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公开(公告)号：CN102707804A
公开(公告)日：2012-10-03
申请号：CN201210149329.5
申请日：2012-05-14
Applicant: 中国科学院软件研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于加速度传感器的角色动作控制方法，属于人机交互领域。本方法为：1)利用三轴加速度传感器读取用户的运动信息；其中，每一三轴加速度传感器提供映射平面中角色一控制组件的运动信息；所述角色由一个或多个控制组件相互连接而成；2)控制组件根据收到的对应运动信息，每隔设定时间计算该控制组件在映射平面中的位置；3)根据计算出的所述控制组件位置，显示映射平面中角色的动作变化。本方法易于实现，大大提高了儿童参与表演的兴趣，提高儿童的合作意识和协作能力。
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公开(公告)号：CN102592485A
公开(公告)日：2012-07-18
申请号：CN201110442230.X
申请日：2011-12-26
Applicant: 中国科学院软件研究所
Abstract: 本发明为一种通过不同方向的动作控制音符播放的方法。该方法包括一种肢体摆动角度序列的拐点检测方法和一种挥动动作与音符的对应激活方法。该方法将儿童手部往返挥动的动作对应为乐曲音符的播放；每个单方向的运动过程中，持续播放某个音符，直到反方向挥动时，再开始播放下一个音符。本发明适合儿童以比较自然的方式来控制演奏的节奏，通过让儿童用肢体挥动的动作控制音符长短的方式进行演奏，降低了独奏的难度，同时提高了演奏的沉浸感和趣味性，从而达到培养儿童音乐学习兴趣，提高音乐素养，增进儿童沟通协作能力的目的。
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公开(公告)号：CN101334704A
公开(公告)日：2008-12-31
申请号：CN200810115760.1
申请日：2008-06-27
Applicant: 中国科学院软件研究所
Abstract: 本发明属于人机交互领域，具体涉及一种面向移动设备的多通道中文输入方法。本发明提供一种移动设备上的中文输入方法，同时使用语音和键盘输入中文。键盘输入采用简拼方法或者简化的笔划输入方法，可以采用现有的技术；键盘输入转化为拼音表示，本发明在键盘输入的同时，用语音说出要输入的词语；语音识别结果同样转化为拼音，对键盘输入产生的大量输入候选排序；然后，使用键盘从重排序后的候选列表中选择最终的输入，通过语音与键盘输入的同步和多通道融合，提高输入的效率。
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公开(公告)号：CN119493513A
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202411556359.7
申请日：2024-11-04
Applicant: 中国科学院软件研究所 , 鸿合科技股份有限公司
IPC: G06F3/04883 , G06F3/0354 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及时序笔迹数据生成方法、装置、设备和介质。方法包括：数据获取步骤，获取输入数据；数据处理步骤，将输入数据输入时序笔迹生成模型进行数据处理；结果输出步骤，根据数据处理结果输出笔迹数据；其中，时序笔迹生成模型的组成部分包括：编码器、解码器；编码器由残差块和BiLSTM结构构成。本发明中时序笔迹生成模型只需要少量数据即可完成训练，针对笔迹的拐点、拓扑结构等特征进行重点学习，使生成的数据更加真实，符合人的书写规律。
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公开(公告)号：CN118576207B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202410603071.4
申请日：2024-05-15
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: A61B5/16 , A61B5/00 , G16H50/30 , G16H50/20 , G16H30/20 , G16H10/60 , G06V40/18 , G06V20/40 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种基于眼动追踪的阿尔茨海默病智能筛查系统。该系统包括：数据捕获模块，该模块利用网络摄像头或手机摄像头捕捉被试者在日常环境下的眼动数据，同时保证眼动视频与观看视频的时间同步；数据预处理和分析模块，该模块对原始眼动数据进行清洗、特征提取、相似性分析和阿尔茨海默病的风险评估；用户界面模块，该模块提供直观易用的界面，允许用户启动检测、查看结果和接收反馈。本发明通过深入分析眼动特征，结合关键视觉时刻的比较，能准确识别与阿尔茨海默病相关的异常眼动模式，实现高精度的阿尔茨海默病风险评估，并且成本低、用户界面友好、适应性强。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118736597A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410748274.2
