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本帖最后由 AXeL_chunge 于
23:45 编辑
只有问号那张AR卡很容易的就识别出来了，其他的卡都显示如图所示
图总是上传不上来。BUS又大姨妈了么，只好 用外链相册了
反正大致就是显示“AR卡 ....阿里马森”之类的日文
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打开上面中间的盒子就可以
日版3DS FC:88有加必回，单方加的话，加完请站内信以便回加~~
欢迎联机动物之森
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额 你是不是没有把AR游戏打穿
FFX只是HD化而已啊，讨厌！
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猥乎其微 Lv.3, 积分 380, 距离下一级还需 120 积分
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哪有图= =话说，也不需要图...问好那一张是最重要的，进入ar游戏后，有好几个箱子，里面有一个箱子显示的就是其余那几张ar卡，打开后，吧所有的ar卡都摆在摄像头面前，卡比，银河战士，马里奥都就出来了= =
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& & 确实没有打穿，好像只过了几关而已，难道要全部打穿，其他的卡才能显示出来？
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本帖最后由 samurail 于
15:55 编辑
AXeL_chunge
& & 依稀记得是这样……开启别的卡的那个箱子要打完AR游戏才能开启
FFX只是HD化而已啊，讨厌！
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先把问号那张读出来进入游戏后再选某个选项就可以读其他卡了
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其他卡好像只能拍照用的
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楼上几位大神正解，我是为了LV6
上班的心情比上坟还沉重。
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射击游戏玩穿了 就能显示了
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基于隐性马尔可夫模型的手势识别设计和优化34
第２８卷第６期２０１１年６月；计算机应用研究；ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＣｏｍ；Ｖｏｌ．２８Ｎｏ．６Ｊｕｎ．２０１１；基于隐性马尔可夫模型的手势识别设计和优化；刘珠峰，周良，丁秋林；（南京航空航天大学信息科学与技术学院计算机系，南；摘要：新型的笔式交互技术要求能够高效地识别用户手；中图分类号：ＴＰ３９１畅３文献标志码：Ａ文章编号；ＨＭＭ唱ｂａ
第２８卷第６期２０１１年６月　计算机应用研究ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒｓＶｏｌ．２８Ｎｏ．６Ｊｕｎ．２０１１基于隐性马尔可夫模型的手势识别设计和优化刘珠峰，周　良，丁秋林（南京航空航天大学信息科学与技术学院计算机系，南京２１００１６）摘　要：新型的笔式交互技术要求能够高效地识别用户手势，适应用户的手绘风格。建立了基于隐性马尔可夫的手势识别模型，在此基础上提出了在重采样阶段的中点补偿和编码阶段的方向编码优化方法。实验结果表明该识别模型能以更精简的采样点数量表示手势并给出良好的识别结果，减少了模型训练的运算量。