【摘 要】
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传统的动态手势交互技术如隐马尔科夫模型、神经网络和统计分类器等都需要大量的训练样本,建模过程中需要领域专家的干预、对普通用户来说使用起来较为困难,并且它们针对的是
【机 构】
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中山大学传播与设计学院,中国科学院软件研究所人机交互与智能信息处理实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61202344,No.61073132);高校基本科研业务费中山大学青年教师培育(No.1209119-17000-3161120);中山大学958工程“全媒体时代的新闻传播创新基地”(No.90027-3284200)
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传统的动态手势交互技术如隐马尔科夫模型、神经网络和统计分类器等都需要大量的训练样本,建模过程中需要领域专家的干预、对普通用户来说使用起来较为困难,并且它们针对的是特定的手势集合,很难对其进行扩展.本文通过WOZ实验,分析了用户的行为特征并给出了基于手势的数字电视交互任务模型;提出了3D动态手势状态转移模型,解决了Midas Touch问题;提出了一种基于小样本学习的动态手势识别方法,解决了传统手势识别方法的缺点;构建了个性化手势设计平台,满足了用户的个性化定制需求;实验评估结果验证了本文方法的有效性.
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