本文關(guān)鍵詞：具有Kinect體感交互功能的智能家居系統(tǒng)研究與應(yīng)用，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著近兩年智能家居行業(yè)的快速發(fā)展和相關(guān)產(chǎn)品的不斷推出,傳統(tǒng)的圍繞設(shè)備功能實(shí)現(xiàn)的基于GUI的智能家居系統(tǒng)造成用戶交互體驗(yàn)不佳的問題越來(lái)越受到重視,而圍繞用戶交互體驗(yàn)提升的基于NUI體感交互的下一代智能家居系統(tǒng)成為未來(lái)發(fā)展方向,其中在NUI領(lǐng)域以Kinect傳感器的體感交互最具開發(fā)潛力。不同于以往智能家居論文中對(duì)家電自動(dòng)控制技術(shù)的實(shí)現(xiàn)作為描述重點(diǎn),本文通過(guò)一個(gè)全新的視角,結(jié)合設(shè)計(jì)學(xué)知識(shí),將人與NUI智能家居系統(tǒng)的交互分為兩部分——主動(dòng)型交互和被動(dòng)型交互,并以Kinect體感交互為基礎(chǔ)對(duì)基于NUI的智能家居系統(tǒng)的交互性進(jìn)行技術(shù)方面的研究。在NUI智能家居主動(dòng)型交互中,對(duì)其中最核心的主動(dòng)型身份識(shí)別問題進(jìn)行了算法方面的研究與創(chuàng)新。創(chuàng)新性的將基于Kinect的深度數(shù)據(jù)應(yīng)用于步態(tài)識(shí)別中,提出了基于正面人體的,可以滿足全天候識(shí)別需求的KWU步態(tài)識(shí)別算法。其在運(yùn)動(dòng)人體和步態(tài)周期的檢測(cè)中,都采用了基于深度數(shù)據(jù)的方法。在特征提取階段,采用了傅里葉描述子和基于深度幾何視角場(chǎng)的身高特征以及基于深度數(shù)據(jù)的步幅特征。然后將三個(gè)特征串行融合,得到步態(tài)識(shí)別的結(jié)果,并結(jié)合基于PCA的人臉識(shí)別的結(jié)果,在并行融合的決策層進(jìn)行數(shù)據(jù)融合得到最終識(shí)別結(jié)果。文中將該算法在自建的步態(tài)人臉混合數(shù)據(jù)庫(kù)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn),取得了良好的效果。同時(shí)結(jié)合智能家居的應(yīng)用場(chǎng)景對(duì)算法設(shè)計(jì)了仿真實(shí)驗(yàn),結(jié)果證明該算法提升了交互體驗(yàn),滿足了NUI智能家居的需求。在NUI智能家居被動(dòng)型交互中,創(chuàng)新性的將體感交互應(yīng)用于智能家居的控制系統(tǒng),設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一套基于Kinect手勢(shì)識(shí)別的智能家居家庭監(jiān)護(hù)系統(tǒng)。本部分首先對(duì)揮手手勢(shì)識(shí)別算法的實(shí)現(xiàn)進(jìn)行了詳細(xì)描述,然后設(shè)計(jì)了一套基于消息注冊(cè)機(jī)制的支持多用戶同時(shí)在線的服務(wù)器系統(tǒng),隨后設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了兩套滿足不同需求的基于北斗BDM100模塊的定位方案,最后描述了基于Android和百度地圖API的實(shí)時(shí)位置顯示系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)。最終系統(tǒng)在實(shí)際試驗(yàn)中取得了良好效果。本文利用Kinect體感交互功能對(duì)基于NUI的智能家居系統(tǒng)交互性的兩方面中的主要問題進(jìn)行了技術(shù)方面的研究,均取得了滿意的成果。
【關(guān)鍵詞】：Kinect NUI智能家居 主動(dòng)型交互 KWU算法 被動(dòng)型交互 家庭監(jiān)護(hù)系統(tǒng)
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP391.41;TU855
