基于双目视觉的手势识别研究

搭建了一个便利有效地双目视觉系统,结合深度信息,精准地提取手势信息。采用模板标定法对双目相机进行标定,精确地获取了相机的参数,标定的像素误差为0.67个像素;在立体匹配阶段,利用BM算法快速准确地实现了左右相机图像的匹配,获得被测手势的视差;结合三角测距原理,从而生成较为稠密的深度图;最后将深度信息重新映射到原彩色图像上,实现三维重建,生成三维云图,根据云图信息双目视觉系统能有效地从复杂背景中分割手势,并换一种手势进一步验证了所搭建的双目视觉系统从复杂背景中分割手势的可行性。     

假手控制信号源研究进展

人类的上肢系统功能复杂,感觉反馈极其丰富,如何确立假手的控制信号源是一个复杂的伴随着整个人类历史的难题。自控制论被提出以来,人们在假手控制方面投入了大量的研究,随着社会的进步与发展,生物医学领域以及军工业领域中的假肢以及各种机器人对控制信号源的要求越来越高,关于假手控制信号源的深层研究已成为目前及以后很长一段时间的热点研究方向。目前假手控制采用的控制信号源主要包括机械运动、声音、再造指、肌电信号、脑电、脑磁等。通过对近10年来国内外学者在假手控制方面研究的比较分析,介绍了假手控制的原理,对假手控制信号源的研究进展进行了综述,同时对这些假手控制信号源进行了对比分析,指出了假手控制信号源有待进一步研究的问题和发展趋势。