关键词：手势识别；隐性马尔可夫模型；重采样；方向编码中图分类号：ＴＰ３９１畅３　　　文献标志码：Ａ　　　文章编号：１００１唱３６９５（２０１１）０６唱２３８６唱０３ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１唱３６９５．２０１１．０６．１０７ＨＭＭ唱ｂａｓｅｄｓｋｅｔｃｈｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ：ｄｅｓｉｇｎａｎｄｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＡｅｒｏｎａｕｔｉｃｓ＆Ａｓｔｒｏｎａｕｔｉｃｓ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１００１６，Ｃｈｉｎａ）ＬＩＵＺｈｕ唱ｆｅｎｇ，ＺＨＯＵＬｉａｎｇ，ＤＩＮＧＱｉｕ唱ｌｉｎＡｂｓｔｒａｃｔ：Ｎｅｗｌｙｐｅｎ唱ｂａｓｅｄｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｒｅｑｕｉｒｅｓｅｆｆｉｃｉｅｎｔｕｓｅｒｇｅｓｔｕｒｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｎｄｕｓｅｒｓｔｙｌｅａｄａｐｔｉｏｎ．Ｔｈｉｓｐａ唱ｐｅｒｂｕｉｌｔａｎＨＭＭ唱ｂａｓｅｄｓｋｅｔｃｈｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍａｎｄｕｓｅｄａｎｅｗｍｅｔｈｏｄｃａｌｌｅｄｍｉｄｐｏｉｎｔ唱ｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎｉｎｒｅｓａｍｐｌｉｎｇｐｈａｓｅａｎｄａｎｉｍｐｒｏｖｅｄｄｉｒｅｃｔｉｏｎｃｏｄｉｎｇｍｅｔｈｏｄｆｏｒｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｈｏｗｓｔｈａｔｔｈｅｓｋｅｔｃｈｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｍｏｄｅｌｃａｎｒｅｃｏｇ唱ｎｉｚｅｓｕｓｅｒｇｅｓｔｕｒｅｅｆｆｉｃｉｅｎｔｌｙｍｅａｎｗｈｉｌｅｗｉｔｈｓｍａｌｌｅｒｄａｔａｔｏｒｅｐｒｅｓｅｎｔｔｈｅｇｅｓｔｕｒｅａｎｄｌｅｓｓｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎｆｏｒｔｒａｉｎｉｎｇｔｈｅｍｏｄｅｌ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｇｅｓｔｕｒｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ；ＨＭＭ；ｒｅｓａｍｐｌｉｎｇ；ｄｉｒｅｃｔｉｏｎｃｏｄｉｎｇ　　近年来，基于多媒体的人机交互技术在国内外受到了高度的重视。随着便携型终端的增多和基于电阻／电容触摸设备的日渐普及，众多研究者投入了基于语音与手势的人机交互界面的研究［１］从图中可以看出，主要的处理工作包括获取用户的输入数据、对数据的预处理、对特征的提取和鉴别、利用分类器对手势分类、后期处理并对结果进行评估。!&#$%&'()*+,-./01234(5。作为对人类在自然界交流方式的模拟，手势具有表达自然、易于学习的优点，在不具备标准全尺寸键盘的设备上，更可以作为输入指令，是快速实现用户意图的理想工具。Ｒｕｂｉｎｅ手势相关方面的研究至今已经取得了很多研究成果。［２］6??%&789:;&虽然各种手势识别的模型大体上相同，但由于ＨＭＭ是基于统计的概率评价模型，每一步所得出的结果都会影响后续的处理。预处理所得数据的多少直接影响到特征提取和训练的代价；特征的选择影响着模型状态的数目及模型的结构。本文将从预处理和特征提取着手，优化手势识别系统，减少训练代价并提高手势识别的效率。１畅１　手势重采样手势可视做用户在系统交互界面绘制的一系列点坐标的提出了ＧＲＡＮＤＭＡ系统，该系统通过提取手势中笔［３］画的几何特征和动态特征对手势进行描述，并可以快速添加新的手势指令。