作為人機(jī)交互技術(shù)研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)之一,手勢(shì)識(shí)別得到了國(guó)內(nèi)外研究學(xué)者的深入研究,并且在虛擬現(xiàn)實(shí),人工智能等方面也得到了廣泛的應(yīng)用。手勢(shì)識(shí)別根據(jù)手部是否產(chǎn)生運(yùn)動(dòng)分為靜態(tài)手勢(shì)識(shí)別和動(dòng)態(tài)手勢(shì)識(shí)別;根據(jù)獲取手部姿態(tài)方式不同分為基于非接觸式傳感器的手勢(shì)識(shí)別和基于接觸式傳感器的手勢(shì)識(shí)別。隨著傳感器的普及應(yīng)用,基于接觸式傳感器的手勢(shì)識(shí)別得到了飛速發(fā)展,特別是基于數(shù)據(jù)手套的手勢(shì)識(shí)別,數(shù)據(jù)手套通過使用多個(gè)傳感器可以更直觀的獲取手部姿態(tài)的三維空間信息,并且不受周邊環(huán)境的約束,與基于非接觸式傳感器的手勢(shì)識(shí)別相比,基于數(shù)據(jù)手套的手勢(shì)識(shí)別的研究和應(yīng)用價(jià)值更高。目前手勢(shì)識(shí)別研究工作主要集中于識(shí)別算法的研究,忽視了人機(jī)交互中以用戶為中心的理念,限制了識(shí)別算法在手勢(shì)識(shí)別中的實(shí)際應(yīng)用。本文總結(jié)了目前手勢(shì)識(shí)別算法的相關(guān)知識(shí),結(jié)合手勢(shì)識(shí)別技術(shù)在虛擬現(xiàn)實(shí)訓(xùn)練裝配場(chǎng)景中的應(yīng)用,設(shè)計(jì)了一套以用戶為中心的手勢(shì)識(shí)別方法。首先,為保證用戶在虛擬現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中擁有更自然、更沉浸式的體驗(yàn),本文參考中國(guó)手語手冊(cè)、人手部骨骼關(guān)節(jié)和數(shù)據(jù)手套傳感器的分布對(duì)手勢(shì)進(jìn)行了定義;其次,分析數(shù)據(jù)手套采集的數(shù)據(jù)優(yōu)缺點(diǎn),對(duì)手勢(shì)樣本訓(xùn)練集做了優(yōu)化處理,并針對(duì)k-mean... 

【文章來源】：大連海事大學(xué)遼寧省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：58 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 基于視覺的手勢(shì)識(shí)別研究現(xiàn)狀
        1.2.2 基于數(shù)據(jù)手套的手勢(shì)識(shí)別研究現(xiàn)狀
        1.2.3 手勢(shì)識(shí)別應(yīng)用現(xiàn)狀
    1.3 研究課題的主要內(nèi)容
    1.4 論文組織結(jié)構(gòu)
2 手勢(shì)識(shí)別相關(guān)內(nèi)容及算法介紹
    2.1 手勢(shì)識(shí)別技術(shù)相關(guān)概念
        2.1.1 基于非穿戴設(shè)備的手勢(shì)識(shí)別
        2.1.2 基于穿戴式設(shè)備的手勢(shì)識(shí)別
        2.1.3 優(yōu)缺點(diǎn)比較
    2.2 常見的基于數(shù)據(jù)手套的手勢(shì)識(shí)別算法
        2.2.1 隱馬爾可夫模型
        2.2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
        2.2.3 動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法
        2.2.4 優(yōu)缺點(diǎn)比較
    2.3 本章小結(jié)
3 手勢(shì)定義及數(shù)據(jù)預(yù)處理
    3.1 數(shù)據(jù)手套簡(jiǎn)述點(diǎn)
    3.2 手勢(shì)定義
        3.2.1 手部姿態(tài)分析
        3.2.2 面向虛擬現(xiàn)實(shí)訓(xùn)練的手勢(shì)構(gòu)建
    3.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理
        3.3.1 訓(xùn)練樣本的缺點(diǎn)
        3.3.2 訓(xùn)練樣本的優(yōu)化
    3.4 本章小結(jié)
4 基于特征模板帶閾值的DTW算法的手勢(shì)識(shí)別
    4.1 劃時(shí)間區(qū)域的雙重k-means特征提取方法
        4.1.1 k-means算法
        4.1.2 k值和初始質(zhì)心的優(yōu)化選擇
        4.1.3 特征提取
    4.2 起止標(biāo)簽
    4.3 基于特征模板帶閾值的DTW算法
        4.3.1 特征模板
        4.3.2 最大累積距離
    4.4 相似度匹配過程
    4.5 實(shí)驗(yàn)過程
        4.5.1 特征提取
        4.5.2 手勢(shì)識(shí)別
    4.6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    4.7 實(shí)例驗(yàn)證結(jié)果與分析
    4.8 本章小結(jié)
5 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
作者簡(jiǎn)歷及攻讀碩士學(xué)位期間的科研成果



本文編號(hào)：2905987