在过去的几十年中,使用表面肌电图(SEMG)的手势识别(SEMG)一直是人类计算机相互作用中最有效的运动分析技术之一。尤其是,多通道SEMG Teches在手势识别方面取得了稳定的性能。,始终,收集和标记大数据的一般解决方案可以手动导致耗时的实现。因此,需要一种新颖的学习方法来促进有效的数据收集和预处理。在本文中,提出了一个新颖的自主学习框架,以整合深度视觉和EMG信号的好处,该框架使用深度信息自动标记收集的EMG数据类别。然后,它利用多层神经网络(MNN)分类器仅使用SEMG实现对手势的实时识别。使用Myo Armband和HTC Vive Pro识别了十个手势,在增强现实应用中证明了整个框架。结果显示出突出
在中央公园[声音和数字声音的刺耳声音都会激发,然后突然变得安静] [相机在春季的一个阳光明媚的早晨降落在纽约市的中央公园。人们从事各种活动:野餐,播放音乐,绘画,与朋友见面。]配音:我们以多种方式表达自己:通过语言,手势,音乐,艺术。
技术,Karnataka 2 BE Scholar,CSE,部门,Shri Dharmasthala Manjunatheshwara技术学院,卡纳塔克邦摘要 - 该研究提出了一种基于手势的交互系统,旨在使用OpenCV和MediaPipe实时控制。此系统使用手势来提供一种直观且不接触的方式来与计算机进行交互,从而为与传统输入设备(如鼠标或键盘等传统输入设备)挣扎的人相互访问。使用单个网络摄像头,该系统连续捕获并监视手动移动。这些运动是通过模式识别算法处理的,以准确识别特定的手势,每个手势都与各种计算机操作相对应,包括鼠标运动,咔嗒声和滚动。该系统是针对用户友好性和效率进行设计的,使用户可以在无人接触的情况下轻松浏览其计算机屏幕。研究的结果强调了使用手势来实现基本计算机控制任务的实用性和有效性,在日常和专业计算方案中提出了一种有希望的无提交互方法。索引术语 - 手势识别,OpenCV,MediaPipe,小鼠控制,人类计算机相互作用。
作为听众,我们会对说话者的情绪状态做出反应,并根据说话者表达的情绪类型调整自己的行为。最近的技术进步使人们能够通过非传统方式(例如语音、手势和面部表情)与计算机进行交互,例如声音、手势和面部表情。这种互动仍然缺少情感元素。为了实现具有人类情感的计算机,需要智能交互,这一点已经得到改进。为了以自然的方式与用户交流,与个人互动方式相当。许多研究都包括普通人参与人机交互和互动。在吸收母亲声音中的语义信息之前,新生儿学会了区分情绪。我们展示了语音情感识别领域的一些基础研究。首先,我们将快速介绍该领域的最新研究。接下来,我们将介绍一种使用一组规则检测和分类语音中人类情绪的方法。愤怒、快乐、恐惧、悲伤和中性是基本情绪。
摘要——通过脑电波可以广泛实现一天的系统身份验证。人们不需要记住长达 8 个或更多字符的奇怪密码。只需想着某些东西,例如人脸、旋转显示的立方体或歌词,就足以解锁设备。脑电图 (EEC) 传感器是该技术背后的技术。脑电图记录了大脑某些部位的电活动。这些传感器用于生成图表上的图形线,这些图表由放置在头皮上的有线电极创建,就像医院和电视节目中看到的那样。它们在医院用于诊断癫痫等。不过,在这种情况下,人们不需要安装有线电极——甚至不需要耳机,耳机已经用于一些当前的非肌肉 EEC 计算机控制中。耳塞将收集信号(心理手势)并执行安全身份验证。这项研究可以提供免提和无线交互、身份验证和用户体验,所有这些都以典型耳塞的形式实现。关键词:耳塞、脑电图 (EEC)、免提和无线交互、心理手势、安全认证。
(a)对个人造成身体或情感上的伤害,(b)将个人置于对身体或情感伤害的合理恐惧中,或(c)侵犯学校个人在学校的权利或机会。Bullying shall include, but need not be limited to, a written, oral or electronic communication or physical act or gesture based on any actual or perceived differentiating characteristic, such as race, color, religion, ancestry, national origin, gender, sexual orientation, gender identity or expression, socioeconomic status, academic status, physical appearance, or mental, physical, developmental or sensory disability, or by association with an individual or group who has or is perceived具有一个或多个此类特征。“网络欺凌”是指通过使用互联网,交互式和数字技术,蜂窝移动电话或其他移动电子设备或任何电子通信的任何欺凌行为。“青少年约会暴力”是指任何身体,情感或性虐待的行为,包括跟踪,骚扰和威胁,这些行为发生在两个目前正在或最近处于约会关系的学生之间。