Ｍａｒｋ提出了一种利用九宫格矩阵对手势的笔画路径进行编码，但不能扩展至丰富的手势指令库。在借鉴了神经网络在其他认知领域的成功后，也有学者将其应用到手势识别领域的研究中。Ｓｕｎ［４］、Ｇｏｌｕｂｉｔｓｋｙ等人［６］［５］提出了一种基于ＳＶＭ向量机的手绘图形识别，可以较好地适应不同用户的使用习惯并具有较高的识别率。Ｗｉｌｌｅｍｓ从全局计算特征量。由于用户绘制手势可以被视为依次绘制的一组连续笔画的时序过程，这与语音的输入具有一定的相似性，而随着隐性马尔可夫模型（ＨＭＭ）在语音识别领域的成功，不少研究者尝试将该模型应用到手势识别领域，尤其是以像素驱动的手势识别中。本文以手势的笔画方向为观测序列建立了ＨＭＭ模型，并优化了特征点的提取和观测值的计算。将手势看做图形，集合，可以通过系统的ＭｏｕｓｅＭｏｖｅ事件来获取。由于用户在绘制笔画过程中快慢不同，在同一时间内计算机得到的笔画采样点的数量不尽相同。因此，手势相较于图符，除了二维的构成特征外，还应包括先后和速率信息。可以定义一个手势为其中：ｐｏｉｎｔ（ｘ，ｙ）代表了当前点在屏幕上的位置，ｉｎｄｅｘ表明了点在原始采样中的顺序，ｔｉｍｅ表示了用户自提笔开始绘制的空间和时间关系来体现。这些信息都绑定在一起，在初始采样中记录，并不随着后续的处理而变化。预处理中最重要的部分为点集的重采样，在以往的研究中主要基于平均距离和特征角点两种方法。平均距离以在相同ｐｏｉｎｔ（ｘ，ｙ）时所经过的时间。用户的速率信息则可以通过点ｇｅｓｔｕｒｅ＝｛ｐｏｉｎｔ（ｘ，ｙ），ｉｎｄｅｘ，ｔｉｍｅ｝１　手势识别系统框架手势识别系统框架如图１所示。手势识别模块的总体目标是构建一个健壮的分类器，以对手绘手势进行分类和识别。收稿日期：２０１０唱１０唱２８；修回日期：２０１０唱１２唱１０作者简介：刘珠峰（１９８６唱），男，江苏泗洪人，硕士研究生，主要研究方向为人机交互技术（ｌｚｆ８８８８＠ｇｍａｉｌ．ｃｏｍ）；周良（１９６６唱），男，副教授，主要研究方向为人机交互技术、信息系统与信息安全、知识工程；丁秋林，男，教授，主要研究方向为ＣＩＭ、ＤＳＳ、ＭＩＳ．第６期刘珠峰，等：基于隐性马尔可夫模型的手势识别设计和优化?２３　　　８７?的距离ｄ内固定最终采样点个数为Ｋ；另一种方法是计算各点的曲率极值点，并取阈值过滤掉曲率较低的点。第一种方案容易将真正的特征点删除，这对于本文中模型特征值的计算是致命的；第二种方案在草图识别中经常使用，但曲率极值点往往在局部过密，单纯设置阈值难以反映缓和的方向变化。如图２所示，图中用空心方框标注的点为曲率极值点，图中第二点和和第三点之间具有缓和的方向变化，这让单纯地采集曲率极值点无法反映特征需求。.76/.75.74@#?.73?.72,&.71).70.7!.7/./.!.0.1.2.3.4.5.6.%&'()*+,#-*&#$*+$&,%&);&=-./01234$&,!!!&#$%&'()本文提出了一种基于曲率特征的中点补偿采样算法，既能够较好地反映曲线的曲率特征变化，又能够有效控制点集的规模。定义ｄｉｓｔａｎｃｅ１、ｄｉｓｔａｎｃｅ２为阈值距离，ｐ（ｉ）为笔画中的原始采样点，ｃｕｒｖ（ｉ）为ｉ点的曲率值，ｃｕｒｖ＿ｔｈｒｅｓｈ为曲率点选取的阈值。该算法的描述如下：ｆｏｒｅａｃｈｐｏｉｎｔｐ（ｉ　ｉｆｃｏｍｐｕｔｅｃｕｒｖ（ｉ）ｄｉｓｔａｎｃｅ＞ｃｕｒｖ）＿ｔｈｒｅｓｈｉｎｔｈｅｏｒｉｇｉｎａｌｐｏｉｎｔｓ（ｐ（ｉ），ｐ（ｉ－１））＝ｄ１　　ｉｆ（ｄ１＜ｄｉｓｔａｎｃｅ１）　　　将ｐ（ｉ）与ｐ（ｉ－１）中曲率最大的点保留，不进行中点补偿　　ｉｆ（ｄ１＞ｄｉｓｔａｎｃｅ２）　　　寻找原始序列中ｐ（ｉ）与ｐ（ｉ－１）之间的近似中点ｋ，将ｐ（ｉ）与ｋ（如果存在）加入到保留的点集中本系统中Ｃｕｒｖ＿ｔｈｒｅｓｈｃｕｒｖ＿ｔｈｒｅｓｈ的选取方法在众多手势研究论文中有所描述为所有原始采样点曲率平均值的１．１２，有时并不存在ｄｉｓｔａｎｃｅ倍；平均距离阈值的ｄｉｓｔａｎｃｅ１和ｄｉｓｔａｎｃｅ２需要靠经验获取，且２一般需要取到ｄｉｓｔａｎｃｅ１值的２．５～３倍。