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公开(公告)号：CN105005769B
公开(公告)日：2018-05-15
申请号：CN201510398779.1
申请日：2015-07-08
Applicant: 山东大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于深度信息的手语识别方法，包括：(1)单个手势的识别：将手语分为手形和运动轨迹，采用基于深度信息的多阈值手势分割，利用改进的SURF的算法获取手形的特征值，利用基于角速度和距离的运动轨迹特征获取运动轨迹的特征值，并将提取的手形的特征值及运动轨迹的特征值作为BP神经网络的输入，进行手势识别；(2)手势序列的校正：根据已经识别的手势，通过贝叶斯算法对未能正确识别或存在多义性的手势进行自动推理校正。本发明利用Kinect摄像头获取的深度信息进行手势分割，克服了基于视觉的传统手势分割因光照造成的干扰，提高了人机交互的自然性。利用改进的SURF算法，降低了计算量，提高了识别速度。
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公开(公告)号：CN105389405A
公开(公告)日：2016-03-09
申请号：CN201511028430.5
申请日：2015-12-30
Applicant: 山东大学
CPC classification number: G06F17/30557 , G06F17/30522 , G06N5/04
Abstract: 一种多推理引擎融合上下文感知系统框架，包括：与上下文感知系统管理模块相连的传感器模块、初级上下文提取模块、多引擎推理融合模块及上下文应用模块。本发明在上下文感知系统中加入了所述初级上下文存储/分发管理单元及所述高级上下文存储/分发管理单元，所述初级上下文存储/分发管理单元及所述高级上下文存储/分发管理单元统一管理上下文信息查询需求，并为相应单元分发上下文信息，降低了所述初级上下文提取模块、所述多引擎推理融合推理模块、所述上下文应用模块之间的耦合度，并有利于上下文信息的统一调度、管理，节省了系统的负荷和开销，使整个上下文感知系统更加灵活、智能。
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公开(公告)号：CN105005769A
公开(公告)日：2015-10-28
申请号：CN201510398779.1
申请日：2015-07-08
Applicant: 山东大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00375
Abstract: 本发明公开了一种基于深度信息的手语识别方法，包括：(1)单个手势的识别：将手语分为手形和运动轨迹，采用基于深度信息的多阈值手势分割，利用改进的SURF的算法获取手形的特征值，利用基于角速度和距离的运动轨迹特征获取运动轨迹的特征值，并将提取的手形的特征值及运动轨迹的特征值作为BP神经网络的输入，进行手势识别；(2)手势序列的校正：根据已经识别的手势，通过贝叶斯算法对未能正确识别或存在多义性的手势进行自动推理校正。本发明利用Kinect摄像头获取的深度信息进行手势分割，克服了基于视觉的传统手势分割因光照造成的干扰，提高了人机交互的自然性。利用改进的SURF算法，降低了计算量，提高了识别速度。
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公开(公告)号：CN105389405B
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201511028430.5
申请日：2015-12-30
Applicant: 山东大学
Abstract: 一种多推理引擎融合上下文感知系统框架，包括：与上下文感知系统管理模块相连的传感器模块、初级上下文提取模块、多引擎推理融合模块及上下文应用模块。本发明在上下文感知系统中加入了所述初级上下文存储/分发管理单元及所述高级上下文存储/分发管理单元，所述初级上下文存储/分发管理单元及所述高级上下文存储/分发管理单元统一管理上下文信息查询需求，并为相应单元分发上下文信息，降低了所述初级上下文提取模块、所述多引擎推理融合推理模块、所述上下文应用模块之间的耦合度，并有利于上下文信息的统一调度、管理，节省了系统的负荷和开销，使整个上下文感知系统更加灵活、智能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104346451A
公开(公告)日：2015-02-11
申请号：CN201410593341.4
申请日：2014-10-29
Applicant: 山东大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30702 , G06F17/30867
