增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（Augmented Reality）是指將計(jì)算機(jī)生成的虛擬環(huán)境與真實(shí)環(huán)境融為一體技術(shù),它使用戶(hù)從視覺(jué)上認(rèn)為虛擬物體是真實(shí)世界的一部分。增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)交互技術(shù)則是在增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)的基礎(chǔ)上,使用者能夠與系統(tǒng)中添加的虛擬信息進(jìn)行互動(dòng),以及控制虛擬物體,從而提升用戶(hù)體驗(yàn)。隨著硬件性能的提升及增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)的發(fā)展,傳統(tǒng)的交互方式因人與虛擬物體交互的過(guò)程中對(duì)虛擬物體的操控能力較差,交互效果缺乏真實(shí)感,致使應(yīng)用范圍受到限制。為此,對(duì)其研究受到人們的關(guān)注。經(jīng)過(guò)分析相關(guān)研究現(xiàn)狀,探討了多種交互技術(shù),提出了基于Kinect傳感器指令式與多通道式相結(jié)合的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)交互方法,其中包括了基于深度一致性的交互、靜態(tài)手勢(shì)指令交互和動(dòng)態(tài)手勢(shì)指令交互三種交互方式,這些交互方法對(duì)虛擬物體有高效的控制性,提高增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)交互系統(tǒng)的穩(wěn)定性、實(shí)時(shí)性和真實(shí)性。本課題的主要工作與創(chuàng)新如下:（1）針對(duì)Kinect傳感器獲取的深度圖像存在數(shù)據(jù)噪聲問(wèn)題,提出了一種高效的兩次濾波算法,有效的去除了圖像中像素抖動(dòng)以及空洞等噪聲,且保證算法的實(shí)時(shí)性,為指令識(shí)別提供高質(zhì)量的圖像數(shù)據(jù)。（2）針對(duì)使用者發(fā)出的靜態(tài)手勢(shì)指令識(shí)別率低下、實(shí)時(shí)性差問(wèn)題,提出了手... 

