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多通道手语信息融合方法的研究
作 者: 李国臻
导 师: 王春立
学 校: 大连海事大学
专 业: 计算机科学与技术
关键词: HMM模型 融合 Bayes估计理论 D-S证据理论
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2011年
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内容摘要
手语是聋人使用的语言,是聋人进行日常交流的主要方式。手语通过手势、表情和头部姿态等多种方式协同表达信息,并且相对于一般人的肢体语言来说更加有规律性,语义也更为丰富,因此可以作为拟人化人机交互的研究平台。目前对手语识别的研究主要是针对手部信息进行处理、建模和识别,但手语是以手形、手臂运动并辅之以表情、唇动及其它体势来表达思想的人体语言,在手语的表达过程中,手势和表情起着关键作用,并且有实验表明,当只有手势而没有表情时,人所能理解的内容估计不超过60%,因此本文在手语识别过程中对多个通道的手语信息进行融合识别,以期提高手语识别的准确率。具体而言,本文的主要研究工作主要包括:1.利用隐马尔科夫模型(HMM)技术分别实现对手势特征和面部表情特征的训练和识别,得到单通道手语信息的识别匹配概率;2.实现Bayes估计理论算法,并应用到手语信息的融合中,利用系统的先验知识及各通道识别情况来给出先验概率,并将各通道识别匹配概率作为条件概率进行决策级融合,从而得到融合后的识别结果;3.实现D-S证据理论算法,并应用到手语信息的融合中,分别将面部表情识别匹配概率和手势识别匹配概率作为单独的数据通道,利用D-S证据理论对两个通道数据进行决策级融合,从而得到融合后的识别结果;4.设计多通道手语信息融合系统的软件架构,实现了一个通用性较强、可扩展的手语信息融合的原型系统。
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全文目录
摘要 5-6 ABSTRACT 6-10 第1章 绪论 10-18 1.1 课题背景及意义 10-11 1.2 国内外研究现状 11-15 1.2.1 手语识别的研究现状 11-13 1.2.2 信息融合的研究现状 13-15 1.3 本文研究内容 15-16 1.4 章节安排 16-18 第2章 相关技术介绍 18-25 2.1 基于HMM的手语识别 18-20 2.1.1 HMM模型结构 18-19 2.1.2 Baum-Welch算法 19-20 2.3 Bayes估计理论 20-22 2.3.1 Bayes基本概念 20-21 2.3.2 Bayes理论在信息融合中的应用 21-22 2.4 D-S证据理论 22-24 2.4.1 D-S基本概念 22-23 2.4.2 Dempster组合规则 23-24 2.5 本章小结 24-25 第3章 单通道手语信息的识别 25-38 3.1 引言 25 3.2 基本思路 25-28 3.3 面部表情特征提取 28-30 3.4 手势特征提取 30-31 3.5 训练识别 31-32 3.6 结果分析 32-37 3.7 本章小结 37-38 第4章 多通道手语信息的决策级融合 38-61 4.1 引言 38 4.2 多通道手语信息融合策略 38-39 4.3 基于Bayes估计理论的决策级融合 39-52 4.3.1 Bayes融合方法在手语识别中的应用与研究 40-45 4.3.2 Bayes估计理论算法设计 45-47 4.3.3 实验结果分析 47-52 4.4 基于D-S证据理论的决策级融合 52-59 4.4.1 D-S融合方法在手语识别中的应用与研究 52-56 4.4.2 D-S证据理论算法设计 56-57 4.4.3 实验结果分析 57-59 4.5 结果分析 59-60 4.6 本章小结 60-61 第5章 多通道手语信息融合系统设计与实现 61-75 5.1 系统介绍 61 5.2 系统设计 61-69 5.2.1 系统流程设计 61-65 5.2.2 系统功能设计 65-66 5.2.3 类视图设计 66-69 5.3 系统实现 69-74 5.4 本章小结 74-75 结论 75-77 参考文献 77-81 攻读学位期间公开发表论文 81-82 致谢 82-83
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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