基于标识物的虚实注册与交互技术研究

发布时间：2017-04-15 02:03

  本文关键词：基于标识物的虚实注册与交互技术研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：增强现实是将计算机生成的虚拟信息融合到真实世界场景的一种技术,在感官效果方面呈现给用户一个全新的环境。由于人机交互技术的不断成熟,用户可以摆脱传统交互方式的束缚,采用手势识别、人体姿态、人脸识别等更加自然的方式与虚拟物体进行交互。基于标识物的虚实注册具有注册精度较高和成本较低的优点。本文主要对基于标识物的虚实注册与交互技术进行研究。本文对SURF算法进行了优化,基于优化后的SURF算法实现对任意标识物的虚实注册,消除了应用SURF算法产生的图像中大部分的误匹配点。本文首先对目前常用的几种基于标识物的增强现实系统及其跟踪注册的原理进行了阐述。然后重点研究基于SURF算法实现对任意标识物的虚实注册,目的是为了解决标识物被部分遮挡时注册失败以及标识物比较单一的问题。最后考虑到匹配过程中存在匹配误差情况,对SURF算法进行了优化,采用经过RANSAC算法优化的SURF算法,原来存在的许多误匹配对已被消除,而匹配准确的特征点还是保存下来,得到更加精确的结果。本文提出了基于Kinect的手势识别算法,并通过不同手势完成对虚拟物体的操作。为满足用户可以和计算机生成的虚拟物体进行自然交互,本文研究基于深度图的手势识别并进行交互。首先,通过Kinect设备获取用户手部的深度图,并利用OpenNI2和NiTE2通过设置阈值来提取手势区域。然后结合凸包算法提取不同手势的特征向量。最后采用支持向量机模式识别方法对不同手势进行识别,通过简单的手势样式完成对虚拟物体的操作,实现自然的人机交互。本文根据上述基于优化SURF算法的虚实注册和基于Kinect的手势识别两种研究成果,设计并实现了一个基于标识物的虚实交互系统。该系统完成了基于标识物的虚实注册模块和基于深度图的手势识别模块,实现将虚拟三维模型叠加到标识物上并通过手势操作进行实时的人机交互。系统运行效果表面,本文设计的虚实交互系统具有较强的沉浸感,可以增强用户的互动性。
【关键词】：增强现实 标识物 虚实注册 手势交互
【学位授予单位】：北方工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-9
• 第一章 绪论9-13
• 1.1 研究背景及意义9
• 1.2 国内外研究现状及应用9-11
• 1.3 本文的研究内容11-12
• 1.4 本文的章节安排12-13
• 第二章 相关工作的研究13-25
• 2.1 增强现实关键技术13-19
• 2.1.1 增强现实显示技术13-14
• 2.1.2 三维注册技术14-15
• 2.1.3 摄像机标定技术15-17
• 2.1.4 人机交互技术17-19
• 2.2 基于传统标识物的虚实注册技术研究19-23
• 2.2.1 标识物的识别与跟踪19-20
• 2.2.2 常用的标识物系统20-23
• 2.3 多标识物注册系统23-24
• 2.4 本章小结24-25
• 第三章 基于SURF算法的标识物虚实注册技术25-44
• 3.1 基于SURF算法的标识物识别匹配25-31
• 3.1.1 特征点检测25-28
• 3.1.2 特征描述28-29
• 3.1.3 特征点匹配29-30
• 3.1.4 基于SURF算法检测匹配结果30-31
• 3.2 SURF算法优化31-37
• 3.2.1 随机采样一致算法31-32
• 3.2.2 优化SURF算法流程设计32-33
• 3.2.3 实验结果33-37
• 3.3 基于优化的SURF算法的标识物虚实注册37-41
• 3.3.1 标识物识别37-38
• 3.3.2 虚实融合38-41
• 3.4 虚实注册结果与分析41-43
• 3.5 本章小结43-44
• 第四章 基于深度图和支持向量机的手势识别技术44-55
• 4.1 基于KINECT的手势识别44-49
• 4.1.1 检测手部区域44-45
• 4.1.2 提取收手部信息45-49
• 4.1.3 基于SVM手势分类49
• 4.2 手势识别流程设计49-50
• 4.3 手势语义定义50-51
• 4.4 实验结果与分析51-54
• 4.5 本章小结54-55
• 第五章 虚实交互系统设计与实现55-62
• 5.1 系统开发环境55-56
• 5.1.1 技术框架55
• 5.1.2 开发工具55-56
• 5.2 系统模块介绍56-57
• 5.3 系统模块实现57-59
• 5.3.1 基于标识物的虚实注册模块57-58
• 5.3.2 基于深度图的手势识别交互模块58-59
• 5.4 系统实现结果与分析59-61
• 5.5 本章小结61-62
• 第六章 结论与展望62-64
• 6.1 论文总结62-63
• 6.2 展望63-64
• 参考文献64-67
• 在学期间的研究成果67-68
• 致谢68

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本文编号：307330