补偿中点ｋ，由于在笔速极快的情况下，往往系统的原始采样点不足，会产生近似中点距离ｐ（ｉ）或ｐ（ｉ－１）小于ｄｉｓｔａｎｃｅ１ｄｉｓｔａｎｃｅ的情况。对于ｋ的要求是满足ｄｉｓｔａｎｃｅ１（ｐ（ｉ－１），ｋ）与２（ｐ（ｉ－１），ｋ）均在０．４ｄ１～０．６ｄ１。采用中点补偿算法对原始采样点处理后，采样点能够较好地反映曲率特征的变化，解决了特征点过于密集的问题，较好地描绘了整个手势的曲线走向。图３和４阐述了使用中点补偿法后的采样点采集。!&#$%&!&#$%&'()*&'()*&6)723%45678%??./.0.1.2.3..34.93%4$%:;6-&?!5&#$%&'()*+,-./01%１畅２　在之前的研究中特征提取，有很多特征用于表达手势的笔画特点，如Ｒｕｂｉｎｅ特征［２］、曲率和笔画速度［４］、笔画数［４］等。要建立一个高效的ＨＭＭ，必须能够保证观测序列具有一定的规律性，而基于方向编码可以较好地满足ＨＭＭ建模的需求。方向编码早已应用在手势识别中［４，７，８］，手势可以描述为一系列具有方向向量构成的序列，而相近的向量可以共同用一个符号来描述ＨＭＭ，而用于描述的不同符号的个数称之为观测值数目图５所示观测值数目为。一般认为８１６或者向由于更准确地描述了方向性１６，而观测值则用整数来表示。常用的，获得，如了更理想的观测序列。*&!??&#)$%??($!'$%$&$#!!)*+,-./&#$%&'(!4!5&01($*234!(23经过实验可以发现，１６向编码并不总是能够产生良好的训练结果，有时甚至降低了模型的识别率，究其原因是因为１６向太“精确”了。ＨＭＭ观测模型中，各个观测值是离散的，虽然观测值６和７在几何空间上很接近，但对于ＨＭＭ来说，它们对应着不同的发射概率函数（ｅｍｉｓｓｉｏｎｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ）。因此，用户手势笔画微小的角度变化，都会对概率的估计带来巨大的影响。传统的８向编码同样有问题，因为人们很难在手绘时做到严格的垂直。而垂直／水平与斜线有着不同的自然语义，对于模型来说显然应该纳入不同的观测值。Ｄｅｒｋ等人［８］提出了一种改进，类似于图５中１６向编码图的旋转，顺时针或者逆时针旋转一个角度Ｔ，但容易将一些倾斜不大的斜线纳入直线／垂线的范畴。经过分析，本文提出了改良的基于方向的笔画编码方法。该方法对竖直、水平具有良好的容错性。编码的基本算法如下所示ａｂ））对于传统的方向编码图：０、２、４、６区间围绕它们所包含的，顺时针旋转ｘπ、／ｙ８。间由轴将所包含区ｃπ改良后的编码如图）根据向量所处的区间判定其观测值／将４缩减为π／５。６所示。改良的基于方向的笔画编码。更精确地判别了直线和水平线，同时，将相近的斜线归于了同一类。图７为实验给出的手势笔画特征编码示例。!(#&%$????)*!(''''&&&&%%+&)&,??!*(('&%%%$$++#+(*((''''&%$+#!%&#$%&'(!$)*+,-./01234经过改良之后，提取的特征值更容易相近，因此在模型训练完成后可以给出较高的概率评价。２　建立隐性马尔可夫模型隐性马尔可夫模型假设学习处理的过程是由一系列有限的离散和隐藏的状态序列组成。这些状态被假设为是隐藏的，但可以通过发出的特征值来观测。ＨＭＭ可以表示为：ＨＭＭ＝｛π，Ａ，Ｂ｝。其中：π为状态初始概率；Ａ为状态之间的转移概率；Ｂ为发射概率，即在给定观测值下每个状态的概率值矩阵。在无监督条件下，状态之间可以随意跳转，即使在大量的训练样本下所得出的模型仍不能给出很好的识别率。结合手势输入的实际情况，系统采用了单向跳转的ＨＭＭ，如图８所示。除了起始和结束状态，每一个状态只能指向自己或者下一?２３８８?计算机应用研究第２８卷个状态。而状态初始概率中π（ｓ）＝１，其余初始状态概率为０。!&#$%&#$涉及曲线的手势上识别率稍低；但是由于在手势的预处理部分去除了冗余点并优化了特征的提取，平均识别率仍然能在９３％以上。采用手写板输入的成绩要更好，识别率在现阶段平均达到了９５％，部分手势达到了９７％。与基于传统的特征点采集算法和特征提取算法的ＨＭＭ建模相比较（Ｄｅｒｋ的ＨＭＭ），本系统识别率有了明显的提高，尤其是在手势符号较为复杂的情况下。