摘要：基于MPEG-4标准,实现了一种由彩铃语音及蕴含情感共同驱动生成人脸动画的方法和系统.选用HMM作为分类器,训练使其识别语音库中嗔怒、欣喜、可爱、无奈和兴奋5类情感,并对每类情感建立一组与之对应的表情人脸动画参数(FAP).分析语音强弱得到综合表情函数,并用此函数融合表情FAP与唇动FAP,实现人脸表情多源信息合成,得到综合FAP驱动人脸网格生成动画.实验结果表明,彩铃语音情感识别率可达94.44%,该系统生成的人脸动画也具有较高的真实感.

摘要：为了使自动合成的手语虚拟人头部运动更具真实感,提出一种邻域保持典型相关分析方法实现头部运动特征的预测.首先从真实手语表演数据中提取同步手势和头部运动特征;然后在利用非线性典型相关分析最大化两者运动特征相关性的同时引入邻域保持约束,以获取更加平滑的头部运动特征.实验结果表明,该方法预测获得的头部运动特征能够合成出更逼真、自然的手语虚拟人头部动画.

摘要：针对盲人避障系统的实时性和鲁棒性要求,提出了基于单帧RGB-D图像的场景自适应分割和障碍物检测方法.针对室内场景存在较多的平面结构的特点,首先利用深度信息进行由粗到细的两阶段平面快速提取;然后提出了基于图论的RGB-D场景自适应分割算法,将基于深度信息的平面分割结果和基于RGB的图像分割进行自适应的权重融合;最后提出了多层次的障碍物检测识别策略,将场景区域识别为地面、桌面、墙面以及其他障碍物,并给出了场景分析结果的简化模型.实验结果表明,文中方法结合深度数据的优势以及场景的几何结构特点,有效地提高了场景分割和障碍物检测的实时性和鲁棒性,能够满足盲人室内避障应用需求.

摘要：针对现有的基于深度传感器进行指尖检测的工作中不能对任意姿态手掌的指尖进行稳定检测和跟踪的问题,基于卡尔曼滤波器原理并融入对手掌姿态的感应机制,提出一种手掌姿态自适应的卡尔曼单指尖动态跟踪方法.首先借助上一时刻指尖的位置信息得到当前时刻指尖位置的预测值L1;然后通过手掌姿态检测得到用于更新指尖位置的观测值L2;最后根据L1和L2执行更新操作,得到最终的指尖位置估计值L*.实验结果表明,该方法可以实现准确、鲁棒的单指尖位置信息检测和跟踪,能够达到人机交互的实用性标准.

摘要：设计并实现了一种基于射频与超声波信号到达时间差的高精度室内定位系统,用于无线传感器网络中节点的定位和跟踪。系统中位置固定的信标节点周期性同步发射射频信号与超声波脉冲,待定位的移动节点测量接收到的射频和超声波信号的到达时间差,并将此数据采用分时的方式发送至中心控制主机。中心控制主机应用实验中得出的时间补偿参数,计算移动节点与信标节点之间的距离,最后采用极大似然估计算法实现目标的定位。实验结果表明,该系统的平均定位误差在10 cm以内,具有较高的定位精度。

摘要：设计并实现了一种基于WiFi传感器网络的室内外远程监测系统.该系统采用了基于SoC的低功耗、小型化的WiFi传感器节点采集室内外环境信息,并通过Internet向远程用户提供实时监测服务.该系统具有功耗小、成本低、部署方便等优势.

摘要：针对室内Wi-Fi环境的信号缺失问题,提出一种基于隐状态排序的半异构无线定位方法。介绍隐马尔可夫模型、隐状态排序方法,设计包含离线训练阶段和在线定位阶段的定位方法。实验结果表明,该方法在1 m误差范围内准确率达96.3%,能解决半异构特征向量的信号缺失问题,提高实际应用能力。

摘要：针对普适室内外场景持续感知面临的低功耗、复杂动态环境、异构使用模式带来的挑战,提出了一种轻量级的基于支持向量机多分类器的高精度、低功耗室内外场景检测算法。该算法使用智能手机集成的各种传感器(可见光传感器、磁传感器、加速度传感器、陀螺仪传感器和气压传感器),在挖掘分析各种传感器在室内外场景的不同特征,以及人们在室内外场景的行为差异基础上,根据时间和气象条件设计多个支持向量机分类器,对复杂室内外场景进行识别。实验结果表明,基于支持向量机多分类器的室内外场景检测算法具有较好的普适性,可获得95%以上的室内外判定准确率,平均功耗小于5 m W。