作为计算机视觉和模式识别领域中最为成功的应用之一，生物特征识别技术一直受到学术界和业界非常高的重视，生物特征识别技术应用领域非常广泛，比如法律执行部门、军事、政府部门、金融服务、游戏产业、医疗产业、高科技与电信产业、工业制造、零售业、旅游和运输业等。

本发明公开了一种基于深度图像的手势识别方法，训练数据集和测试数据集中的深度图像通过深度传感器采集得到，首先计算图像中人体区域的最小深度值，再利用深度阈值，结合人手是离传感器最近物体的预设条件，分割出深度图像中的手势；然后获取手势在三个正交平面上的投影图，分别称为正视投影图、侧视投影图和顶视投影图；接着提取三个投影图的轮廓片段包特征，并级联成原始深度手势的特征向量；最后训练分类器，对从待识别深度图像中获取的手势特征向量进行分类，得到待识别手势的识别结果。本发明还提供了相应的手势识别系统。本发明方法手势识别简单易行，推广能力强，识别准确率高，能有效克服杂乱背景、光照、噪声及自遮挡等不利因素的影响。

本发明公开了一种面向人机交互的“1”手势识别方法，可应用于手机、电脑、电视等电子产品的操控。该方法步骤如下：人脸检测，拳头检测，肤色标记，亮度计算。本发明在手势识别过程中，将摄像头采集到的 YUV 视频帧图像中的亮度信息 Y 与颜色信息 UV 独立开来，先利用 UV 通道信息进行肤色的点的采集以及标记，再利用 Y 通道亮度信息进行进一步的判断；其中 UV 通道信息将肤色点与非肤色点区分开，Y 通道信息将与肤色点相近的

AI心理情绪识别系统1.多模态信号采集：人脸动态图像、脑电信号采集、语音情感检测。2.功能模块包含：情绪检测、情绪档案、数据统计、用户管理、系统设置功能模块。3.系统基于情绪心理学相关理论，结合面部表情的二维情感空间分析技术、脑电信号的状态分析、语音的三维情感空间分析三种模态相互融合叠加技术，检测人心理情绪状态，提高其检测准确度。3.    基于摄像头面部情绪识别技术，可以实时分析人体面部所包含的情绪状态。通过非接触式的实时视采用 AI 人工智能学习技术，结合心理学，通过对被测试人员 60秒的测试，能够获取相关心理/心理指标。帮助被测试人员了解自己的心理健康状况，并且引起人们重视心理健康，从而在工作、学习、生活当中提高身心健康。并且通过定期测试，能够获取个体、准确的进行心理危机预警，显示被测人员心理危机测试报告，提醒心理医生重点关注。用户在进行注册登录后，根据语音提示可直接进入测试界面进行情绪识别。点击测试按钮，调整好站立位置，脸部朝向屏幕，人脸录入即可完成测试，测试完成即可生成测试报告并能打印报告。4    基于脑电生物传感器状态检测、实时展示人体脑波原始状态指标以及Delta、Theta、Alpha、Beta、Gamma等8个EEG参数。5.    采用任务态模式进行语音情感分析，测试者按照系统设定的特定语境信息进行朗读来进行情感分析。6.    检测结束后可实时出具“心理生理状态分析结果报告”，其中包括被测试人员信息、检测时间、12维度心理生理情绪数据，包含正面情绪（平衡、自信心、活力、调节水平），负面情绪（攻击性、压力、紧张、可疑），生理参数（抑制、神经质、消沉、幸福指数），以及综合状态指标：专注度、放松度、疲劳指数、焦虑指数、压力指数、抑郁指数等。7.    统计分析：系统自带数据中心的统计功能，可以按单位进行所有检测人员的压力分布图及重点关注人员的信息显示。8.    检测完成后系统自动生成检测报告，检测报告需包含每项参数的检测数据大小、参考范围、异常数据等，以及用情绪参数雷达图、饼状图、直方图、曲线视图等多种表示方法。9.    信息查询功能：管理员可通过多条件查询功能，只需通过任意一项查询条件即可快速查询出与之对应和匹配的测试者信息，以及该测试者的历史测试记录，并可对该测试者的测试记录进行纵向和横向对比，综合分析该名测试者的心理健康状况。9.用户管理端：以管理员身份登录该系统可对用户进行管理。可进行添加用户、删除用户、查询用户、用户信息修改、密码修改、级别权限设置、单位框架搭建、查看用户报告，以及导出、打印用户报告。10.系统具有特定场合模态设置功能，可关闭和开启语音检测功能。11.视频检测时面部框具有信号质量检测功能，通过不能的颜色在面部框进行彩色状态提示，同时具有人脸检测判别功能，比如面部不全、距离较远等识别功能

