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空间信息与数字技术系教师

佴威至

发布日期 :2024-09-30作者 :点击 :

姓名 佴威至 民族




出生日期 1987年 工作单位 空间信息与数字技术系
党派 群众 专业 信息与通信工程
职称 副教授 任职时间 2021年
硕导/博导 硕导 聘任时间 2023年
行政职务 担任时间
办公电话 个人主页 http://naiweizhi.site
电子信箱 naiwz@jlu.edu.cn
主要学历:

2010年-2017年 北京理工大学 光学工程专业 硕士及博士

2006年-2010年 北京理工大学 测控技术与仪器专业 本科

主要学术经历:

2018年至2021年作为博士后,在研究脑瘫患儿康复训练游戏、笔式振动触觉渲染方法等。

2015年作为联合培养博士生,在加州大学伯克利分校人因工程实验室研究3D漫游中的手势交互效能问题。

2010年至2017年作为研究生,在北京理工大学光电工程学院研究手势识别算法、虚拟现实车辆模拟器系统搭建、远程交互系统搭建、基于多视图几何的全景图点云重建算法等。

研究方向及主要研究内容介绍:

1.人机交互技术:人对计算机等电子设备更有效的操控方式,以及计算机等电子设备给人的更有效的信息反馈方式。研究内容包括电子笔、空中鼠标、虚拟现实手柄、空中手势等输入方式及屏幕、投影、3D头盔显示等输出方式在各类应用情景下的交互方法设计和评估。

2.触觉反馈:振动等触觉反馈在人机交互中的辅助作用。研究内容包括振动触觉渲染方法、触觉感受的规律等。

兼职情况:

承担的教学任务及授课对象:

高级语言程序设计 本科

Python语言程序设计 本科

人机交互技术讲座 本科

培养研究生情况:

承担过的主要科研项目:

1.智能上肢评估训练系统在脑瘫患儿康复中的研发及应用,吉林大学第一医院成果转化基金合作项目,2019-2020,负责人;

2.面向康复训练的医学定义人体姿态识别技术,博士后科学基金面上资助,2019-2020,负责人;

3.触觉反馈技术合作项目,横向项目,2022-2023,参加人;

获得主要科研成果:

主要论文:

1. Jiaxin Yu, Weizhi Nai, Xiaoying Sun. Accurate raycasting selection with rotation gesture using a 6-DOF tracking device. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics 30(9): 6104-6117 (2024).

2. Chongyang Sun, Xuezhi Yan, Weizhi Nai, Xiaoying Sun. Scale Index of Vibration Signals: A Measure of Perceived Regularity of Homogeneous Textures. IEEE Transactions on Instrumentation & Measurement: 71 (2022).

3.Weizhi Nai, Jianyu Liu, Chongyang Sun, Qinglong Wang, Guohong Liu, Xiaoying Sun. Vibrotactile Feedback Rendering of Patterned Textures Using a Waveform Segment Table Method. IEEE Transactions on Haptics 14(4): 849-861 (2021).

4. Yuning Su, Weizhi Nai, Xiaoying Sun, Zuowei Sun. Design and Modeling of an Ungrounded Haptic Gun That Simulates Recoil Using Asymmetric Force. IEEE World Haptics Conference 2021.

5. Weizhi Nai, Junyan Feng, Ling Shan, Feiyong Jia, Minghui Sun, Xiaoying Sun. Estimating Forearm Axial Rotation Using Vive Trackers for Interaction with Serious Games. IEEE Transactions on Neural Systems & Rehabilitation Engineering 29(9): 1893-1900 (2019).

6. Weizhi Nai, Yue Liu, David Rempel, Yongtian Wang. Fast hand posture classification using depth features extracted from random line segments. Pattern Recognition 65: 1-10 (2017).




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