CN107908289B - 一种基于头部的机器人的人脸识别交互系统 - Google Patents
一种基于头部的机器人的人脸识别交互系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107908289B CN107908289B CN201711252239.8A CN201711252239A CN107908289B CN 107908289 B CN107908289 B CN 107908289B CN 201711252239 A CN201711252239 A CN 201711252239A CN 107908289 B CN107908289 B CN 107908289B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- unit
- instruction
- contour
- face
- reference line
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
- G06F3/01—Input arrangements or combined input and output arrangements for interaction between user and computer
- G06F3/011—Arrangements for interaction with the human body, e.g. for user immersion in virtual reality
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
- B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
- B25J11/00—Manipulators not otherwise provided for
- B25J11/0005—Manipulators having means for high-level communication with users, e.g. speech generator, face recognition means
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
- G06V40/161—Detection; Localisation; Normalisation
- G06V40/166—Detection; Localisation; Normalisation using acquisition arrangements
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
- G06V40/168—Feature extraction; Face representation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
- G06V40/172—Classification, e.g. identification
Abstract
本发明公开了一种基于头部的机器人的人脸识别交互系统,包括:采集单元用以采集待识别人的人脸图像;提取单元根据人脸图像提取人脸轮廓;控制单元用以判断人脸轮廓是否符合预设条件,并根据判断结果输出相应的控制信号;处理单元用以根据控制单元发送的控制信号进入启动状态或待机状态;当处理单元处于启动状态时,识别单元用以根据提取单元提取的人脸轮廓进行人脸识别,并输出识别结果;指令获取单元用以根据人脸轮廓获取待识别人的嘴唇和鼻的位置,根据嘴唇和鼻之间的连线生成参考线,捕捉人脸图像中的参考线,并跟踪参考线的移动路径,以形成与移动路径匹配的控制指令;交互单元连接指令获取单元,用以根据控制指令执行相应的人机交互操作。
Description
技术领域
本发明涉及机器人领域,尤其涉及一种基于头部的机器人的人脸识别交互系统。
背景技术
