公开(公告)号：CN103942813A

公开(公告)日：2014-07-23

申请号：CN201410106818.1

申请日：2014-03-21

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 佘青山 ,  杨伟健 ,  陈希豪 ,  李前戎

IPC: G06T7/20

Abstract: 本发明涉及一种电动轮椅运动下的单运动目标实时检测方法。本发明先通过固定在电动轮椅上的视觉采集装置采集运动目标视频序列；再取视频序列中的连续三帧图像，并根据电动轮椅的运动状态，结合相位相关和Fourier-Mellin变换配准首尾帧相对于中间帧的缩放和平移量；然后通过连续三帧配准图像差分相乘检测出运动区域轮廓；接着结合形态学腐蚀、膨胀操作和投影法生成前景和背景标记模板；再根据前景和背景标记模板，通过分层投影法提取出前景和背景标记；最后根据重构的梯度图像，用分水岭分割出完整的运动区域。本发明适用于运动状态下的电动轮椅，同时对光照具有较好的鲁棒性，能够快速准确完整地检测出运动目标。

公开(公告)号：CN103258208A

公开(公告)日：2013-08-21

申请号：CN201310172235.4

申请日：2013-05-10

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 佘青山 ,  杨伟健 ,  昌凤玲

IPC: G06K9/62 ,  G06T7/20

Abstract: 本发明涉及一种基于视觉的头势有无意图判别方法。目前方法不能很好地区分使用者的有意图行为与无意图行为，容易导致误操作。本发明先通过摄像装置采集头部视频序列；然后对采集的图像序列进行消噪、增强等预处理，并初始化背景图像及数据；接着采用背景减法和背景更新的方法将增强后的图像进行差分，得到粗糙的运动前景图；再对运动前景图进行二值化和腐蚀等操作，得到清楚并集中的运动目标；最后统计出运动目标的像素点总数，根据固定阈值法来设定像素点阈值，判断视频序列中使用者头部运动的意图。此方法能较好地识别出快或中速无意图头部运动，在基于视觉控制的人机接口领域中具有广阔的应用前景。

公开(公告)号：CN103870843A

公开(公告)日：2014-06-18

申请号：CN201410107868.1

申请日：2014-03-21

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 佘青山 ,  杨伟健 ,  陈希豪

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明涉及一种基于多特征点集活动形状模型的头部姿态估计方法。本发明首先，训练人脸样本分别得到ASM全局形状模型和局部纹理模型；其次，根据训练得到的模型对获得的人脸图像序列进行人脸特征点拟合，保存特征点坐标，且周期更新基准坐标；然后，计算各个特征点的位移量并统计出超过位移阈值的特征点数；最后，根据统计出的特征点数及位移方向估计出头部姿态。本发明能够降低因少数特征点定位不准对头部姿态估计的影响，同时对光照还具有较强的鲁棒性，能够估计出正面、左转、右转、抬头和低头等多种头部姿态，在智能视频监控、虚拟现实、模式识别以及人机交互等领域具有较大的应用前景。

公开(公告)号：CN103279767A

公开(公告)日：2013-09-04

申请号：CN201310175199.7

申请日：2013-05-10

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 佘青山 ,  杨伟健 ,  昌凤玲

IPC: G06K9/66

Abstract: 本发明涉及一种基于多特征点组合的人机交互信息生成方法。目前，在基于视觉控制人机接口领域，仍然存在复杂环境中头部姿势识别准确率不高的问题，易生成错误的人机交互信息。本发明根据对使用者各特征点定位及其相应的组合来生成人机交互信息。先通过摄像装置采集头部视频序列；再对采集的图像序列进行消噪、增强预处理；然后采用Adaboost算法来检测人脸，并在人脸区域定位各个特征点；接着定义三种特征点组合，并设计识别规则对三种特征点组合进行识别；最后根据三种特征点组合的识别结果生成对应的人机交互信息。此方法可以较高准确率地生成人机交互信息，在基于视觉控制的人机接口领域，特别是在智能人机交互中具有广阔的应用前景。

公开(公告)号：CN103870843B

公开(公告)日：2017-02-08

申请号：CN201410107868.1

申请日：2014-03-21

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 佘青山 ,  杨伟健 ,  陈希豪

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明涉及一种基于多特征点集活动形状模型的头部姿态估计方法。本发明首先，训练人脸样本分别得到ASM全局形状模型和局部纹理模型；其次，根据训练得到的模型对获得的人脸图像序列进行人脸特征点拟合，保存特征点坐标，且周期更新基准坐标；然后，计算各个特征点的位移量并统计出超过位移阈值的特征点数；最后，根据统计出的特征点数及位移方向估计出头部姿态。本发明能够降低因少数特征点定位不准对头部姿态估计的影响，同时对光照还具有较强的鲁棒性，能够估计出正面、左转、右转、抬头和低头等多种头部姿态，在智能视频监控、虚拟现实、模式识别以及人机交互等领域具有较大的应用前景。