鉴于基于ＳＶＭ、ＡＮＮ的机器学习方法版本众多、实现方法各异以及测试时所采用的手势模型不同，系统无法与这些机器学习方法进行直观比较。与其他机器学习方法相比，虽然其他方法也能够提供９０％以上的识别率，基本满足手势识别的应用需求，但ＨＭＭ自身特性决定了当有新手势加入时不需要对整个系统模型的现有手势进行重新学习，从而减小了系统的重构负担，这是ＨＭＭ学习方法的优势。??????????'??()*+,-./本文中对模型的训练采用了传统的Ｂａｕｍ唱Ｗｅｌｃｈ算法，通过一系列离散的观测序列循环训练ＨＭＭ的参数。模型验证和概率计算通过传统的前／后向算法进行。建立模型的另一主要问题在于状态数量选择。在理想情况下，一个左向箭头的表示可能只需要两个隐藏状态Ｓ１、Ｓ２。Ｓ１表示直线的特征，Ｓ２表示箭头特征。考虑由于用户的手绘风格以及特征提取阶段可能出现的误差，两个状态的ＨＭＭ模式来建立可以良好分辨手势的模型。经过实验，在４～６个状态下，模型具有较好的识别能力。图９给出了矩形在不同状态数目下的识别率，可以看出在５个隐藏状态下，模型具有最好的识别效果。??????????????????型并不能够提供良好的分类结果，系统通过细化状态数量的方４　结束语本文建立了一个基于隐性马尔可夫模型的手势识别框架，并在重采样和特征提取阶段提出了优化方法。实验结果表明，本系统在用户手势识别的准确性方面相较于未优化前有了一定提高。下一步的工作目标是将手势识别结合到基于手绘的三维建模的原型系统上，为建模系统提供手势功能支持，并在实际操作中体现出手势交互相较于ＷＩＭＰ交互方式的优越性。系统在手势设计的合理性以及对用户语义的理解上仍有较大的提升空间，该部分工作会在实践中继续完善。0,1????????????????????????!??$.&/&#$%&'()*+,-参考文献：［１］孙正兴，冯桂焕，周若鸿．基于草图的人机交互技术研究进展［Ｊ］．计算机辅助设计与图形学学报，２００５，１７（９）：１８８９唱１８９９．［２］ＲＵＢＩＮＥＤ．Ｓｐｅｃｉｆｙｉｎｇｇｅｓｔｕｒｅｓｂｙｅｘａｍｐｌｅ［Ｊ］．ＣｏｍｐｕｔｅｒＧｒａｐｈｉ唱ｃｓ，１９９１，２１（４）：３２９唱３３７．［３］ＭＡＲＫＷ．Ｄｅｓｉｇｎａｎｄｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｆａｓｔｒｏｋｅｉｎｔｅｒｆａｃｅｌｉｂｒａｒｙ［Ｃ］／／ＩＥＥＥＲｅｇｉｏｎ４ＳｔｕｄｅｎｔＰａｐｅｒＣｏｎｔｅｓｔ，１９９７．［４］ＳＵＮＺｈｅｎｇ唱ｘｉｎｇ，ＬＩＵＷｅｎ唱ｙｉｎ，ＰＥＮＧＢｉｎ唱ｂｉｎ，ｅｔａｌ．Ｕｓｅｒａｄａｐｔａｔｉｏｎｆｏｒｏｎｌｉｎｅｓｋｅｔｃｈｙｓｈａｐｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ［Ｃ］／／ＬｅｃｔｕｒｅＮｏｔｅｓｉｎＣｏｍｐｕｔｅｒ［５］ＧＯＬＵＢＩＴＳＫＹＯ，ＷＡＴＴＳ．Ｏｎｌｉｎｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｏｆｍｕｌｔｉ唱ｓｔｒｏｋｅｓｙｍｂｏｌｓｗｉｔｈｏｒｔｈｏｇｏｎａｌｓｅｒｉｅｓ［Ｃ］／／Ｐｒｏｃｏｆｔｈｅ１０ｔｈＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅ［６］ＷＩＬＬＥＭＳＤ．Ｉｃｏｎｉｃａｎｄｍｕｌｔｉ唱ｓｔｒｏｋｅｇｅｓｔｕｒｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ［Ｊ］．ＰａｔｔｅｒｎｏｎＤｏｃｕｍｅｎｔＡｎａｌｙｓｉｓａｎｄＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．２００９：１２６５唱１２６９．Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，２００９，４２（１２）：３３０３唱３３１２．［７］ＬＩＸ，ＹＥＵＮＧＤ．Ｏｎ唱ｌｉｎｅｈａｎｄｗｒｉｔｔｅｎａｌｐｈａｎｕｍｅｒｉｃｃｈａｒａｃｔｅｒｒｅｃｏｇｎｉ唱Ｓｃｉｅｎｃｅ．