机器人技术发展至今,正在朝着更加智能化、拟人化的方向深入发展。人机交互技术,作为人与机器(机器人)之间信息交流的接口技术,是人与机器人之间信息沟通的桥梁;是使机器人能更好的融入人们生活的关键。因此,人们付出了近半个多世纪的努力,注入了大量精力来研究开发更加自然、和谐的人机交互方式。现有的人机交互的输入方式主要采用接触式,如键盘、鼠标、触摸屏及操作杆等,尤其是在启动机器人系统时,需要人为输入控制指令以启动系统,无法在不接触的情况下启动程序;同时,现有的机器人系统主要根据手动输入或语音采集的控制指令执行相应的操作,对于无法说话(如残障人士)或不便说话的用户而言无法采用语音录入的方式与机器人进行人机交互。
发明内容
针对现有的机器人系统并不适合无法说话或不便说话的用户使用的问题,现提供一种旨在实现可支持无法说话或不便说话的用户与机器人进行人机交互的基于头部的机器人的人脸识别交互系统。
具体技术方案如下:
一种基于头部的机器人的人脸识别交互系统,包括:
一采集单元,用以采集待识别人的人脸图像;
一提取单元,连接所述采集单元,用以根据所述人脸图像提取人脸轮廓;
一控制单元,连接所述提取单元,所述控制单元用以判断所述人脸轮廓是否符合一预设条件,并根据判断结果输出相应的控制信号;
一处理单元,连接所述控制单元,用以根据所述控制单元发送的控制信号进入启动状态或待机状态;
一识别单元,分别连接所述处理单元和所述提取单元,当所述处理单元处于所述启动状态时,所述识别单元用以根据所述提取单元提取的所述人脸轮廓进行人脸识别,并输出识别结果;
一指令获取单元,分别连接所述识别单元、所述采集单元和所述处理单元,用以根据所述人脸轮廓获取所述待识别人的嘴唇和鼻的位置,根据嘴唇和鼻之间的连线生成一参考线,捕捉所述人脸图像中的所述参考线,并跟踪所述参考线的移动路径,以形成与所述移动路径匹配的控制指令,并输出;
一交互单元,连接所述指令获取单元,用以根据所述控制指令执行相应的人机交互操作。
优选的,所述预设条件为:提供一预定尺寸的参考轮廓,所述控制单元用以判断所述人脸轮廓的外轮廓尺寸是否大于或等于所述参考轮廓;
当所述人脸轮廓的外轮廓尺寸大于或等于所述参考轮廓时,所述控制单元输出启动控制信号;
当所述人脸轮廓的外轮廓尺寸小于所述参考轮廓时,所述控制单元输出待机控制信号。
优选的,所述提取单元采用基于几何活动轮廓模型的人脸轮廓提取方法提取所述人脸图像的所述人脸轮廓。
优选的,所述识别单元包括:
一接收模块,用以接收所述人脸轮廓;
一存储模块,用以存储标准人脸轮廓;
一匹配模块,分别连接所述接收模块和所述存储模块,用以将所述人脸轮廓与所述标准人脸轮廓进行匹配,以获取匹配率;
一识别模块,连接所述匹配模块,用以判断所述匹配率是否大于预设阈值,若是,则输出匹配成功的结果,若否,则输出匹配失败的结果;
一输出模块,连接所述识别模块,用以输出所述匹配结果。
优选的,当匹配失败时,所述处理单元用以输出匹配失败的提示。
优选的,所述参考线为鼻的最高点与嘴唇横向中点的连线。
优选的,所述指令获取单元提供复数个预设指令模型,每一所述指令模型关联一所述控制指令;
所述参考线的所述移动路径包括第一方向路径,所述第一方向路径表示所述参考线沿与所述参考线垂直的方向移动的路径分量;
所述指令获取单元用以将所述第一方向路径与复数个所述指令模型进行匹配,以获取与所述第一方向路径匹配的所述指令模型关联的所述控制指令,作为所述获取单元形成的所述控制指令。
优选的,所述指令获取单元提供复数个预设指令模型,每一所述指令模型关联一所述控制指令;
所述参考线的所述移动路径包括第二方向路径,所述第二方向路径表示所述参考线沿与所述参考线平行的方向移动的路径分量;
所述指令获取单元用以将所述第二方向路径与复数个所述指令模型进行匹配,以获取与所述第二方向路径匹配的所述指令模型关联的所述控制指令,作为所述获取单元形成的所述控制指令。
上述技术方案的有益效果:
本技术方案中,通过采集单元采集人脸图像,利用提取单元提取相应的人脸轮廓,采用控制单元识别人脸轮廓以发出控制信号使系统进入启动状态或待机状态,当处于启动状态时通过识别单元进行人脸识别,通过指令获取单元根据用户的嘴唇和鼻之间的连线拟合形成相应的参考线,并追踪该参考线的移动路径,以获取相应的控制指令,使交互单元根据控制指令执行相应的人机交互操作。实现了可根据嘴唇与鼻连线的移动路径获取控制指令,适用于无法说话或不便说话的用户与机器人进行人机交互,具有体验效果好的优点。
附图说明
图1为本发明所述的基于头部的机器人的人脸识别交互系统的一种实施例的模块图;
图2为本发明所述的识别单元的内部模块图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
