随着计算机技术和信息化的发展,人机交互在办公以及生活中显得越来越重要。由于手势具有灵活、直观、简单等优点,成为人机交互研究的重要领域。针对手势识别技术在自然人机交互中对时间和准确度要求较高的问题,提出一种新的手势识别算法...随着计算机技术和信息化的发展,人机交互在办公以及生活中显得越来越重要。由于手势具有灵活、直观、简单等优点,成为人机交互研究的重要领域。针对手势识别技术在自然人机交互中对时间和准确度要求较高的问题,提出一种新的手势识别算法(IDTW-K)。该算法对经典动态时间规整(Dynamic Time Warping,DTW)算法进行了改进。利用节点在运动序列中的距离方差对各个节点进行权值动态分配,并对DTW的搜索路径进行了详细的分析,采用点和线相结合的范围约束防止其搜索不合理以及优化DTW算法的计算速度,并结合KNN算法提高了手势识别效率。通过实验对IDTWK算法、改进的DTW算法和传统的DTW算法进行了对比,结果表明所提出的算法在精准度和识别速率上有一定的提高。展开更多
针对基于RSSI和CSI的指纹定位技术易受环境干扰、定位精度较低的问题,提出了一种基于RSSI指纹和相位修正信道状态信息(phase correct based channel state information,PC-CSI)指纹的加权融合指纹定位技术。基于PC-CSI的指纹定位在传统...针对基于RSSI和CSI的指纹定位技术易受环境干扰、定位精度较低的问题,提出了一种基于RSSI指纹和相位修正信道状态信息(phase correct based channel state information,PC-CSI)指纹的加权融合指纹定位技术。基于PC-CSI的指纹定位在传统基于CSI幅值的指纹定位基础上增加相位信息对定位结果进行修正,之后对RSSI指纹和PC-CSI指纹的定位结果加权重定位。实验结果表明,提出的加权融合指纹定位算法与基于CSI的主动定位算法相比,平均定位误差(mean position error,MPE)降低了36.2%,能满足室内定位需求。展开更多
由于GPS无法在楼宇内使用,而目前的楼宇内定位技术一般都需要预先部署额外的设施,因此楼宇内无基础设施定位成为了一个热点研究问题.提出了一种利用Wi-Fi接入点的MAC地址和RSSI(received signal strength indication)值,通过机器分类的...由于GPS无法在楼宇内使用,而目前的楼宇内定位技术一般都需要预先部署额外的设施,因此楼宇内无基础设施定位成为了一个热点研究问题.提出了一种利用Wi-Fi接入点的MAC地址和RSSI(received signal strength indication)值,通过机器分类的方式实现楼宇内房间级定位的算法R-kNN(relativity k-nearest neighbor).R-kNN是一种属性加权k近邻算法,它通过将AP之间的相关性反应在权值的分配上,有效地降低了维度冗余对分类准确率的负面影响.R-kNN没有对房间和AP的物理位置做出任何假设,只需要使用环境中现存的AP就可以取得较好的定位效果,无需部署任何额外设施或修改现有设施.实验结果表明,在AP数量较多的楼宇环境中,R-kNN能够取得比k近邻算法和朴素贝叶斯分类器更好的定位效果.展开更多
文摘随着计算机技术和信息化的发展,人机交互在办公以及生活中显得越来越重要。由于手势具有灵活、直观、简单等优点,成为人机交互研究的重要领域。针对手势识别技术在自然人机交互中对时间和准确度要求较高的问题,提出一种新的手势识别算法(IDTW-K)。该算法对经典动态时间规整(Dynamic Time Warping,DTW)算法进行了改进。利用节点在运动序列中的距离方差对各个节点进行权值动态分配,并对DTW的搜索路径进行了详细的分析,采用点和线相结合的范围约束防止其搜索不合理以及优化DTW算法的计算速度,并结合KNN算法提高了手势识别效率。通过实验对IDTWK算法、改进的DTW算法和传统的DTW算法进行了对比,结果表明所提出的算法在精准度和识别速率上有一定的提高。
文摘针对基于RSSI和CSI的指纹定位技术易受环境干扰、定位精度较低的问题,提出了一种基于RSSI指纹和相位修正信道状态信息(phase correct based channel state information,PC-CSI)指纹的加权融合指纹定位技术。基于PC-CSI的指纹定位在传统基于CSI幅值的指纹定位基础上增加相位信息对定位结果进行修正,之后对RSSI指纹和PC-CSI指纹的定位结果加权重定位。实验结果表明,提出的加权融合指纹定位算法与基于CSI的主动定位算法相比,平均定位误差(mean position error,MPE)降低了36.2%,能满足室内定位需求。
