作者：郭哲,陈培涛,胡孟凯,薛媛博,韩先锋 单位：陕西电子杂志社;陕西省电子技术研究所 出版：《》 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFXDDJ2016180390 DOC编号：DOCXDDJ2016180399 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于物联网环境下体感交互技术的智能家居系统》PDF+DOC2013年第S1期 苏本跃,王广军,章健 《三维岩心的高自由度手势操控浏览方法研究》PDF+DOC2013年第31期 黄陈,李建华,于汉超,刘军发,陈益强,沈疆海 《基于体感控制的智能家居系统设计与实现》PDF+DOC 韩娜,钟卓成,吴振权,刘杰聪,刘杰 《基于手势识别的四旋翼控制系统》PDF+DOC2015年第25期 李辉,芦利斌,金国栋 《基于多传感器融合的动态手势识别研究分析》PDF+DOC2017年第17期 马正华,李雷,乔玉涛,戎海龙,曹海婷 《自然人机交互虚拟实验平台》PDF+DOC2020年第03期 朱兴宇,姜明辰 《基于双通道异构传感器融合的手势识别方法》PDF+DOC2012年第11期 于汉超,刘明杰,刘军发,陈益强,何文静 《一种基于移动智能终端的手势控制系统的设计与实现》PDF+DOC2015年第11期 叶云飞,赵爽 《Kinect骨骼信息下的动态手势识别研究》PDF+DOC2014年第34期 陈建军,段富 《高智能轮椅中的视觉手势识别方法仿真》PDF+DOC2013年第12期 邹培忠

    • 针对传统基于物联网技术的智能家居系统用户参与感不强、无法进行自定义手势操控等问题，设计一套基于Kinect的智能家庭管理系统。通过深度传感器得到彩色数据流、深度数据流以及骨骼数据流，从而获取人体的动作轨迹，并自定义手势操控方式来实现家居的智能控制。由于深度数据对光照和背景干扰等因素有较强的鲁棒性，提高了手势及轨迹识别的准确性和可靠性。在明暗两种光照条件下，对该文定义的4种手臂姿势、3种动作任务和5种微小手势的识别实验表明，该文设计的系统能够满足智能家居的基本需求。

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