申请日：2024-06-11
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G06V30/19 , G06V30/164 , G06V30/166 , G06V30/26
Abstract: 本发明涉及基于人机混合智能的在线手写文本处理方法、装置。方法包括：选择步骤，选择是否进行文本识别；收集步骤，在选择不进行文本识别时，对在线手写文本数据进行收集，对收集到的数据进行第一预处理，将第一预处理后的数据存储至手写文本数据库；识别步骤，在选择进行文本识别时，对在线手写文本数据进行收集，对收集到的数据进行第二预处理，在第二预处理完成后进行手写文本识别，并将相关数据存储至数据库中。本发明通过人的介入，提高了机器的智能水平，能够在外界环境影响下，提高书写体验和书写效果。
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公开(公告)号：CN118503950A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410589327.0
申请日：2024-05-13
Applicant: 中国科学院软件研究所 , 北京鸿合爱学教育科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种数字笔签名笔迹鉴定方法及系统，涉及图像识别技术领域，制作训练数据集并构建ResRNN模型，通过soft‑DTW构造ResRNN模型的Loss函数；在训练数据集上使用正、负样本对ResRNN模型进行训练；使用训练好的GAN网络根据刚注册用户的真实签名生成仿写签名；使用训练好的ResRNN模型对该用户的真实签名和仿写签名进行判断生成属于该用户的自己的签名识别阈值；该之后再进行登录操作时，ResRNN模型基于其签名识别阈值对其签名笔记进行真仿鉴定。本发明能够提高字笔签名笔迹识别准确率。
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公开(公告)号：CN111354458B
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN201811591897.4
申请日：2018-12-20
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G16H50/20 , G16H40/63 , G06F3/0488 , G06F3/0354 , A61B5/00
Abstract: 本发明属于数字医疗领域，具体涉及一种基于通用绘图任务的触控交互运动用户特征提取方法和辅助疾病检测系统。利用触控笔和绘图板进行于与任务无关的用户特征提取，对神经系统疾病患者的手部运动功能进行评价，实现了一个基于通用绘图任务的神经系统疾病日常监测和早期预警系统，对系统的分类模型进行了分析和验证，结果显示该系统能够对神经系统疾病进行准确预测。本发明是首个利用笔交互技术在一般绘图任务中实现自动识别神经系统疾病的系统，采用的特征提取方法可以用来构建鲁棒且准确的识别模型，依照本系统构建的绘图系统，可以在无监督的、任务无关的情况下用于包括但不限于神经系统疾病检测领域的自动诊断。
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公开(公告)号：CN115857660A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202111119988.X
申请日：2021-09-24
Applicant: 中国科学院软件研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于图像的手势识别智能指环，所述手势识别智能指环佩戴在手指上，所述手势识别智能指环包括：图像采集模块，用于采集手部二维图像信息；距离测量模块，用于采集手部距离信息；数据处理模块，用于接收手部二维图像信息和距离信息，并通过算法处理来识别手势；无线通讯模块，用于将数据处理模块得到的手势识别结果向外传输；电源模块，用于给手势识别智能指环的内部装置供电；指环本体，是一种佩戴机构，用于将手势识别硬件装置固定在指环上，并能使指环佩戴在手指上。本发明能够实时识别精细手势动作，提供自然、直观、高效的手势交互方式。
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公开(公告)号：CN113107931B
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202110378536.7
申请日：2021-04-08
Applicant: 中国科学院软件研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于微流体技术的流体图案重构系统。该系统包括：微流体装置，其包含微流图案区域，用于为流体提供图案构造的空间；微流体驱动装置，用于驱动和控制流体在所述微流体装置中流动，得到重构的微流图案。本发明的微流图案重构系统为通用微流体通道提供了一种图案重构的设计，通过外部微流体驱动系统对微流图案进行重构，不会对原有的微流体通道增添阀门等新装置，维持了微流体通道原有的结构；通过微流图案重构系统可以对微流通道内的微流产生多种几何构图，比以往需要在微流体通道内额外增添控制部件的技术有更强的适应性和通用性。
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