需要说明的是,在不冲突的情况下,本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明,但不作为本发明的限定。
如图1所示,一种基于头部的机器人的人脸识别交互系统,包括:
一采集单元1,用以采集待识别人的人脸图像;
一提取单元2,连接采集单元1,用以根据人脸图像提取人脸轮廓;
一控制单元3,连接提取单元2,控制单元3用以判断人脸轮廓是否符合一预设条件,并根据判断结果输出相应的控制信号;
一处理单元4,连接控制单元3,用以根据控制单元3发送的控制信号进入启动状态或待机状态;
一识别单元6,分别连接处理单元4和提取单元2,当处理单元4处于启动状态时,识别单元6用以根据提取单元2提取的人脸轮廓进行人脸识别,并输出识别结果;
一指令获取单元5,分别连接识别单元6、采集单元1和处理单元4,用以根据人脸轮廓获取待识别人的嘴唇和鼻的位置,根据嘴唇和鼻之间的连线生成一参考线,捕捉人脸图像中参考线,并跟踪参考线的移动路径,以形成与移动路径匹配的控制指令,并输出;
一交互单元7,连接指令获取单元5,用以根据控制指令执行相应的人机交互操作。
进一步地,参考线为鼻的最高点与嘴唇横向中点的连线。
在本实施例中,通过采集单元1采集人脸图像,利用提取单元2提取相应的人脸轮廓,采用控制单元3识别人脸轮廓以发出控制信号使系统进入启动状态或待机状态,当处于启动状态时通过识别单元6进行人脸识别,通过指令获取单元5根据用户的嘴唇和鼻之间的连线拟合形成相应的参考线,并追踪该参考线的移动路径,以获取相应的控制指令,使交互单元7根据控制指令执行相应的人机交互操作。实现了可根据嘴唇与鼻连线的移动路径获取控制指令,适用于无法说话或不便说话的用户与机器人进行人机交互,具有体验效果好的优点。
在优选的实施例中,预设条件为:提供一预定尺寸的参考轮廓,控制单元3用以判断人脸轮廓的外轮廓尺寸是否大于或等于参考轮廓。
在本实施例中,由于预设参考轮廓的尺寸为固定,可根据参考轮廓的尺寸获取待识别人距离采集单元1的参考距离;当提取单元2提取的人脸轮廓的外轮廓尺寸大于或等于该参考轮廓时,可视为待识别人距离采集单元1的距离小于或等于参考距离,即待识别人在人脸识别系统的识别范围内;当提取单元2提取的人脸轮廓的外轮廓尺寸小于参考轮廓时,可视为待识别人距离采集单元1的距离大于参考距离,即待识别人不在人脸识别系统的识别范围内。
在优选的实施例中,当人脸轮廓的外轮廓尺寸大于或等于参考轮廓时,控制单元3输出启动控制信号。
在本实施例中,当提取的人脸轮廓的外轮廓尺寸大于或等于参考轮廓时,可视为待识别人距离采集单元1的距离小于或等于参考距离,即待识别人在人脸识别系统的识别范围内,控制单元3输出启动控制信号使处理单元4处于启动状态,可使人脸识别系统由待机状态转换启动状态,提高用户体验效果,通过识别单元6进行人脸轮廓识别。
在优选的实施例中,当人脸轮廓的外轮廓尺寸小于参考轮廓时,控制单元3输出待机控制信号。
在本实施例中,当提取的人脸轮廓的外轮廓尺寸小于参考轮廓时,可视为待识别人距离采集单元1的距离大于参考距离,即待识别人不在人脸识别系统的识别范围内,控制单元3输出待机控制信号使处理单元4处于待机状态(休眠状态),可使人脸识别系统由启动状态转换为待机状态,可达到省电及减少系统运行负担的目的。
在优选的实施例中,提取单元2采用基于几何活动轮廓模型的人脸轮廓提取方法提取人脸图像的人脸轮廓。
在本实施例中,几何活动轮廓模型的人脸轮廓提取方法首先将人脸形状的椭圆性约束作为算子嵌入到几何活动轮廓模型中,并利用几何活动轮廓模型提取任意轮廓的优势来快速抽取出图象中类似椭圆的目标边缘;然后根据图象中人脸的先验技术,通过对检测到的椭圆目标进行进一步验证来找出最终人脸轮廓,由于采用变分水平集方法做数值计算,因此该方法不仅能够自然地处理曲线的拓扑变化和能较精确地提取出图象中的人脸轮廓,而且同时可以给出人脸水平旋转的大致角度等信息。采用几何活动轮廓模型的人脸轮廓提取方法具有提取精度高的效果。
如图2所示,在优选的实施例中,识别单元6包括:
一接收模块61,用以接收人脸轮廓;
一存储模块62,用以存储标准人脸轮廓;
一匹配模块63,分别连接接收模块61和存储模块62,用以将人脸轮廓与标准人脸轮廓进行匹配,以获取匹配率;
一识别模块64,连接匹配模块63,用以判断匹配率是否大于预设阈值,若是,则输出匹配成功的结果,若否,则输出匹配失败的结果;
一输出模块65,连接识别模块64,用以输出匹配结果。
