陈智
- 作品数：4 被引量：12H指数：2
- 供职机构：江南大学物联网工程学院更多>>
- 发文基金：教育部留学回国人员科研启动基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于Kinect骨骼跟踪技术的人机交互被引量：8
- 2014年
- 基于Kinect提供的深度信息和骨骼跟踪技术进行手势识别,利用手势代替鼠标实现人机交互。首先,引入以人体为参考系的人体坐标系统,将手势位置通过坐标系变换映射到计算机屏幕,实现计算机屏幕上光标的位置显示和跟踪。其次,研究计算机操作系统响应鼠标事件的工作模式,设计固定的手势静态及动态工作模式,通过一定的映射关系将特定的一组手势与计算机系统基本操作指令进行对应。并定义状态机,根据手势状态触发系统操作事件,从而达到对计算机系统的体感控制。实验表明,该人机交互系统自然、合理、有效。
- 吴秦陈智周宇旋梁久祯
- 关键词：人机交互KINECT
- 基于图像分层树的图像语义分割方法被引量：3
- 2018年
- 针对传统语义分割模型缺乏空间结构信息,无法准确描述对象轮廓的问题,提出了一种基于图像分层树的图像语义分割方法。分层树模型采用结构森林方法生成轮廓模型,为防止过度分割,运用超度量轮廓图算法得到多尺度轮廓图,再利用支持向量机训练多尺度轮廓图生成图像分层树,通过随机森林精炼分层树,最终输出图像语义分割结果。在测试实验中,像素精确度达到82.1%,相比区域选择方法提升了2.7%,并在较难区分的树和山脉的预测精确度上,相比层次标记方法分别提升了16%和25%,具有更高的稳定性。实验结果表明,在复杂的室外环境下,对图像语义分割的精确度、稳定性和速率均有明显改善。
- 曹攀钱军浩陈智李肖赫
- 关键词：多尺度支持向量机
- 基于正方形描述符和LSSVM的三维人脸区域标记
- 2018年
- 提出了一种基于正方形切平面描述符的三维人脸模型区域标记算法。新的描述符由三维人脸模型顶点的正方形切平面区域内的几何信息编码而成。通过最小二乘支持向量机算法(LSSVM)对其进行学习,对三维模型上所有顶点进行分类,实现了对三维人脸模型上眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴等区域的识别和标记。定位仿真实验中,分类准确率可达92.35%。所提描述符具有旋转、头部姿势、三维模型分辨率不变性,对模型的噪声具有鲁棒性。实验结果表明:提出的方法能有效标记三维人脸模型区域。
- 陈智董洪伟曹攀
- 关键词：语义标记三维人脸
- 基于正方形切平面描述符的三维人脸区域标记被引量：1
- 2017年
- 针对目前三维人脸模型的语义标记和分割研究较少的问题,提出一种基于正方形切平面描述符的三维人脸模型区域标记算法。这种新的描述符由三维人脸模型顶点的正方形切平面区域内的几何信息编码而成。随后通过随机森林算法对其进行学习,对模型上的所有顶点进行分类,从而实现对三维人脸模型上眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴等区域的识别和标记。在定位仿真实验中,分类准确率可达94.46%。该描述符具有旋转、头部姿势与三维模型分辨率不变性,对模型噪声具有鲁棒性。实验结果表明,该方法能有效标记三维人脸模型区域。
- 陈智董洪伟曹攀
- 关键词：语义标记三维人脸
