1、习的双支持向量机多类模式分类及概率输出进行了介绍。首先阐述了肌电信号的产生机理，然后分别介绍了肌电信号的采集预处理及特征提取方法，并介绍了两类模式分类及概率输出建模，在此基础上推广并提出种基于增量学习的多类模式分类及概率输出建模算法，最后将新的分类算法通过在多组数据及肌电数据上的实验，与双支持向量机的概率输出和传统支持向量机概率输出及其增量学习进行对比，证明其具有良好的分类速度和泛化能力，为接下来双模态的融合做铺垫。第章智能轮椅人机接口中视觉和肌电信息融合实现。为了有效地控制电动轮椅，本章分别对头部运动意图的判别和控制命令在两种模态中的融合生成进行研究。首先对信息融合的相关概念进行了阐述，接着为了有效理解用户的控制意愿，分析研究了视觉模态下头部运动意图的判别方法，以头部运动速率为判别依据，。
2、解对输入图像进行向下采样，将输入图像缩小半，进步减少输入图像的数据量，为下步人脸定位减少运算开支。基于算法的头部姿态估计扩展的矩形特征特征，即特征，是由两个或多个全等的矩形相邻组合而成，特征模板内有白色和黑色两种矩形，反应的是图像局部的灰度变化。它最早是由等用于人脸的描述。其特征模板主要有种类型，如图所示。图基本的特征为了使特征更适合目标模式的灰度分布，许多研究人员对特征进行了扩展。和提出了带有度万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文方向旋转的特征，并在此基础上派生出扩展的特征可以分为以下类边缘特征线性特征点特征中心特征。如图所示。边缘特征线性特征线性特征中心特征图扩展的特征所谓的特征的特征值就是计算所有白色矩形的总灰度值与所有黑色矩形的总灰度值的差值。特征值表达式如式所示，式中，。
3、成了对头部运动所对应的肌电信号的预处理特征提取和模式分类，最后引入了双模态信息融合规则，融合了视觉和肌电两种模态信息的识别结果，实现对电动轮椅的控制。本文所做的主要工作及创新点如下视觉接口控制方法中，首先介绍了基于算法的头部姿态估计方法，并针对其人脸定位时易受光照变化头部附属物及不同角度等影响，进步探讨了基于活动形状模型算法的人脸形状定位方法，在眼睛鼻子和嘴巴等关键特征点基础上，增加了边界等更多的特征点。然后，在此基础上提出种多特征点集的头部姿态概率估计方法，利用多数特征点的相对位置信息来提高头部姿态的识别率。最后，给出了不同环境下两种算法的对比实验来验证所提头部姿态概率估计方法的有效性，为双模态的融合打下基础。肌电接口控制方法中，首先在肌电信号的预处理和特征提取阶段，提出种基于空域相关滤。
4、重声明所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品或成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担切相关责任。论文作者签名日期年月日学位论文使用授权说明本人完全了解杭州电子科技大学关于保留和使用学位论文的规定，即研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属杭州电子科技大学。本人保证毕业离校后，发表论文或使用论文工作成果时署名单位仍然为杭州电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文学校可以公布论文的全部或部分内容，可以允许采用影印缩印或其它复制手段保存论文。保密论文在解密后遵守此规定论文作者签名日期年月日。
5、融合的角度，将头部姿态视觉信号与肩颈部肌电信号相结合，使体现人运动意愿的头部信息通过人实际动作行为的肌电信息协同而得到强化，并采用信息融合策略，在更高层面把两者信息结合起来得到致的表达，实现多运动模式的识别。该系统有望避免单控制信息人机接口存在的些难点问题，提高预期控制信息的可靠性和识别准确率。在定程度上更加准确可靠地推断使用者的操作意图，帮助使用者自主有效地操纵电动轮椅等辅助工具完成部分肢体替代运动，以此改善老年人和残疾人的生活质量与社会参与能力。从这种意义上讲，本课题不仅具有很强的交叉学科属性与重要的学术研究价值，而且具有良好的社会公益效应和广阔的市场应用前景。万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文研究内容与论文结构本文主要的研究内容是视觉和肌电信息融合的智能轮椅系统，共分六章，每章的具。
6、白色矩形的权重，为黑色矩形的权重，表示所有白色矩形内灰度积分，表示所有黑色矩形内灰度积分。为了使黑白两种矩形区域内的像素值保持致，本文采用表的两矩形权值比。表模板中黑白矩形权值比模板类型边缘特征线性特征中心特征的计算通常采用积分图法。积分图上任意点的值等于该点与原点所围成矩形的灰度值之和。举个边缘特征的模板为例，如图所示。图积分图像万方数据硕士学位论文题目基于视觉和肌电信息融合的智能轮椅人机接口技术研究及应用研究生杨伟健专业模式识别与智能系统指导教师佘青山副教授完成日期年月万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文基于视觉和肌电信息融合的智能轮椅人机接口技术研究及应用研究生杨伟健指导教师佘青山副教授年月万方数据，万方数据杭州电子科技大学学位论文原创性声明和使用授权说明原创性声明本人。
