62、基于科技的视力测试与面部表情识别研究

基于科技的视力测试与面部表情识别研究

在当今科技飞速发展的时代，深度学习与计算机视觉技术的进步为多个领域带来了革新。本文将介绍两项有趣的研究，一项是基于Pepper机器人的学习型视力测试系统，另一项是基于连体结构深度神经网络的中性 - 负面轴上面部表情变化识别。

基于Pepper机器人的学习型视力测试系统

研究背景与目标

近年来，深度学习的快速发展使得计算机视觉技术日益成熟，如人体和手部姿态估计。姿态估计在人机交互领域一直是活跃的研究方向，广泛应用于虚拟现实、手语识别、智能家居系统和机器人控制等。本研究的动机是开发一个基于Pepper机器人的视力测试系统，以调查用户的偏好。具体目标包括：结合MediaPipe手部技术，构建基于长短期记忆（LSTM）的手势识别模型；开发一个依赖距离的视力测试系统。

相关工作

• 手势识别 ：手势识别主要分为静态手势识别和动态手势识别。静态手势主要根据手的形状和弯曲角度分类，而动态手势随时间不断变化。早期的手势识别方法包括使用方向直方图和隐马尔可夫模型（HMM），近年来，机器学习和深度学习方法如支持向量机（SVM）和卷积神经网络（CNN）也被广泛应用。
• 人机交互中的手势识别 ：不同的研究提出了各种用于人机交互的手势识别系统，如与桌面机器人Haru的非语言交流系统，以及基于服务机器人的实时手势识别系统。此外，还有研究专注于识别与Pepper机器人交互时的挥手手势。
• Pepper机器人 ：Pepper机器人是软银集团开发的社交机器人，旨在