多模态视觉特征驱动的无穿戴人机交互新方法

本文档深入探讨了"基于多模态视觉特征的自然人机交互"这一主题，由作者管业鹏提出，旨在解决当前人机交互系统存在的问题和不足。他基于对人机交互领域的理解，特别是在智能信息感知、模式识别等领域的工作背景，提出了一个创新的方法。该方法的核心是利用二维Gabor小波来提取全局人脸朝向的视觉特征，这有助于克服在人脸识别过程中显著特征提取的难题，同时提高了不同人脸朝向特征之间的区分度。 传统的交互方式可能受限于人脸图像的分辨率、用户是否闭眼或佩戴眼镜等因素，但作者提出的新型方法则通过分析人脸的几何分布特征，实现了对人眼中心的快速和精确定位，极大地提高了交互的鲁棒性和适应性。这种方法突破了传统的人机交互设备依赖，倡导非穿戴的自然交互方式，使得用户无需佩戴任何标记，活动自由，能够更好地展现其日常技能。 作者还强调了机器学习在多模态视觉特征选择中的重要性，通过对视觉特征的分类特性的评估，进行训练和学习，从而准确识别用户所指示的目标。通过实验对比，证实了这种方法的有效性和实用性，特别适合于实时、非穿戴的自然人机交互场景。 本文的研究成果不仅关注技术层面的创新，也体现了对用户体验的关注，具有很高的实用价值和理论意义。它可能在智能家居、虚拟现实、医疗健康等领域得到广泛应用，推动人机交互技术的发展，使之更加自然、便捷和人性化。这篇论文的研究成果被归类为"TP391.4"，表明它属于计算机科学和技术类别的人机交互部分，是多模态视觉研究的重要贡献。