7、提出种基于动态背景运动目标检测的意图判别算法。然后介绍了信度层信息融合方法，在头部有意图运动前提下，利用求和规则的组合方法融合视觉和肌电两模态头部姿态概率结果，完成控制命令的生成。第章双模态融合的智能轮椅接口系统的设计与实现。为了探索出套比较稳健的双模态智能轮椅人机接口控制系统，本章首先针对视觉和肌电两种模态，设计了个控制系统方案，并介绍了智能轮椅人机接口系统软硬件的设计，然后介绍了基于单片机的电动轮椅控制实现以及电动轮椅控制器的改造，在此基础上设计套有效的实验方案，并对实验结果进行分析和总结。第章总结与展望。本章总结了本文的研究工作及取得的成果，指出本文万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文的创新点，并提出了些需要进步研究的问题。本章小结本章首先阐述了选题的背景和意义，接着对智能轮椅作了定。
8、，然后在综述国内外研究现状和发展趋势的基础上，对智能轮椅人机接口的发展进行了回顾，并结出尚未解决的些问题，最后介绍了本文的主要研究内容和各章节框架。万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文第章基于视觉信号的智能轮椅人机接口技术本课题研究的是基于视觉和肌电信息融合的智能轮椅控制系统，其中视觉接口系统主要涉及头部姿态估计。本章提出了两种头部姿态估计的方法先采用基于扩展的特征和算法定位出人脸区域，然后通过分割人脸区域并应用指定的分类器定位出关键特征点，以此来降低计算复杂度，最后根据特征点间的相对几何位置，识别出头部姿态先采用算法进行人脸特征点定位，并将首帧定位的特征点位置作为基准位置，再通过判断所有特征点相对于基准位置的位移量统计出偏向上下左右四个方向以及正面的特征点数，最终分别计算得到头部姿态的概。
9、使用者习惯和自然的多种控制信息，提高人机交互自然性，是个非常重要的问题，而且对怎样把理论研究成果推广到现实的研究，也显得迫在眉睫基于视觉控制的智能轮椅系统在光照表情变化等复杂条件下，现有头部姿态识别方法难以兼顾性能和速度，限制了在智能轮椅系统的发展应用。头部姿态识别问题的难点在于姿态识别结果容易受人脸检测等处理结果的影响，也易受不同光照及表情变化面部附属物等的影响。同时，针对使用者的意图判别研究也相对较少，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。因此如何从算法设计上提高头部姿态识别的准确性和效率以及意图判别的准确性，是智能人机交互领域存在的共性关键技术问题。本课题针对上述关键技术问题展开研究开发，以能识别与控制电动轮椅的左转右转前进后退和停止为有限目标，从多传感器信息。
10、内容安排如下第章绪论。本章首先阐述了选题的背景和意义，接着对智能轮椅作了定义，然后在综述国内外研究现状和发展趋势的基础上，回顾了智能轮椅人机接口的发展，并总结出尚未解决的些问题，最后给出了本文的主要研究内容和各章节框架。第章基于视觉信号的智能轮椅人机接口实现。本章研究了智能轮椅视觉接口的实现过程，着重介绍了视频头部姿态估计。首先介绍了头部图像序列的预处理，对输入图像进行降维和消噪处理，接着探讨了基于算法的头部姿态估计，分析其人脸定位时存在的不足，提出种基于的头部姿态概率估计算法，鲁棒性和准确性更突出，并选为本章的核心算法。头部姿态的概率估计提供了更多的姿态信息，为提高最终融合的准确率打下良好的基础。第章基于肌电信号的智能轮椅人机接口实现。本章研究了智能轮椅肌电接口的实现过程，着重对基于增量。
11、指导教师签名日期年月日万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文摘要智能轮椅是通过语音形体语言等人类习惯和自然的方式进行沟通，代偿实现患者缺失的运动功能，为老年人和肢体残障人士提供种良好的代步工具。智能轮椅控制系统的设计并不是自主性越高越好，它是个以人为中心的控制系统，为了能够有效地补偿她他的不足，充分发挥她他的主动性，应该考虑到使用者的身体特点。近年来，面对社会上庞大的老年人和肢体缺陷的群体，国内外智能轮椅的研究开发越来越受关注。其中，视觉肌电等智能轮椅无需手动控制的人机接口得到大量地研究。本文在浙江省科技厅公益项目的支持下，从课题研究的背景和意义出发，首先设计了基于视觉处理的智能轮椅人机接口方法，实现了头部运动的意图判别人脸的定位和头部姿态估计，然后构建了基于肌电处理的智能轮椅人机接口方法，。
12、估计。本章验证了算法中特征点信息更丰富，对光照变化更加鲁棒，最终选其作为本文视觉接口系统中的主要方法。视频头部运动序列图像预处理头部视觉信息通过光学镜头及图像传感器组件获取，由于光学系统或电子器件影响，图像不可避免会引入干扰和噪声，而且头部序列图像采集的质量将会影响下步的人脸定位和姿态估计，同时视觉接口系统需要实时分析和识别用户的头部运动，对系统的实时性要求较高。因此，对头部图像序列进行分析之前，应先进行降维和消噪等预处理。本文先对头部序列图像进行灰度化处理，将三通道彩色图像转化为单通道的灰度图像，以此来降低输入图像的维数，减少图像的数据量。然后通过直方图均衡化形态学等消噪方法消除因光学系统或电子器件引起的噪声，能够有效提高人脸定位和头部姿态特征选择的有效性和分类准确率最后使用高斯金字塔分。
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