EAST三維模型結(jié)構(gòu)復(fù)雜、部件種類繁多,對于大屏幕上的EAST模型交互,傳統(tǒng)的交互設(shè)備如鼠標鍵盤等都需要時刻接觸設(shè)備,給用戶帶來不便。無法達到普通小顯示屏給人帶來的交互一致性,同時大屏幕上的交互會帶來強烈的空間差異性,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。因此我們設(shè)計了一種自由、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三維模型手勢交互系統(tǒng)。對系統(tǒng)的研究分為三個部分實現(xiàn):需求分析、算法研究實現(xiàn)、系統(tǒng)實現(xiàn)和測試。在需求分析階段,首先對EAST實體裝置的基本情況進行了簡單介紹,從而引出了 EAST三維虛擬模型的交互需求。然后針對EAST模型的結(jié)構(gòu)進行了分析和介紹,并以調(diào)查問卷的形式進行交互需求的調(diào)研和分析。通過調(diào)研分析,我們設(shè)計了6種手勢,分別是移動、點擊、拾取、旋轉(zhuǎn)、拖拽、縮放。與此同時,通過查閱和研究國內(nèi)與國外的裸手識別相關(guān)資料和文獻,我們最終提出了 "基于Kinect和指尖特征"的動態(tài)手勢識別算法。"基于Kinect和指尖特征"的手勢識別算法的實... 

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

【文章頁數(shù)】：81 頁

【學位級別】：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 詳細信息顯示
        2.3.4 模型拾取及視口變換
        2.3.5 EAST主機裝配動畫
    2.4 交互手勢設(shè)計
    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手勢交互系統(tǒng)實現(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
        5.2.3 算法設(shè)計
    5.3 指尖特征提取實現(xiàn)
        5.3.1 Kinect初始化
        5.3.2 GMM模型訓練實現(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)功能實現(xiàn)
        5.4.1 手勢模板定義
        5.4.2 模型處理
        5.4.3 功能實現(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)手勢識別的穩(wěn)定性
        5.5.3 動態(tài)手勢識別的準確率
    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
致謝
在讀期間發(fā)表的學術(shù)論文與取得的其他研究成果


【參考文獻】：
期刊論文
[1]增強現(xiàn)實環(huán)境下的人手自然交互[J]. 孫超,張明敏,李揚,湯興,潘志庚.  計算機輔助設(shè)計與圖形學學報. 2011(04)
[2]基于Hausdorff距離的手勢識別[J]. 張良國,吳江琴,高文,姚鴻勛.  中國圖象圖形學報. 2002(11)
[3]連續(xù)動態(tài)手勢的時空表觀建模及識別[J]. 任海兵,祝遠新,徐光祐,林學訚,張曉平.  計算機學報. 2000(08)
[4]基于表觀的動態(tài)孤立手勢識別[J]. 祝遠新,徐光祐,黃浴.  軟件學報. 2000(01)
[5]基于數(shù)據(jù)手套輸入的漢語手指字母的識別[J]. 吳江琴,高文,陳熙霖.  模式識別與人工智能. 1999(01)

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

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



本文編號：3445435