基于数据手套和Kinect的手势识别算法研究

发布时间：2021-04-17 21:55

　　由于人机交互的方便性和强烈的表现力,手势被广泛应用于手语和人机交互系统等非接触式交互方法中。手势表现出显而易见的灵活性、直观性和自然性,它也逐渐成为人机交互领域不可或缺的因素之一。此外,人机交互界面设计为手势交互提供一个更加引人入胜的方式。如今社会已进入信息化和智能化阶段,广泛的人机交互界面成为当下的研究热点。教育是社会发展的重要因素,将手势用于教学中不仅可以减轻老师的压力,而且能够增强学生的沉浸感。本文以面向交互式的虚拟教学平台为背景,以“上好一节立体几何课”为最终目标,针对传统手势交互中由于手势单一、识别方法等造成的识别率较低、交互性差、鲁棒性较低等的问题,提出了基于不同设备融合的多模态手势识别新方法,建立基于虚拟教学的人机交互界面。本文的主要研究内容和创新点归纳如下:（1）提出了基于Hausdorff距离的动态手势识别算法;目前大多针对动态手势的识别方法较为单一,且普适性较差,为了提高基于可穿戴式设备的手势识别正确率,本文使用数字手套获取手势过程中手指关节的角度变化数据,通过拟合曲线并计算手势之间的Hausdorff距离来进行动态手势识别,将复杂的手势识别转化为简洁的距离计算。实... 

【文章来源】：济南大学山东省

【文章页数】：71 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

待识别的20种静态手势

教学场景完成面向手势交互的立体几何教学。2.2.1 动静手势的采集本文面向交互式的虚拟教学界面进行手势识别算法的研究，使用一种可穿戴式设备——数据手套获取手势过程中各个手指关节的运动角度变化数据，并作为静态手势和动态手势的采集方式，本文将 20 种静态手势看做不同手部姿态处于近乎静止状态的动态手势。在后续阶段，相同的数据预处理过程将同时作用于静态手势和动态手势。图 2.1为本文待识别的 20 种静态手势，图 2.2 为本文待识别的 14 种动态手势。图 2.1 待识别的 20 种静态手势

可通过数据手套间接地对虚拟场景下的对象。数据手套的出现无疑给虚拟现实交互系统提供了一种段。昂贵的高端数据手套还可以提供触觉反馈，这是一种可以用作一种输出设备。据手套如图 2.3(a)所示，通过包括手掌和大臂、小臂在内统，可以将佩戴者的动作转变成量化的数据或信号，并势识别。本研究通过数据手套与计算机连接，使用 Axis BVH 格式的手势运动数据，针对所需的手指关节从中提别工作。本文将静态手势和动态手势看做由数据手套获其序号与关节相对应情况为，1-3：大拇指从下至上三个关节；7-9：中指从下至上三个关节；10-12：无名指从下下至上三个关节。实际分布如图 2.3(b)所示。

【参考文献】：
期刊论文
[1]可穿戴移动终端的多感官人机交互技术发展现状与趋势[J]. 傅耀威,孟宪佳,王涌天.  科技中国. 2017(07)
[2]连续交互空间下的混合手势交互模型[J]. 刘杰,黄进,田丰,胡伟平,戴国忠,王宏安.  软件学报. 2017(08)
[3]基于自然手势跟踪的直接操作型三维人机交互范式[J]. 冯志全,杨波,徐涛,唐好魁,吕娜.  计算机学报. 2014(06)
[4]基于趋势的时间序列相似性度量和聚类研究[J]. 肖瑞,刘国华.  计算机应用研究. 2014(09)
[5]RGB-D图像中手部样本标记与手势识别[J]. 姚远,张林剑,乔文豹.  计算机辅助设计与图形学学报. 2013(12)
[6]一种基于最大似然Hausdorff距离的手势识别算法[J]. 何力,傅忠谦,顾理.  电子技术. 2010(05)
[7]曲线形态相似性的定义与度量[J]. 江浩,褚衍东,郭丽峰.  云南民族大学学报(自然科学版). 2009(04)

硕士论文
[1]基于UNITY3D技术的VR展台的设计与实现[D]. 褚晶莹.吉林大学 2016
[2]融合表面肌电和运动传感器信息的中国手语手势识别技术研究[D]. 杨喜东.中国科学技术大学 2016



本文编号：3144203