自主机器人车辆(即无人机)可能会对搜索和救援 (SAR) 产生变革性影响。本文致力于研究可穿戴界面,通过该界面,人类可以与多架无人机组队。我们引入虚拟无人机搜索游戏,作为创建混合现实模拟的第一步,供人类练习无人机组队和 SAR 技术。我们的目标是 (1) 评估无人机的输入模式,这些模式源于设计空间的迭代缩小,(2) 改进我们的混合现实系统,用于设计输入模式和培训操作员,以及 (3) 收集有关参与者如何社交体验他们使用的虚拟无人机的数据。在我们的研究中,17 名参与者以平衡的顺序使用两种输入模式(手势条件、点击条件)玩游戏。结果表明,参与者在手势条件下表现最佳。参与者发现多重控制具有挑战性,未来的研究可能会包括对设备和游戏的更多训练。参与者感觉自己与无人机组成了一个团队,并发现它们具有中等代理性。在我们未来的工作中,我们将把这个测试扩展到更外部有效的混合现实游戏。
自计算机出现以来,人类一直在寻求富有表现力、直观且通用的计算机输入技术。虽然已经开发了多种模式,包括键盘、鼠标和触摸屏,但它们需要与中间设备进行交互,这可能会受到限制,尤其是在移动场景中。基于手势的系统利用摄像头或惯性传感器来避免使用中间设备,但它们往往只在不被遮挡或明显的动作中表现良好。几十年来,人们一直在设想脑机接口 (BCI),通过允许仅通过思维向计算机输入来解决接口问题。然而,高带宽通信仅使用为单个个体设计的解码器的侵入式 BCI 进行了演示,因此无法扩展到普通大众。相比之下,肌肉中的神经运动信号可以访问细微的手势和力量信息。在这里,我们描述了一种非侵入式神经运动接口的开发,该接口允许使用表面肌电图 (sEMG) 进行计算机输入。我们开发了一个高度灵敏且强大的硬件平台,该平台易于佩戴/脱下,可感知手腕上的肌电活动并将有意的神经运动命令转换为计算机输入。我们将此设备与一个经过优化的基础设施配对,该基础设施可从数千名同意的参与者那里收集训练数据,这使我们能够开发通用的 sEMG 神经网络解码模型,该模型适用于许多人,而无需对每个人进行校准。未包括在训练集中的测试用户在连续导航任务中以每秒 0.5 次目标获取、在离散手势任务中以每秒 0.9 次手势检测和每分钟 17.0 个调整字的速度展示手势解码的闭环中值性能。我们证明,通过为个人个性化 sEMG 解码模型,输入带宽可以进一步提高 30%,预计未来人类和机器将共同适应,提供无缝翻译人类意图的功能。据我们所知,这是第一个直接利用生物信号的高带宽神经运动接口,具有跨人群的高性能开箱即用泛化功能。
自计算机出现以来,人类一直在寻求富有表现力、直观且通用的计算机输入技术。虽然已经开发了多种模式,包括键盘、鼠标和触摸屏,但它们需要与中间设备进行交互,这可能会受到限制,尤其是在移动场景中。基于手势的系统利用摄像头或惯性传感器来避免使用中间设备,但它们往往只在不被遮挡或明显的动作中表现良好。几十年来,人们一直在设想脑机接口 (BCI),通过允许仅通过思维向计算机输入来解决接口问题。然而,高带宽通信仅使用为单个个体设计的解码器的侵入式 BCI 进行了演示,因此无法扩展到普通大众。相比之下,肌肉中的神经运动信号可以访问细微的手势和力量信息。在这里,我们描述了一种非侵入式神经运动接口的开发,该接口允许使用表面肌电图 (sEMG) 进行计算机输入。我们开发了一个高度灵敏且强大的硬件平台,该平台易于佩戴/脱下,可感知手腕上的肌电活动并将有意的神经运动命令转换为计算机输入。我们将此设备与一个经过优化的基础设施配对,该基础设施可从数千名同意的参与者那里收集训练数据,这使我们能够开发通用的 sEMG 神经网络解码模型,该模型适用于许多人,而无需对每个人进行校准。未包括在训练集中的测试用户在连续导航任务中以每秒 0.5 次目标获取、在离散手势任务中以每秒 0.9 次手势检测和每分钟 17.0 个调整字的速度展示手势解码的闭环中值性能。我们证明,通过为个人个性化 sEMG 解码模型,输入带宽可以进一步提高 30%,预计未来人类和机器将共同适应,提供无缝翻译人类意图的功能。据我们所知,这是第一个直接利用生物信号的高带宽神经运动接口,具有跨人群的高性能开箱即用泛化功能。