【摘要】： 隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的進(jìn)步和應(yīng)用面的拓寬,通過鍵盤、鼠標(biāo)向計(jì)算機(jī)輸入信息的交互方式已成為人機(jī)通信的瓶頸,虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)的誕生和發(fā)展,使這種限制變得更加明顯。以人為中心、自然、高效的多通道交互是新一代人機(jī)交互的主要目標(biāo)。近年來,通過識(shí)別人類的不同行為,并將識(shí)別結(jié)果轉(zhuǎn)換為機(jī)器命令的交互方式成為國內(nèi)外研究的熱點(diǎn)[1][2]。作為人類日常生活中最自然的交互方式之一的手勢,在此領(lǐng)域具有重要的研究價(jià)值。 本文基于不同手勢動(dòng)作產(chǎn)生的SEMG信號(hào)的特征差異,通過對手勢動(dòng)作SEMG信號(hào)的檢測、處理和識(shí)別,將識(shí)別結(jié)果作為虛擬環(huán)境中虛擬物體運(yùn)動(dòng)的控制信息,實(shí)現(xiàn)了人與虛擬環(huán)境的實(shí)時(shí)交互,為新一代人機(jī)交互方式的發(fā)展作出貢獻(xiàn)。 本文的主要研究內(nèi)容和研究成果如下: 1.虛擬環(huán)境的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)。完成虛擬草地、虛擬天空和虛擬飛機(jī)的制作,并實(shí)現(xiàn)虛擬飛機(jī)3個(gè)可控自由度的動(dòng)畫制作,以及對三維動(dòng)畫進(jìn)行仿真測試,測試結(jié)果顯示該交互動(dòng)畫生動(dòng)形象。 2.手勢動(dòng)作SEMG信號(hào)的分類識(shí)別,包括離散手勢識(shí)別和連續(xù)手勢識(shí)別。在離散手勢信號(hào)識(shí)別方面,采用20Hz~300Hz的帶通濾波器抑制噪聲;利用移動(dòng)平均值方法進(jìn)行活動(dòng)段檢測;并采用絕對值積分(IAV)和4階AR模型方法提取特征;最后采用線性分類器對信號(hào)特征空間進(jìn)行劃分,且在此基礎(chǔ)上對信號(hào)進(jìn)行分類。連續(xù)手勢SEMG信號(hào)識(shí)別,則先按照一定時(shí)間長度對信號(hào)進(jìn)行時(shí)域分幀,然后運(yùn)用離散手勢動(dòng)作識(shí)別的方法,對每個(gè)時(shí)間幀進(jìn)行分類識(shí)別。 3.虛擬人機(jī)交互平臺(tái)的構(gòu)建。基于MFC和OpenGL軟件開發(fā)環(huán)境,實(shí)現(xiàn)虛擬人機(jī)交互平臺(tái)。該平臺(tái)分別實(shí)現(xiàn)基于離散手勢的人機(jī)交互和基于連續(xù)手勢的人機(jī)交互兩種控制方式,平臺(tái)主要功能包括:多通道手勢動(dòng)作SEMG信號(hào)的采集、識(shí)別以及對虛擬飛機(jī)的控制等。針對該交互平臺(tái)系統(tǒng),本文并且設(shè)計(jì)單用戶和多用戶控制方案對其進(jìn)行測試和結(jié)果分析,結(jié)果分析證明該系統(tǒng)交互效果十分優(yōu)異。
【學(xué)位授予單位】：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2009
【分類號(hào)】：TP334.3
【圖文】：