Ｂｅｒｌｉｎ：Ｓｐｒｉｎｇｅｒ唱Ｖｅｒｌａｇ，２００４：３０３唱３１４．３　实验结果利用本文所述方法，系统分别用鼠标模拟笔画输入和手写板输入测试了手势识别率。在训练阶段，系统采集了１２个用户书写的２５种手势，每种手势同一用户书写３次，使用这３６个训练数据对识别器进行循环训练。在识别效果测试中，测试用户数量为３０人，且均没有提前训练测试用户的绘制风格，每人随机分配６种手势，每种手势绘制４次。表１给出了部分手势的最终测试结果以及相应的识别率。表１　手势符号的识别率／％手势符号鼠标输入手写板输入Ｄｅｒｋ［８］ＨＭＭ９４９５９０９５９６９１９１９４９１９４９７９２９２９５８８１９９７，３０（１）：３１唱４４．ｔｉｏｎｕｓｉｎｇｄｏｍｉｎａｎｔｐｏｉｎｔｓｉｎｓｔｒｏｋｅｓ［Ｊ］．ＰａｔｔｅｒｎＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，［８］ＤＥＲＫＡ，ＣＲＡＩＧＢ．ＨｉｄｄｅｎＭａｒｋｏｖｍｏｄｅｌｓｙｍｂｏｌｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｆｏｒ１５唱２１．ｓｋｅｔｃｈ唱ｂａｓｅｄｉｎｔｅｒｆａｃｅｓ［Ｃ］／／ＰｒｏｃｏｆＡＡＡＩＦａｌｌＳｙｍｐｏｓｉｕｍ．２００４：　　从表１中可以看到，由于鼠标在输入笔画时容易产生抖动、漂移，不如手写板输入手势流畅，造成了在个别手势特别是（上接第２３８５页）［７］李蔚清，洪云轩，吴惠中．一种基于特征的实时ＬＯＤ模型生成算法［Ｊ］．系统仿真学报，２００５，１７（２）：４２９唱４３１．［８］刘晓东，熊海桥，蒋立华，等．利用Ｂｉｌｌｂｏａｒｄ实现虚拟植物集群生长显示［Ｊ］．计算机工程，２００３，２９（１３）：５２唱５４．［９］黄炳，陈俊丽，万旺根．飞行仿真中三维云场景的渲染［Ｊ］．上海大学学报：自然科学版，２００９，１５（４）：３４２唱３４５．［１０］梁伟，刘群，吴渝．飞机尾翼空中失火的场景模拟［Ｊ］．计算机工程与应用，２０１０，４６（９）：１６３唱１６５．［１１］肖永辉，徐青，周杨．三维城市景观阴影绘制算法的研究与实现［Ｊ］．测绘科学技术学报，２００６，２３（４）：３０８唱３０９．［１２］张楠，王建立，王鸣浩．基于图形处理器的边缘检测算法［Ｊ］．计算机科学，２０１０，３７（１）：２６５唱２６７．［１３］柳有权，刘学慧，吴恩华．基于ＧＰＵ带有复杂边界的三维实时流体模拟［Ｊ］．软件学报，２００６，１７（３）：５６８唱５７６．［１４］ＨＯＰＦＭ，ＥＲＴＬＴ．Ｈａｒｄｗａｒｅｂａｓｅｄｗａｖｅｌｅｔｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎｓ［Ｃ］／／３２８．ＰｒｏｃｏｆＶｉｓｉｏｎ，ＭｏｄｅｌｌｉｎｇａｎｄＶｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅ．１９９９：３１７唱［１５］周国亮，冯海军，何国明，等．图形处理器在数据管理领域的应用研究综述［Ｊ］．计算机科学与探索，２０１０，４（４）：２８９唱３０３．包含各类专业文献、高等教育、幼儿教育、小学教育、外语学习资料、各类资格考试、基于隐性马尔可夫模型的手势识别设计和优化34等内容。
　的观察数据.这整个系统就是一个隐马尔可夫模型 HMM...& transition_probability 表示基于马尔可夫链模型的...即揭晓模型隐含部分,在优化准则下找到最有 状态序列... 　机械设计制造及 学院 基于 Opencv 的动态手势识别...最大和最小优化算法创建手势参考模板, 使用基于模板...(4)手势识别:拟采用于基于隐马尔可夫模型算法隐... 　识别阶段根据模型参数对手势进行分类并根据需要生成手势描述。最后, 系统根据生成的描述去驱动具体应用。可见基于视觉手势识别关键技术是手势建模、手势分 割和手势识别... 　2 基于隐马尔可夫模型的攻击预测方法基于隐马尔可夫模型的攻击预测模型攻击者使用...入侵检测系统所检测产生的报警信息称为 HMM 的观察值,出现在图中 的 ... 　