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基于機器學習的吹氣交互方法研究

發(fā)布時間:2021-09-17 14:57
  從鍵盤、鼠標等傳統(tǒng)交互方式到多點觸控、語音、手勢、姿勢、眼球跟蹤以及腦-機交互等自然交互方式,人機交互技術(shù)領(lǐng)域取得了巨大的進展。然而,這些交互方式不一定適用于所有情況。例如,當雙手被占用時無法進行鼠標或觸摸交互,在嘈雜或不方便使用語音的環(huán)境中無法進行語音交互,或肢體障礙的人無法進行語音或眼球跟蹤交互等。由于呼吸可以被有意識地控制,呼吸互動的便捷性和可控性使得呼吸是一種可控的簡單操作,可用于一些特定的交互情境,在一定程度上可以彌補上述常見交互模式的缺點。因此,呼吸可以被看作是一種輔助于觸摸和語音等交互的直接可控的自然交互方式。迄今為止,有些研究將呼吸或者吹氣作為一種直接輸入的交互控制方式。但是這些研究工作或是需要依賴于特殊的定制設(shè)備,或是只能在少數(shù)特定的場景中使用,且很少考慮噪音干擾以及個體、設(shè)備差異性等問題,因此基于呼吸或者吹氣的這種交互方式目前還缺少通用性。為此,本文研究基于吹氣的簡單、便捷、且直接可控的自然交互方法。該方法僅使用普通的耳機麥克風獲得吹氣動作的聲音波形,不需要昂貴的呼吸信號獲取設(shè)備,可以便捷地攜帶、隨時隨地方便地使用。本文的主要貢獻在于將復雜準確的識別算法和簡單耳機設(shè)... 

【文章來源】:山東大學山東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】:80 頁

【學位級別】:碩士

【部分圖文】:

基于機器學習的吹氣交互方法研究


圖2-1支持向量和間隔??

基于機器學習的吹氣交互方法研究


圖2-2源域和目標域數(shù)據(jù)表示??

基于機器學習的吹氣交互方法研究


圖2-3暹羅網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)組成??暹羅網(wǎng)絡(luò)用來判斷兩個輸入樣本是否相似

【參考文獻】:
期刊論文
[1]Grid-Search和PSO優(yōu)化的SVM在Shibor回歸預測中的應(yīng)用研究[J]. 張劍,王波.  經(jīng)濟數(shù)學. 2017(02)
[2]域自適應(yīng)學習研究進展[J]. 劉建偉,孫正康,羅雄麟.  自動化學報. 2014(08)

碩士論文
[1]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的音樂推薦系統(tǒng)[D]. 何蓉.南京郵電大學 2019



本文編號:3398946

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