在本实施例中,存储模块62还可预先存储多个标准人脸轮廓,每个标准人脸轮廓对应一个人,通过匹配模块63将提取的人脸轮廓依次与存储模块62中的标准人脸轮廓进行匹配,选择匹配率最高的标准人脸轮廓,并判断该匹配率是否大于预设阈值,若是,则可认为人脸轮廓匹配成功,若否,则可认为人脸轮廓匹配失败。
在优选的实施例中,当匹配失败时,处理单元4用以输出匹配失败的提示。
在本实施例中,当匹配失败时,识别单元6将匹配失败的识别结果发送至处理单元4,处理单元4输出匹配失败的提示,以告知待识别人识别结果。当匹配成功时,可通过处理单元4与待识别人进行进一步的人机交互。
在优选的实施例中,指令获取单元5提供复数个预设指令模型,每一指令模型关联一控制指令;
参考线的移动路径包括第一方向路径,第一方向路径表示参考线沿与参考线垂直的方向移动的路径分量;
指令获取单元5用以将第一方向路径与复数个指令模型进行匹配,以获取与第一方向路径匹配的指令模型关联的控制指令,作为获取单元形成的控制指令。
在本实施例中,可预设训练指令模型,并将指令模型与相应的控制指令关联,如:将与参考线垂直方向的移动路径匹配的指令模型关联的控制指令设置为“否”,当指令获取单元5跟踪由用户的嘴唇和鼻的连线构成的参考线移动路径为与参考线垂直方向时,可获取否的控制指令,处理单元4接收到该指令,可进行相应的操作。
在优选的实施例中,指令获取单元5提供复数个预设指令模型,每一指令模型关联一控制指令;
参考线的移动路径包括第二方向路径,第二方向路径表示参考线沿与参考线平行的方向移动的路径分量;
指令获取单元5用以将第二方向路径与复数个指令模型进行匹配,以获取与第二方向路径匹配的指令模型关联的控制指令,作为获取单元形成的控制指令。
在本实施例中,可预设训练指令模型,并将指令模型与相应的控制指令关联,如:将与参考线平行方向的移动路径匹配的指令模型关联的控制指令设置为“是”,当指令获取单元5跟踪由用户的嘴唇和鼻的连线构成的参考线移动路径为与参考线平行方向时,可获取是的控制指令,处理单元4接收到该指令,可进行相应的操作。
当用户为不能说话或不方便说话的人时,若机器人询问用户问题,用户可通过点头或摇头的方式回答机器人的询问。指令获取单元5通过识别由用户的嘴唇和鼻的连线形成的参考线的移动路径,获取用户的意图,以进行相应的操作,已到达人机交互的目的。
以上所述仅为本发明较佳的实施例,并非因此限制本发明的实施方式及保护范围,对于本领域技术人员而言,应当能够意识到凡运用本发明说明书及图示内容所作出的等同替换和显而易见的变化所得到的方案,均应当包含在本发明的保护范围内。
Claims (5)
1.一种基于头部的机器人的人脸识别交互系统,其特征在于,包括:
一采集单元,用以采集待识别人的人脸图像;
一提取单元,连接所述采集单元,用以根据所述人脸图像提取人脸轮廓;
一控制单元,连接所述提取单元,所述控制单元用以判断所述人脸轮廓是否符合一预设条件,并根据判断结果输出相应的控制信号;
一处理单元,连接所述控制单元,用以根据所述控制单元发送的控制信号进入启动状态或待机状态;
一识别单元,分别连接所述处理单元和所述提取单元,当所述处理单元处于所述启动状态时,所述识别单元用以根据所述提取单元提取的所述人脸轮廓进行人脸识别,并输出识别结果;
一指令获取单元,分别连接所述识别单元、所述采集单元和所述处理单元,用以根据所述人脸轮廓获取所述待识别人的嘴唇和鼻的位置,根据嘴唇和鼻之间的连线生成一参考线,捕捉所述人脸图像中的所述参考线,并跟踪所述参考线的移动路径,以形成与所述移动路径匹配的控制指令,并输出;
一交互单元,连接所述指令获取单元,用以根据所述控制指令执行相应的人机交互操作;
所述提取单元采用基于几何活动轮廓模型的人脸轮廓提取方法提取所述人脸图像的所述人脸轮廓;
所述指令获取单元提供复数个预设指令模型,每一所述指令模型关联一所述控制指令;
所述参考线的所述移动路径包括第一方向路径,所述第一方向路径表示所述参考线沿与所述参考线垂直的方向移动的路径分量;
所述指令获取单元用以将所述第一方向路径与复数个所述指令模型进行匹配,以获取与所述第一方向路径匹配的所述指令模型关联的所述控制指令,作为所述获取单元形成的所述控制指令;
和/或
所述指令获取单元提供复数个预设指令模型,每一所述指令模型关联一所述控制指令;
所述参考线的所述移动路径包括第二方向路径,所述第二方向路径表示所述参考线沿与所述参考线平行的方向移动的路径分量;
所述指令获取单元用以将所述第二方向路径与复数个所述指令模型进行匹配,以获取与所述第二方向路径匹配的所述指令模型关联的所述控制指令,作为所述获取单元形成的所述控制指令。