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-12
• 注釋表12-13
• 第一章 緒論13-22
• 1.1 課題研究背景及意義13-15
• 1.2 國(guó)內(nèi)外課題發(fā)展現(xiàn)狀15-19
• 1.3 課題研究?jī)?nèi)容及創(chuàng)新點(diǎn)19-20
• 1.3.1 課題研究?jī)?nèi)容19-20
• 1.3.2 課題創(chuàng)新點(diǎn)20
• 1.4 課題內(nèi)容安排20-22
• 第二章 基于Kinect體感交互的NUI智能家居系統(tǒng)框架22-28
• 2.1 系統(tǒng)整體架構(gòu)22
• 2.2 NUI智能家居系統(tǒng)主動(dòng)型交互介紹22-25
• 2.3 NUI智能家居系統(tǒng)被動(dòng)型交互介紹25-26
• 2.4 本章小結(jié)26-28
• 第三章 基于Kinect體感交互的NUI智能家居主動(dòng)型交互研究28-55
• 3.1 基于KWU算法的步態(tài)識(shí)別28-53
• 3.1.1 二值化步態(tài)圖像獲取29-35
• 3.1.2 步態(tài)圖像的周期檢測(cè)35-39
• 3.1.3 步態(tài)特征提取39-50
• 3.1.4 多生物特征的數(shù)據(jù)融合50-52
• 3.1.5 步態(tài)識(shí)別的分類器52-53
• 3.2 人臉識(shí)別53
• 3.3 人臉識(shí)別與步態(tài)識(shí)別的決策層融合53-54
• 3.4 本章小結(jié)54-55
• 第四章 基于Kinect體感交互的NUI智能家居被動(dòng)型交互研究55-78
• 4.1 手勢(shì)識(shí)別55-61
• 4.1.1 揮手(WAVE)手勢(shì)的識(shí)別算法實(shí)現(xiàn)56-61
• 4.2 服務(wù)器端的程序設(shè)計(jì)61-65
• 4.2.1 服務(wù)器程序詳細(xì)設(shè)計(jì)61-63
• 4.2.2 系統(tǒng)終端注冊(cè)機(jī)制和主線程設(shè)計(jì)63-65
• 4.3 北斗定位終端的設(shè)計(jì)65-72
• 4.3.1 BDM100 模塊設(shè)計(jì)66-68
• 4.3.2 3G方案的設(shè)計(jì)68-71
• 4.3.3 2G方案的設(shè)計(jì)71-72
• 4.4 Android端設(shè)計(jì)72-77
• 4.4.1 消息傳遞模塊73
• 4.4.2 LOOPER機(jī)制73-74
• 4.4.3 系統(tǒng)位置信息傳遞原理74-75
• 4.4.4 百度地圖定位模塊75-77
• 4.5 通信協(xié)議設(shè)計(jì)77
• 4.6 本章小結(jié)77-78
• 第五章 系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)與測(cè)試78-90
• 5.1 NUI智能家居主動(dòng)型交互實(shí)驗(yàn)與測(cè)試——主動(dòng)型身份識(shí)別78-86
• 5.1.1 數(shù)據(jù)庫(kù)建立78-79
• 5.1.2 識(shí)別實(shí)驗(yàn)79-81
• 5.1.3 仿真實(shí)驗(yàn)81-86
• 5.2 NUI智能家居被動(dòng)型交互實(shí)驗(yàn)與測(cè)試——家庭監(jiān)護(hù)系統(tǒng)86-90
• 5.2.1 揮手手勢(shì)及Android端顯示86-87
• 5.2.2 服務(wù)器數(shù)據(jù)87-88
• 5.2.3 北斗定位數(shù)據(jù)88-90
• 第六章 總結(jié)與展望90-91
• 6.1 課題總結(jié)90
• 6.2 課題展望90-91
• 參考文獻(xiàn)91-94
• 致謝94-95
• 在學(xué)期間的研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文95

【相似文獻(xiàn)】

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