1.1 人機(jī)交互技術(shù)及其發(fā)展.1.1 人機(jī)交互的概念自從 1946 年世界上第一臺(tái)計(jì)算機(jī) ENIAC 誕生以來，計(jì)算機(jī)技術(shù)已取得了的發(fā)展。現(xiàn)代計(jì)算機(jī)已經(jīng)應(yīng)用在社會(huì)生活的各個(gè)領(lǐng)域，并且其已代替人類做復(fù)雜性工作。但現(xiàn)階段計(jì)算機(jī)仍然是一種工具，受到人的支配、控制、操縱理。計(jì)算機(jī)所完成的任務(wù)中，大量是人與計(jì)算機(jī)配合完成的。在這種情況與計(jì)算機(jī)需要相互間的通信，即需要人和計(jì)算機(jī)相互之間的交互。人機(jī)交互(Human-Computer Interaction, HCI)是指人和計(jì)算機(jī)之間進(jìn)行信、會(huì)話過程，是一個(gè)可觀察的雙向信息交換過程[3]，即人和計(jì)算機(jī)既向輸出信息，又從對方接收信息。因此我們可以十分形象地用人、機(jī)和環(huán)境三描繪出人機(jī)交互系統(tǒng)。人系統(tǒng)模型如圖 1.1 所示[4]。

細(xì)胞體處在其中，其軸突伸展到肌纖維處，經(jīng)終板區(qū)與肌纖維耦合。與元聯(lián)系著的肌纖維不只一條。這些部分合在一起，構(gòu)成所謂運(yùn)動(dòng)單元?jiǎng)邮鞘芤庾R(shí)控制的，當(dāng)大腦發(fā)出興奮并向下傳導(dǎo)后，中樞神經(jīng)系統(tǒng)的運(yùn)的胞體和樹突在來自突觸的刺激下，產(chǎn)生電脈沖，即為動(dòng)作電位。此電經(jīng)元的軸突傳導(dǎo)到末梢的神經(jīng)與肌肉的接點(diǎn)，當(dāng)運(yùn)動(dòng)神經(jīng)接觸到肌肉突分枝到許多肌纖維上，每一分支終止在肌纖維上形成突觸叫做運(yùn)動(dòng)終導(dǎo)到軸突末梢的動(dòng)作電位使神經(jīng)與肌肉的接點(diǎn)釋放化學(xué)物質(zhì)乙酸膽堿則使運(yùn)動(dòng)終板的離子通透性發(fā)生變化產(chǎn)生終板電位，此終板電位又使肌到去極化閾值電位，產(chǎn)生肌纖維的動(dòng)作電位，并沿著肌纖維向兩方傳播維內(nèi)的一系列變化，便產(chǎn)生了肌纖維的收縮，大量肌纖維收縮產(chǎn)生肌肉可見電信號(hào)(肌纖維的動(dòng)作電位)的傳播導(dǎo)致了肌肉收縮，同時(shí)傳輸中的人體軟組織中引起電流場，并在檢測電極間表現(xiàn)出電位差，即肌電信號(hào)

第二章 人機(jī)交互系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)2.1 手勢動(dòng)作 SEMG 模式識(shí)別方法模式識(shí)別(Pattern Recognition)是根據(jù)研究對象的特征或?qū)傩�，利用以�?jì)算機(jī)為中心的機(jī)器系統(tǒng)運(yùn)用一定的分析算法認(rèn)定它的類別，系統(tǒng)應(yīng)使分類識(shí)別的結(jié)果盡可能地符合真實(shí)[26]。一個(gè)功能較完善的識(shí)別系統(tǒng)在進(jìn)行模式識(shí)別之前，首先需要學(xué)習(xí)。模式識(shí)別系統(tǒng)及識(shí)別過程的原理框圖可以用圖 2.1 表示。虛線的上部是識(shí)別過程，虛線是下部是學(xué)習(xí)、訓(xùn)練的過程。

【引證文獻(xiàn)】

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前2條

1 黃璐;面向交互的手勢識(shí)別研究[D];華中師范大學(xué);2011年

2 熊漢;基于廣義動(dòng)態(tài)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的肌電信號(hào)模式識(shí)別系統(tǒng)[D];華中科技大學(xué);2011年

本文編號(hào)：2779060