复杂动态手势识别是利用视频手势进行人机交互的关键问题.提出一种HMM-FNN模型结构.它整合了隐马尔可夫模型对时序数据的建模能力与模糊神经网络的模糊规则构建与推理能力,并将其应用到复杂动态手势的识别中.复杂动态手势具备两大特点:运动特征的可分解性与定义描述的模糊性.针对这两种特性,复杂手势被分解为手形变化、2D平面运动与Z轴方向运动3个子部分,分别利用HMM进行建模,HMM模型对观察子序列的似然概率被作为FNN的模糊隶属度,通过模糊规则推理,最终得到手势的分类类别.HMM-FNN方法将高维手势特征分解为低维子特征序列,降低了模型的复杂度.此外,它还可以充分利用人的经验辅助模型结构的创建与优化.实验表明,该方法是一种有效的复杂动态手势识别方法,并且优于传统的HMM模型方法.

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人机交互的软件工程方法

人机交互技术期末设计题

对亚洲人脸数据集处理后添加口罩，每张图片大小为160*160，可以直接放入神经网络训练

1.窗体程序界面设计;设计了窗体程序界面，完成一个简单的计算器功能（实现加减乘除运算）。文档有画出任务设计的用例图及程序中各个界面视图的关联关系；利用GOMS划分设计程序的任务分解图，并利用LOTOS描述认为之间的约束关系。 2.移动界面的设计；利用android移动界面设计工具设计一个登录的app,要求实现登录和退出功能，其中登录的信息需存储在SQLLite数据库中。 3.Web-PHP程序设计；利用PHP技术实现“计算找零”：在页面上输入应付款和实际付款（为简化问题，只考虑元，不考虑角分），提交后，在页面下方显示应该找零的数量和各种面额的张数。设有50,20,10,5,1这五种面额。

面向自然人机交互的力触觉再现方法综述.pdf,力触觉再现技术借助力触觉人机接口设备，提供了操作者与虚拟环境之间的力触觉交互，使得操作者能够主动地触摸、感知和操纵虚拟物体，从而有效增强了虚拟现实等系统的真实感和沉浸感，进一步拓展了虚拟现实等技术的应用领域。传统的穿戴式、力反馈操纵杆式力触觉再现设备在便携性、操作空间等方面存在局限性，随着计算机技术与消费电子的快速发展，面向自然交互的力触觉再现方法受到广泛的关注。评述了传统的穿戴式、力反馈操纵杆式力触觉再现设备后，重点阐述了非固定式和非接触式的两类面向自然交互的力触觉再现方法。在对比分析不同的力触觉再现方法之间的差异后，探讨了面向自然交互的力触觉再现方法的未来发展方向。

大三开了人机交互技术这门课，在期末复习的这几天，总结了一下课程的一些知识点，并且查找了一些复习题。现总结出来，希望对各位朋友有所帮助