EAST三維模型結(jié)構(gòu)復(fù)雜、部件種類繁多,對(duì)于大屏幕上的EAST模型交互,傳統(tǒng)的交互設(shè)備如鼠標(biāo)鍵盤等都需要時(shí)刻接觸設(shè)備,給用戶帶來不便。無法達(dá)到普通小顯示屏給人帶來的交互一致性,同時(shí)大屏幕上的交互會(huì)帶來強(qiáng)烈的空間差異性,長期觀看容易使人產(chǎn)生疲勞感。三維模型交互比二維界面交互更為復(fù)雜,對(duì)復(fù)雜的EAST三維模型來說,傳統(tǒng)交互方式具有一定的局限性、復(fù)雜性和疲勞性。因此我們?cè)O(shè)計(jì)了一種自由、直接的交互方式來減弱空間差異性,降低交互復(fù)雜性,避免長期疲勞性的系統(tǒng)——EAST三維模型手勢(shì)交互系統(tǒng)。對(duì)系統(tǒng)的研究分為三個(gè)部分實(shí)現(xiàn):需求分析、算法研究實(shí)現(xiàn)、系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)和測試。在需求分析階段,首先對(duì)EAST實(shí)體裝置的基本情況進(jìn)行了簡單介紹,從而引出了 EAST三維虛擬模型的交互需求。然后針對(duì)EAST模型的結(jié)構(gòu)進(jìn)行了分析和介紹,并以調(diào)查問卷的形式進(jìn)行交互需求的調(diào)研和分析。通過調(diào)研分析,我們?cè)O(shè)計(jì)了6種手勢(shì),分別是移動(dòng)、點(diǎn)擊、拾取、旋轉(zhuǎn)、拖拽、縮放。與此同時(shí),通過查閱和研究國內(nèi)與國外的裸手識(shí)別相關(guān)資料和文獻(xiàn),我們最終提出了 "基于Kinect和指尖特征"的動(dòng)態(tài)手勢(shì)識(shí)別算法。"基于Kinect和指尖特征"的手勢(shì)識(shí)別算法的實(shí)... 

【文章來源】：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)安徽省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：81 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 研究背景與意義
        1.1.1 傳統(tǒng)設(shè)備的限制
        1.1.2 體感交互時(shí)代
        1.1.3 EAST模型體感交互意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
    1.3 論文組織結(jié)構(gòu)
    1.4 本章小結(jié)
第2章 EAST模型交互需求及系統(tǒng)方案研究
    2.1 EAST裝置的基本情況
    2.2 EAST模型簡介
    2.3 模型交互分析
        2.3.1 加載EAST模型
        2.3.2 自由查看
        2.3.3 詳細(xì)信息顯示
        2.3.4 模型拾取及視口變換
        2.3.5 EAST主機(jī)裝配動(dòng)畫
    2.4 交互手勢(shì)設(shè)計(jì)
    2.5 系統(tǒng)研究方案
    2.6 開發(fā)工具分析及選擇
        2.6.1 開發(fā)語言和環(huán)境
        2.6.2 Unity3D引擎
    2.7 本章小結(jié)
第3章 數(shù)據(jù)采集和手部區(qū)域分割
    3.1 引言
    3.2 數(shù)據(jù)采集
        3.2.1 Kinect簡介
        3.2.2 采集方法
    3.3 背景減法
        3.3.1 背景減法相關(guān)研究
        3.3.2 混合高斯的背景減法
    3.4 膚色分割
        3.4.1 橢圓膚色模型
        3.4.2 算法流程
    3.5 小結(jié)
第4章 基于K曲率和掌心距離的指尖檢測
    4.1 引言
    4.2 手掌定位
        4.2.1 圓形霍夫變換
        4.2.2 手掌重心及掌軸
        4.2.3 掌心位置確定
    4.3 指尖檢測
        4.3.1 輪廓采樣
        4.3.2 曲率計(jì)算
        4.3.3 指尖檢測
        4.3.4 掌軸檢測
    4.4 小結(jié)
第5章 EAST手勢(shì)交互系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)及測試
    5.1 引言
    5.2 系統(tǒng)方案
        5.2.1 系統(tǒng)架構(gòu)
        5.2.2 系統(tǒng)目標(biāo)
        5.2.3 算法設(shè)計(jì)
    5.3 指尖特征提取實(shí)現(xiàn)
        5.3.1 Kinect初始化
        5.3.2 GMM模型訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)
        5.3.3 手部區(qū)域分割
        5.3.4 特征提取過程
    5.4 系統(tǒng)功能實(shí)現(xiàn)
        5.4.1 手勢(shì)模板定義
        5.4.2 模型處理
        5.4.3 功能實(shí)現(xiàn)及界面
    5.5 結(jié)果分析
        5.5.1 背景適應(yīng)性
        5.5.2 靜態(tài)手勢(shì)識(shí)別的穩(wěn)定性
        5.5.3 動(dòng)態(tài)手勢(shì)識(shí)別的準(zhǔn)確率
    5.6 小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
    6.1 系統(tǒng)總結(jié)
    6.2 工作展望
參考文獻(xiàn)
致謝
在讀期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與取得的其他研究成果


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)環(huán)境下的人手自然交互[J]. 孫超,張明敏,李揚(yáng),湯興,潘志庚.  計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào). 2011(04)
[2]基于Hausdorff距離的手勢(shì)識(shí)別[J]. 張良國,吳江琴,高文,姚鴻勛.  中國圖象圖形學(xué)報(bào). 2002(11)
[3]連續(xù)動(dòng)態(tài)手勢(shì)的時(shí)空表觀建模及識(shí)別[J]. 任海兵,祝遠(yuǎn)新,徐光祐,林學(xué)訚,張曉平.  計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào). 2000(08)
[4]基于表觀的動(dòng)態(tài)孤立手勢(shì)識(shí)別[J]. 祝遠(yuǎn)新,徐光祐,黃浴.  軟件學(xué)報(bào). 2000(01)
[5]基于數(shù)據(jù)手套輸入的漢語手指字母的識(shí)別[J]. 吳江琴,高文,陳熙霖.  模式識(shí)別與人工智能. 1999(01)

博士論文
[1]基于肌電模式的中國手語識(shí)別研究及康復(fù)應(yīng)用探索[D]. 李云.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2013

碩士論文
[1]基于Kinect的孤立詞手語識(shí)別系統(tǒng)研究[D]. 江勇軍.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2015
[2]基于視覺的靜態(tài)手勢(shì)識(shí)別系統(tǒng)[D]. 王茂吉.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2006



本文編號(hào)：3445435