法。探讨了基于手势的交互行为分析和建模,建立了操作者手势的四阶段行为预测模型,揭示了手势交互的一般规律或关键特征,并给出建立行为模型的具体方法和过程;然后,研究基于提出的行为模型的手势跟踪和交互算法。采用数学方法对分段预测模型进行描述,提出多通道采样和预测手势跟踪算法。通过与几种相关算法进行的对比实验表明,该算法可以有效地改善手势跟踪的速度和精度。
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