【文章來(lái)源】：沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué)遼寧省

【文章頁(yè)數(shù)】：70 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題研究的背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 交互方式分類(lèi)
        1.2.2 研究動(dòng)態(tài)
    1.3 課題研究?jī)?nèi)容
    1.4 論文組織結(jié)構(gòu)
第2章 相關(guān)技術(shù)概述
    2.1 增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)
        2.1.1 增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)工作框架
        2.1.2 目標(biāo)識(shí)別、跟蹤與注冊(cè)技術(shù)
        2.1.3 顯示技術(shù)
        2.1.4 增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)交互技術(shù)
    2.2 增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)的標(biāo)定技術(shù)
        2.2.1 坐標(biāo)系統(tǒng)與攝像機(jī)模型
        2.2.2 攝像機(jī)標(biāo)定
    2.3 Kinect傳感器
        2.3.1 Kinect簡(jiǎn)介
        2.3.2 Kinect工作原理
        2.3.3 Kinect攝像機(jī)標(biāo)定與配準(zhǔn)
    2.4 Unity引擎技術(shù)
    2.5 本章小結(jié)
第3章 交互手勢(shì)的檢測(cè)與識(shí)別
    3.1 概述
    3.2 目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別算法研究現(xiàn)狀
    3.3 動(dòng)態(tài)手勢(shì)指令的識(shí)別與檢測(cè)
    3.4 靜態(tài)手勢(shì)指令的檢測(cè)
        3.4.1 人手目標(biāo)檢測(cè)
        3.4.2 深度圖像實(shí)時(shí)濾波算法
    3.5 靜態(tài)手勢(shì)指令識(shí)別
        3.5.1 訓(xùn)練數(shù)據(jù)獲取
        3.5.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
        3.5.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
    3.6 本章小結(jié)
第4章 虛實(shí)目標(biāo)交互
    4.1 人體模型三維重建
        4.1.1 三維重建流程
        4.1.2 計(jì)算點(diǎn)云
        4.1.3 建立人體模型三維網(wǎng)格
        4.1.4 人體模型渲染
    4.2 基于深度一致性的交互
    4.3 手勢(shì)指令交互
        4.3.1 靜態(tài)手勢(shì)指令交互實(shí)現(xiàn)
        4.3.2 動(dòng)態(tài)手勢(shì)指令交互實(shí)現(xiàn)
    4.4 多交互方式
    4.5 測(cè)試與分析
        4.5.1 動(dòng)態(tài)手勢(shì)指令測(cè)試
        4.5.2 靜態(tài)手勢(shì)指令測(cè)試
        4.5.3 協(xié)同手勢(shì)指令測(cè)試
        4.5.4 基于深度一致性的交互測(cè)試
        4.5.5 深度一致性測(cè)試
    4.6 本章小結(jié)
第5章 增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)交互系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
    5.1 系統(tǒng)框架
        5.1.1 系統(tǒng)環(huán)境與工作流程
        5.1.2 系統(tǒng)層次架構(gòu)
        5.1.3 組件間通訊
    5.2 指令識(shí)別端的實(shí)現(xiàn)
    5.3 交互操作端的實(shí)現(xiàn)
        5.3.1 GetBodyFrame組件實(shí)現(xiàn)
        5.3.2 MeshVisualizer組件實(shí)現(xiàn)
        5.3.3 交互功能組件實(shí)現(xiàn)
    5.4 實(shí)現(xiàn)效果
        5.4.1 深度一致性的交互效果
        5.4.2 手勢(shì)交互控制效果
    5.5 本章小結(jié)
第6章 結(jié)論
參考文獻(xiàn)
在學(xué)研究成果
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)的6自由度工業(yè)機(jī)器人示教研究[J]. 張石磊,陳成軍,李東年,洪軍.  機(jī)電工程. 2019(01)
[2]基于深度信息的動(dòng)態(tài)手勢(shì)識(shí)別綜述[J]. 陳甜甜,姚璜,左明章,田元,楊夢(mèng)婷.  計(jì)算機(jī)科學(xué). 2018(12)
[3]工業(yè)設(shè)計(jì)中多重感官交互增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與應(yīng)用[J]. 張青.  科學(xué)技術(shù)與工程. 2018(32)
[4]增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)在解剖學(xué)實(shí)驗(yàn)教學(xué)中的應(yīng)用初探[J]. 郭婷婷,王寧寧,王英博,婁巖.  基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)教育. 2018(11)
[5]光學(xué)透視增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)眼鏡研究熱點(diǎn)[J]. 鄧念晨,楊旭波.  上海交通大學(xué)學(xué)報(bào). 2018(10)
[6]基于非線性尺度空間的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景識(shí)別算法[J]. 寇蘭,秦鳴謙,趙新雨,黃宏程.  計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì). 2018(10)
[7]改進(jìn)的混合包圍盒碰撞檢測(cè)算法研究（英文）[J]. 王超,張志利,龍勇,王韶迪.  系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào). 2018(11)
[8]手勢(shì)識(shí)別技術(shù)前沿概述[J]. 焦家祥.  電子世界. 2018(15)
[9]基于特征融合的靜態(tài)手勢(shì)識(shí)別[J]. 緱新科,王瑤.  計(jì)算機(jī)與數(shù)字工程. 2018(07)
[10]基于Kinect的實(shí)時(shí)手勢(shì)識(shí)別方法[J]. 田元,王學(xué)璠,王志鋒,陳加,姚璜.  計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì). 2018(06)

博士論文
[1]增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)環(huán)境下基于手勢(shì)的自然交互[D]. 孫超.浙江大學(xué) 2010

碩士論文
[1]基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的動(dòng)態(tài)手勢(shì)識(shí)別方法[D]. 閆世洋.南京郵電大學(xué) 2018
[2]基于移動(dòng)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)的博物館導(dǎo)覽系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 虞錦東.沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué) 2018
[3]基于增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)的虛實(shí)交互設(shè)計(jì)研究[D]. 張樹(shù)鵬.北京郵電大學(xué) 2018
[4]增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)中深度一致性問(wèn)題的研究[D]. 劉自強(qiáng).沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué) 2017
[5]基于Kinect的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)人手康復(fù)自然交互[D]. 鄭勇.南京信息工程大學(xué) 2016
[6]基于深度一致性的虛實(shí)融合技術(shù)研究[D]. 秦勇旭.沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué) 2015
[7]基于Kinect的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)交互技術(shù)研究[D]. 董世明.上海大學(xué) 2014
[8]增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)中虛實(shí)融合和人機(jī)交互技術(shù)的研究與應(yīng)用[D]. 黃震宇.電子科技大學(xué) 2012
[9]三維人機(jī)交互系統(tǒng)中的若干關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 李揚(yáng).浙江大學(xué) 2011



本文編號(hào)：3050910