基于隐马尔科夫模型的人脸识别_计算机软件及应用_IT/...基于模板 匹配的人脸检测算法: 该算法先设计一个代表...的模型参数来计算出隐形变量的后验概率,即隐性变 ... 　7 2.4 基于计算机视觉的手势跟踪与识别系统 ......Stamert51 等人使用隐马尔可夫模型(HMM)对输入视频序 ...用他们结合他们的 covariances 来估算系统的最优化... 　基于马尔可夫混合模型的电子商务搜索引擎用户行为聚类...[4-5] , 优化系统性能?[6]等。对于通用搜索引擎...本文假设 cookie id 和 ip 地址 能唯一地识别一... 　动态手势轨迹跟踪与HMM模式识别_计算机软件及应用_IT/计算机_专业资料。隐马尔可夫...本文在构建基于隐马尔可夫模型的识别系统之前, 需要对其 3 个关键的问题给予... 　基于条件随机场的动态手势识别技术研究 基于条件随机场的动态手势识别技术研究 A ...利用该算法进行了手势识别 实验,并与隐马尔可夫模型算法进行了比较,结果表明该...查看: 2562|回复: 9
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本帖最后由 AXeL_chunge 于
23:45 编辑
只有问号那张AR卡很容易的就识别出来了，其他的卡都显示如图所示
图总是上传不上来。BUS又大姨妈了么，只好 用外链相册了
反正大致就是显示“AR卡 ....阿里马森”之类的日文
韩剧有三宝:车祸,癌症,治不好。大学生有三宝:复制,贴上,过就好.微博有三宝:关注,评论,转发好
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打开上面中间的盒子就可以
日版3DS FC:88有加必回，单方加的话，加完请站内信以便回加~~
欢迎联机动物之森
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额 你是不是没有把AR游戏打穿
FFX只是HD化而已啊，讨厌！
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猥乎其微 Lv.3, 积分 380, 距离下一级还需 120 积分
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哪有图= =话说，也不需要图...问好那一张是最重要的，进入ar游戏后，有好几个箱子，里面有一个箱子显示的就是其余那几张ar卡，打开后，吧所有的ar卡都摆在摄像头面前，卡比，银河战士，马里奥都就出来了= =
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& & 确实没有打穿，好像只过了几关而已，难道要全部打穿，其他的卡才能显示出来？
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本帖最后由 samurail 于
15:55 编辑
AXeL_chunge
& & 依稀记得是这样……开启别的卡的那个箱子要打完AR游戏才能开启
FFX只是HD化而已啊，讨厌！
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先把问号那张读出来进入游戏后再选某个选项就可以读其他卡了
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其他卡好像只能拍照用的
美版 3ds Friend Code:37
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楼上几位大神正解，我是为了LV6
上班的心情比上坟还沉重。
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射击游戏玩穿了 就能显示了
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