 手势交互式新一代智能人机交互的重要发展方向之一，在可穿戴设备、智能电视、数字娱乐等领域有重要的应用价值。本成果以摄像头作为硬件平台，从第一视角出发，设计实现了高性能手势跟踪及识别技术；利用深度卷积神经网络技术，研发了自主知识产权的鲁棒人手检测、人手跟踪、手指检测等关键技术，能够很好地提取出指尖特征和手势特征，从而实现在第一视角下人手高性能准确检测和手势检测，实现了第一视角下的空中手写创新应用示范系统。 相关技术获得多项省级以上科技创新竞赛一等奖，申请了发明专利8项，发表学术

本发明提供一种基于RGB-D图像的手势检测方法，其能有效地分割出人手区域，具有分割准确，即使在手部发生部分自遮挡或者背景中有其他人干扰时也能得到好的手势分割，且算法鲁棒性好。人机交互接口需要尽可能直观和自然。用户与机器进行交互，不需要繁琐的设备(如彩色标记或手套)或装置像遥控器、鼠标和键盘。手势可提供一个与机器智能相结合的简单沟通方式。本发明可广泛应用到各种研究和工业领域，例如：游戏控制、虚拟环境、智能家居和手语识别等等。

本项目建立了一个拟人化的人机交互系统，实现基于虚拟现实技术的手语合成、基于视觉感知的静态手势识别、基于图像和视频序列分析的表情识别以及基于正侧面相片拼接的表情合成等功能。获得8项国家计算机软件著作权，撰写了1部人机交互专著，获得2008年深圳市科技创新奖（第一），《手语翻译系统》和《手语教学系统》分别被评为2007年和2008年国家重点新产品，构建了《中国标准手语库》（共5587词）。 项目成果应用于智能人机接口、数字娱乐等领域。中央电视台一套《科技博览》作了题为“手语手机”的专题报

已有样品/n采用自主研发的人脸识别技术，识别率达到国际先进水平。已经在 多个案例中使用。 该项目广泛应用于平安城市、智慧城市、智能安防、门禁、司法鉴 定、公安侦查方面，具有较好的市场前景。

声纹是对语音中所蕴含的、能唯一表征和标识说话人身份的语音特征参数及基于这些特征参数所建立的语音模型的总称。声纹是人的生物个性特征，很难找到两个声纹完全一样的 人。声纹识别技术属于生物识别技术的一种，是一项根据语音波形中所蕴涵的说话人信息， 自动识别说话人身份的技术。与语音识别不同的是，声纹识别利用的是语音信号中的说话人 信息，而不考虑语音中的字词意思，它强调说话人的个性;而语音识别的目的是识别出语音 信号中的言语内容，并不考虑说话人是谁，它强调共性。声纹识别根据应用的范畴，可分为两类:(1)声纹辨认(说话人辨认):用以判断某段 语音是若干人中的哪一个所说的，是“多选一”问题;(2)声纹确认(说话人确认):用以 确认某段语音是否是指定的某个人所说的，是“一对一判别”问题。截止到 2009 年初，声纹识别产品在生物识别市场的占有率为 15.8%，仅次于指纹识别 和掌形识别。目前，我国生物识别行业内厂商有 200 多家，其中 96%从事指纹识别技术相 关产品的研究和开发，产品趋同化明显。国内声纹识别市场已经启动，其发展空间更为广阔， 在金融、证券、社保、公安、军队及其他民用安全认证等行业和部门有着广泛的需求。

声纹是对语音中所蕴含的、能唯一表征和标识说话人身份的语音特征参数及基于这些特 征参数所建立的语音模型的总称。声纹是人的生物个性特征，很难找到两个声纹完全一样的人。 声纹识别技术属于生物识别技术的一种，是一项根据语音波形中所蕴涵的说话人信息， 自动识别说话人身份的技术。与语音识别不同的是，声纹识别利用的是语音信号中的说话人 信息，而不考虑语音中的字词意思，它强调说话人的个性；而语音识别的目的是识别出语音 信号中的言语内容，并不考虑说话人是谁，它强调共性。 声纹识别根据应用的范畴，可分为两类：（1）声纹辨认（说话人辨认）：用以判断某段 语音是若干人中的哪一个所说的，是“多选一”问题；（2）声纹确认（说话人确认）：用以 确认某段语音是否是指定的某个人所说的，是“一对一判别”问题。 声纹识别与其他生物识别技术，诸如指纹识别、掌形识别、虹膜识别等相比较，除具有 不会遗失和忘记、不需记忆、使用方便等优点外，还具有以下特性： l 用户接受程度高，由于不涉及隐私问题，用户无任何心理障碍； l 利用语音进行身份识别可能是最自然和最经济的方法之一。声音输入设备造价低廉， 甚至无费用（电话），而其他生物识别技术的输入设备往往造价昂贵； l 在基于电信网络的身份识别应用中，如电话银行、电话炒股、电子购物等，与其他 生物识别技术相比，声纹识别更为擅长，得天独厚。