本文關(guān)鍵詞：沉浸式虛擬現(xiàn)實(shí)中人機(jī)交互關(guān)鍵技術(shù)研究

  更多相關(guān)文章： 虛擬現(xiàn)實(shí) 人機(jī)交互 3DUI 手勢識別

【摘要】：虛擬現(xiàn)實(shí)(Virtual Reality,VR)是計(jì)算機(jī)對三維環(huán)境的模擬,其目標(biāo)是獲得強(qiáng)烈的置身于虛擬環(huán)境的感覺即沉浸感。這需要各種技術(shù)進(jìn)行協(xié)作,其中重要的一項(xiàng)就是輸入設(shè)備。目前,無接觸的Kinect體感交互方案雖然已經(jīng)有了廣泛研究,但在以O(shè)culus Rift虛擬現(xiàn)實(shí)眼鏡為平臺的研究方興未艾。手勢交互將主要的操作介質(zhì)手帶入了虛擬環(huán)境,憑借其自然、直接的特點(diǎn)成為VR輸入的研究熱點(diǎn)。本文在總結(jié)骨骼動(dòng)畫技術(shù)、基于視覺的手勢識別研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,分析了沉浸式虛擬現(xiàn)實(shí)中交互方式存在的問題,對基于手勢的沉浸式虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)進(jìn)行了重點(diǎn)研究,主要工作包括:第一,針對大部分手勢識別方法無法適應(yīng)實(shí)際應(yīng)用條件下實(shí)時(shí)連續(xù)手勢流的問題,提出一種高效且準(zhǔn)確的手勢識別方法,即基于關(guān)節(jié)向量的樸素貝葉斯手勢識別算法。該算法使用了骨骼信息和運(yùn)動(dòng)信息加關(guān)節(jié)向量的特征表示,并引入一種自適應(yīng)樸素貝葉斯算法,使用較少的樣本就可以完成訓(xùn)練。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法具有較高的識別率和識別速度,可以有效適應(yīng)連續(xù)數(shù)據(jù)流,對虛擬現(xiàn)實(shí)應(yīng)用的兼容性好,顯著增加了用戶在虛擬場景中的沉浸感。第二,針對目前沒有一個(gè)完善的手勢交互視覺反饋方案,結(jié)合骨骼動(dòng)畫和碰撞檢測技術(shù),提出了一種三維用戶界面(Three Dimensional User Interface,3DUI)和交互方法。該方法通過3DUI元素對手勢的反饋與虛擬環(huán)境發(fā)生交互,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明其設(shè)計(jì)可以有效地通過手勢的視覺反饋增進(jìn)沉浸式體驗(yàn)。第三,通過集成以上所提的手勢識別算法和3DUI技術(shù),設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)沉浸式虛擬現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)。該系統(tǒng)包含了應(yīng)用本文方法的示例情景。
【關(guān)鍵詞】：虛擬現(xiàn)實(shí) 人機(jī)交互 3DUI 手勢識別
【學(xué)位授予單位】：重慶郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.9;TP11
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-9
• 第1章 引言9-16
• 1.1 研究背景及意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-14
• 1.2.1 虛擬現(xiàn)實(shí)人機(jī)交互的研究與發(fā)展10-12
• 1.2.2 VR交互體驗(yàn)的研究12-13
• 1.2.3 存在的問題及研究難點(diǎn)分析13-14
• 1.3 論文主要工作14-15
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)15-16
• 第2章 沉浸式虛擬現(xiàn)實(shí)交互方法基礎(chǔ)16-32
• 2.1 沉浸式虛擬現(xiàn)實(shí)設(shè)備16-19
• 2.1.1 Oculus Rift頭戴顯示器16-17
• 2.1.2 Microsoft Kinect傳感器17-18
• 2.1.3 Leap Motion傳感器18-19
• 2.2 手勢識別技術(shù)19-27
• 2.2.1 傳統(tǒng)手勢識別19-25
• 2.2.2 深度傳感器手勢識別25-27
• 2.3 碰撞檢測技術(shù)27-29
• 2.4 三維人機(jī)交互29-31
• 2.5 本章小結(jié)31-32
• 第3章 基于深度傳感器的手勢交互方法和實(shí)驗(yàn)32-41
• 3.1 問題描述和研究思路32-33
• 3.2 基于特征向量的手勢識別算法33-35
• 3.2.1 特征向量的計(jì)算33-34
• 3.2.2 算法描述34-35
• 3.3 方法驗(yàn)證和實(shí)驗(yàn)分析35-40
• 3.3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與環(huán)境35
• 3.3.2 手勢識別的驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)35-37
• 3.3.3 弱光照條件下驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)37
• 3.3.4 識別率對比實(shí)驗(yàn)37-39
• 3.3.5 效率對比實(shí)驗(yàn)39-40
• 3.4 本章小結(jié)40-41
• 第4章 基于碰撞檢測的三維交互方法研究41-50
• 4.1 問題描述和研究思路41-42
• 4.2 基于碰撞檢測的人機(jī)交互研究42-45
• 4.2.1 基于光線投射的碰撞檢測42-43
• 4.2.2 指向和懸停手勢43
• 4.2.3 基于物理引擎的碰撞檢測43-45
• 4.2.4 算法描述45
• 4.3 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析45-49
• 4.3.1 實(shí)驗(yàn)方案45-46
• 4.3.2 碰撞檢測交互驗(yàn)證性實(shí)驗(yàn)46-47
• 4.3.3 交互方法可用性分析47-49
• 4.4 本章小結(jié)49-50
• 第5章 基于手勢的沉浸式虛擬現(xiàn)實(shí)交互系統(tǒng)50-60
• 5.1 系統(tǒng)需求分析50-51
• 5.1.1 系統(tǒng)配置與運(yùn)行要求50
• 5.1.2 功能需求50-51
• 5.2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)51-57
• 5.2.1 架構(gòu)設(shè)計(jì)51-52
• 5.2.2 系統(tǒng)功能模塊設(shè)計(jì)52-53
• 5.2.3 系統(tǒng)詳細(xì)設(shè)計(jì)53-56
• 5.2.4 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)56-57
• 5.3 系統(tǒng)主要功能測試57-59
• 5.4 本章小結(jié)59-60
• 第6章 總結(jié)及未來工作60-62
• 6.1 論文工作總結(jié)60-61
• 6.2 未來工作61-62
• 參考文獻(xiàn)62-68
• 致謝68-69
• 攻讀碩士學(xué)位期間從事的科研工作及取得的成果69

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 李紅波;丁林建;吳渝;冉光勇;;基于Kinect骨骼數(shù)據(jù)的靜態(tài)三維手勢識別[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件;2015年09期

2 李紅波;冉光勇;吳渝;丁林建;;一種基于Kinect的角色骨骼動(dòng)畫方法[J];重慶郵電大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2014年04期

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本文編號：732502