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虚拟现实的人机交互综述被引量：197: 2016年; 人机交互是虚拟现实的核心技术之一,对推进虚拟现实广泛应用和提高用户的体验具有重要意义.由于传感器和其他硬件技术的发展,目前虚拟现实人机交互有了长足的进步.本文着重回顾与分析了虚拟现实的人机交互范式;三维交互、手势交互、手持交互、语音交互、触觉交互和多通道交互等虚拟现实与增强现实交互技术的主要研究成果和发展趋势;最后给出需要进一步致力研究解决的若干问题.; 张凤军戴国忠彭晓兰; 关键词：虚拟现实人机交互用户界面手势识别

基于虚拟现实的时间疗愈系统、方法、设备和介质: 本申请涉及一种基于虚拟现实的时间疗愈系统、方法、设备和介质。所述系统包括：虚拟现实设备，用于向通过运动设备进行运动的用户显示多组时间感知评估实验的虚拟实验场景画面；采集设备，用于采集用户在进行每组时间感知评估实验时产生的...; 李洋黄进彭晓兰张浩田丰

计算机辅助情感社交康复训练方法、装置、设备和介质: 本发明涉及计算机辅助情感社交康复训练方法、装置、设备和介质。训练方法包括：视频处理步骤，对训练视频中的人脸进行识别并将训练视频中的人脸替换为指定人物的人脸；声音处理步骤，分析训练视频中的声音轨迹并将训练视频中的声音替换为...; 陈辉许童张高媛彭晓兰谢旭荣

用户接受物理挑战任务的主观意愿调整方法、装置和设备: 本申请涉及一种用户接受物理挑战任务的主观意愿调整方法、装置、计算机设备和存储介质，包括：通过当前物理挑战任务的人均表现数据和用户的自我效能感量表的评分获得预计任务表现数据；通过预计任务表现数据计算用户对完成当前物理挑战任...; 彭晓兰黄进张浩周超李洋田丰

实物交互在言语康复训练中的应用被引量：3: 2016年; 为解决传统基于WIMP界面范式的言语康复训练系统难以被人工耳蜗植入(CI)儿童熟练掌握和使用等问题,提出基于实物交互的言语康复训练系统.采用Kinect跟踪CI儿童易操作的玩偶来实现人机交互,并针对玩偶较小的特点对实物跟踪算法进行优化;通过该算法并结合CI儿童典型的言语康复训练过程,设计并实现了相应的言语康复训练任务.通过CI儿童的使用情况和康复训练师的问卷调查.证明了文中系统的可行性和有效性.; 黄朝殿陈辉彭晓兰王岚张凤军田丰王宏安; 关键词：言语康复训练人工耳蜗植入儿童

一种计算机辅助的自闭症儿童情感社交康复训练系统: 本发明公开了一种计算机辅助的自闭症儿童情感社交康复训练系统，其特征在于，包括身份认知训练模块，用于基于设定的身份认知训练题目对自闭症儿童进行训练并采集身份认知反馈信息，确定视线训练模块的训练内容、训练难度以及训练频次；视...; 陈辉彭晓兰姚乃明王宏安; 文献传递

虚实融合交互系统辅助脑卒中后失语症康复训练被引量：16: 2019年; 脑卒中后失语症是一个普遍的致残性疾病.研究表明,虚拟现实及实物交互技术对该疾病的康复训练具有重要意义.然而现有的计算机辅助言语康复系统很少能将这2类技术有效结合并发挥它们各自的优势,且没有对言语训练素材进行合理编排以适应实际的康复训练需求.提出了一种虚实融合辅助的言语康复训练系统,构建了一个"超市购物"的虚拟场景,基于语义网络理论编排言语训练素材,实现了对操作实物的实时跟踪和识别;并将其映射到虚拟购物场景中,使得脑卒中后失语症患者可以通过对实物的操作去完成在虚拟空间的购物任务;患者在虚实融合辅助的言语康复训练系统中的任务完成时间和行为表现结果表明了系统的可用性,问卷调查结果表明,系统得到了康复治疗师的普遍认可,患者和治疗师在用户访谈中提出的多项建议对未来在这一方面的研究工作具有指导意义.; 彭晓兰陈辉陈辉裴新王岚王宏安; 关键词：脑卒中后失语症康复训练虚实融合

云端融合的神经系统疾病多通道辅助诊断研究被引量：3: 2017年; 对于神经系统疾病,其主要的生理特性可以反映在患者日常的人机交互行为中.对交互过程中产生的相关生理信息进行获取和分析,有助于神经系统疾病辅助诊断与早期预警.传统的神经系统疾病自动检测系统常常只分析单一交互通道中包含的信息,会造成其他通道中包含的重要信息的缺失.为此,本文提出了一个云端融合的神经系统疾病多通道辅助诊断系统.首先,提出一种基于多通道信息的疾病自动诊断方法,获取并分析了用户在多个交互通道中释放的生理信息,并将结果进行融合,提升自动诊断的精确性与鲁棒性;其次,提出了一个云端融合的框架,将从不同地区、不同时刻提取的用户生理信息在云端存储,降低了数据采集的地域限制与时间限制;再次,基于云计算强大的运算能力,系统亦可以实时地对用户在自然交互过程中产生的多通道生理信息进行分析,做出实时、精确的自动诊断;最后,通过语音与笔的交互混合诊断系统实例,验证基于云端融合的神经系统疾病多通道辅助诊断方法的有效性.; 李洋黄进田丰韩冬奇范俊君陈辉彭晓兰戴国忠王宏安; 关键词：多通道人机交互神经系统疾病

基于编解码网络的多姿态人脸图像正面化方法被引量：2: 2019年; 多姿态人脸图像正面化可以缓解头部姿态变化对人脸分析任务的影响.以往直接从多姿态人脸图像合成正面人脸图像的方法存在细节特征缺失的问题.针对这一问题,本文提出一种基于编解码网络的多姿态人脸图像正面化方法——多任务卷积编解码网络(MCEDN).该方法引入正面基础特征网络合成正面人脸基础特征,并在此基础上融合编码网络提取的多姿态人脸局部特征进行细节补偿,最终合成更加清晰的正面人脸图像.利用多任务学习机制建立端到端模型,统一局部特征提取、正面基础特征解析、正面图像合成3个模块,通过共享参数提升整个模型的效果.与已有方法对比, MCEDN在多个数据集上都可以合成结构稳定、细节清晰的正面人脸图像.我们直接使用合成的正面人脸图像进行人脸识别和表情识别,识别准确率达到先进水平,这表明MCEDN可以有效保留人脸细节特征,支持人脸分析任务.; 徐海月姚乃明彭晓兰陈辉陈辉; 关键词：多任务学习表情识别

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彭晓兰