2.如权利要求1所述的基于头部的机器人的人脸识别交互系统,其特征在于,所述预设条件为:提供一预定尺寸的参考轮廓,所述控制单元用以判断所述人脸轮廓的外轮廓尺寸是否大于或等于所述参考轮廓;
当所述人脸轮廓的外轮廓尺寸大于或等于所述参考轮廓时,所述控制单元输出启动控制信号;
当所述人脸轮廓的外轮廓尺寸小于所述参考轮廓时,所述控制单元输出待机控制信号。
3.如权利要求1所述的基于头部的机器人的人脸识别交互系统,其特征在于,所述识别单元包括:
一接收模块,用以接收所述人脸轮廓;
一存储模块,用以存储标准人脸轮廓;
一匹配模块,分别连接所述接收模块和所述存储模块,用以将所述人脸轮廓与所述标准人脸轮廓进行匹配,以获取匹配率;
一识别模块,连接所述匹配模块,用以判断所述匹配率是否大于预设阈值,若是,则输出匹配成功的结果,若否,则输出匹配失败的结果;
一输出模块,连接所述识别模块,用以输出所述匹配结果。
4.如权利要求3 所述的基于头部的机器人的人脸识别交互系统,其特征在于,当匹配失败时,所述处理单元用以输出匹配失败的提示。
5.如权利要求1所述的基于头部的机器人的人脸识别交互系统,其特征在于,所述参考线为鼻的最高点与嘴唇横向中点的连线。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201711252239.8A CN107908289B (zh) | 2017-12-01 | 2017-12-01 | 一种基于头部的机器人的人脸识别交互系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201711252239.8A CN107908289B (zh) | 2017-12-01 | 2017-12-01 | 一种基于头部的机器人的人脸识别交互系统 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN107908289A CN107908289A (zh) | 2018-04-13 |
CN107908289B true CN107908289B (zh) | 2021-06-11 |
Family
ID=61849666
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201711252239.8A Active CN107908289B (zh) | 2017-12-01 | 2017-12-01 | 一种基于头部的机器人的人脸识别交互系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN107908289B (zh) |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108608436A (zh) * | 2018-04-28 | 2018-10-02 | 广东工业大学 | 一种载人商场服务机器人 |
CN110928415B (zh) * | 2019-12-04 | 2020-10-30 | 上海飘然工程咨询中心 | 一种基于面部动作的机器人交互方法 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102270041A (zh) * | 2010-06-04 | 2011-12-07 | 索尼电脑娱乐公司 | 通过图像分析来选择便携式设备中的视图取向 |
CN103253275A (zh) * | 2012-02-17 | 2013-08-21 | 由田新技股份有限公司 | 交互式语音提问的驾驶注意力侦测装置及其方法 |
CN103391366A (zh) * | 2013-07-18 | 2013-11-13 | 上海华勤通讯技术有限公司 | 移动终端及其识别方法 |
CN106774936A (zh) * | 2017-01-10 | 2017-05-31 | 上海木爷机器人技术有限公司 | 人机交互方法及系统 |
CN107102540A (zh) * | 2016-02-23 | 2017-08-29 | 芋头科技(杭州)有限公司 | 一种唤醒智能机器人的方法及智能机器人 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9554100B2 (en) * | 2014-09-30 | 2017-01-24 | Qualcomm Incorporated | Low-power always-on face detection, tracking, recognition and/or analysis using events-based vision sensor |