Abstract: 本发明涉及一种基于用户反馈的情景感知系统，包括：高层情景信息获取模块、知识库模块、情景信息应用模块、用户反馈模块及辅助控制模块，情景信息应用模块根据订阅的高层情景信息启动并产生自适应操作；用户反馈模块对用户的行为进行分析后将调整信息和设置信息分别发送至所述情景信息应用模块和所述知识库模块，所述情景信息应用模块对相应的应用程序或设备做出调整，所述知识库模块对所述高层情景信息获取模块的工作模式与参数进行调整。本发明通过感知与自适应技术向用户提供透明的、主动式服务，本发明公布的情景感知系统采用用户反馈机制，以特定用户的意志喜好为标准不断地对情景感知系统的性能进行调节和校正，使其提供的服务能真正地契合用户个性化需求。
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公开(公告)号：CN105404700B
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201511028409.5
申请日：2015-12-30
Applicant: 山东大学
IPC: G06F16/735
Abstract: 一种基于协同过滤的视频栏目推荐系统，包括：用户模型创建模块、用户相似度计算模块、最近邻居集生成模块、栏目评分生成模块和推荐模块。本发明所述推荐方法设置奖励项，增加冷门栏目对用户相似度的作用。本发明所述推荐方法通过用户相似度矩阵M可以减少计算量。本发明所述推荐方法评分采用最近邻居相似度加权平均的方法，更加充分分析用户偏好，挖掘用户潜在兴趣点。
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公开(公告)号：CN104794207B
公开(公告)日：2018-04-10
申请号：CN201510201035.6
申请日：2015-04-23
Applicant: 山东大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 一种基于协作的推荐系统，包括：边缘系统模块、协作中心系统模块、目标系统模块，边缘系统模块、协作中心系统模、目标系统模块依次连接；边缘系统模块采集和存储用户信息并向协作中心系统模块提供所需的特定用户信息；协作中心系统模块响应目标系统模块的协作请求，向边缘系统模块发出协作请求，并对用户信息进行不一致性消除和推理融合，向目标系统模块输出所需的特定用户数据；目标系统模块向用户提供个性化推荐服务，在冷启动时向所述协作中心系统模块发起协作请求。本发明在推荐系统中加入用户协作机制，协作中心系统模块完成了多个推荐系统之间的协作功能，对特定用户的多源数据进行融合处理，有效解决了推荐系统中冷启动问题。
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公开(公告)号：CN105404700A
公开(公告)日：2016-03-16
申请号：CN201511028409.5
申请日：2015-12-30
Applicant: 山东大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30828
Abstract: 一种基于协同过滤的视频栏目推荐系统，包括：用户模型创建模块、用户相似度计算模块、最近邻居集生成模块、栏目评分生成模块和推荐模块。本发明所述推荐方法设置奖励项，增加冷门栏目对用户相似度的作用。本发明所述推荐方法通过用户相似度矩阵M可以减少计算量。本发明所述推荐方法评分采用最近邻居相似度加权平均的方法，更加充分分析用户偏好，挖掘用户潜在兴趣点。
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公开(公告)号：CN104794207A
公开(公告)日：2015-07-22
申请号：CN201510201035.6
申请日：2015-04-23
Applicant: 山东大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 一种基于协作的推荐系统，包括：边缘系统模块、协作中心系统模块、目标系统模块，边缘系统模块、协作中心系统模、目标系统模块依次连接；边缘系统模块采集和存储用户信息并向协作中心系统模块提供所需的特定用户信息；协作中心系统模块响应目标系统模块的协作请求，向边缘系统模块发出协作请求，并对用户信息进行不一致性消除和推理融合，向目标系统模块输出所需的特定用户数据；目标系统模块向用户提供个性化推荐服务，在冷启动时向所述协作中心系统模块发起协作请求。本发明在推荐系统中加入用户协作机制，协作中心系统模块完成了多个推荐系统之间的协作功能，对特定用户的多源数据进行融合处理，有效解决了推荐系统中冷启动问题。
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