-
2017
- 2017-12-01 CN CN201711252239.8A patent/CN107908289B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102270041A (zh) * | 2010-06-04 | 2011-12-07 | 索尼电脑娱乐公司 | 通过图像分析来选择便携式设备中的视图取向 |
CN103253275A (zh) * | 2012-02-17 | 2013-08-21 | 由田新技股份有限公司 | 交互式语音提问的驾驶注意力侦测装置及其方法 |
CN103391366A (zh) * | 2013-07-18 | 2013-11-13 | 上海华勤通讯技术有限公司 | 移动终端及其识别方法 |
CN107102540A (zh) * | 2016-02-23 | 2017-08-29 | 芋头科技(杭州)有限公司 | 一种唤醒智能机器人的方法及智能机器人 |
CN106774936A (zh) * | 2017-01-10 | 2017-05-31 | 上海木爷机器人技术有限公司 | 人机交互方法及系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN107908289A (zh) | 2018-04-13 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN103294996B (zh) | 一种3d手势识别方法 | |
WO2016150001A1 (zh) | 语音识别的方法、装置及计算机存储介质 | |
CN107632699B (zh) | 基于多感知数据融合的人机自然交互系统 | |
KR20180111859A (ko) | 지능로봇 웨이크업 방법 및 지능로봇 | |
CN104361276A (zh) | 一种多模态生物特征身份认证方法及系统 | |
CN103679175A (zh) | 一种基于深度摄像机的快速3d骨骼模型检测方法 | |
CN102663364A (zh) | 仿3d手势识别系统及方法 | |
CN103593598A (zh) | 基于活体检测和人脸识别的用户在线认证方法及系统 | |
WO2015158082A1 (zh) | 一种基于唇读的终端操作方法及装置 | |
CN102831408A (zh) | 人脸识别方法 | |
CN107908289B (zh) | 一种基于头部的机器人的人脸识别交互系统 | |
CN102592115B (zh) | 一种人手定位方法及系统 | |
CN104933734A (zh) | 一种基于多kinect的人体姿态数据融合方法 | |
CN105469043A (zh) | 一种手势识别系统 | |
CN106887227A (zh) | 一种语音唤醒方法及系统 | |
CN110796101A (zh) | 一种嵌入式平台的人脸识别方法及系统 | |
CN109993130A (zh) | 一种基于深度图像动态手语语义识别系统及方法 | |
CN111598051B (zh) | 一种脸部验证方法、装置、设备及可读存储介质 | |
CN103870071A (zh) | 一种触摸源识别方法及系统 | |
CN107832736A (zh) | 实时人体动作的识别方法和实时人体动作的识别装置 | |
CN104732212A (zh) | 方向控制方法、方向控制系统和终端 | |
CN104793738A (zh) | 基于Leap Motion的非接触式计算机操控方法 | |
CN108021882B (zh) | 一种基于时段的机器人的人脸识别系统 | |
CN110569775A (zh) | 一种识别人体姿势的方法、系统、存储介质及电子设备 | |
CN110221693A (zh) | 一种基于人机交互的智能零售终端操作系统 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |