基于Leap Motion的手勢(shì)識(shí)別在虛擬沙畫(huà)中的應(yīng)用研究.pdf

1、隨著虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)的快速發(fā)展和體感交互設(shè)備的不斷推廣，人們?cè)絹?lái)越傾向于使用自然、方便的方式實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互，尤其是手勢(shì)交互。因此，虛擬現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)中手勢(shì)識(shí)別的研究與發(fā)展具有重要的意義。沙畫(huà)創(chuàng)作是21世紀(jì)初期新興的一種藝術(shù)創(chuàng)作方式，沙子動(dòng)畫(huà)搭配流暢跌宕的背景音樂(lè)給人們帶來(lái)全新的視聽(tīng)感受。近些年，虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)逐漸融入沙畫(huà)藝術(shù)中，形成虛擬沙畫(huà)。因此，本課題以虛擬沙畫(huà)為應(yīng)用背景，對(duì)手勢(shì)識(shí)別算法理論及Leap Motion的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了系統(tǒng)的研究，改進(jìn)手

2、勢(shì)識(shí)別算法，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于Leap Motion和Unity3D的虛擬沙畫(huà)系統(tǒng)。主要工作內(nèi)容如下:
　　(1)深入研究手勢(shì)識(shí)別算法，結(jié)合稀疏表示方法和壓縮感知理論，引入基于稀疏表示的分類(lèi)(SRC)算法;在此基礎(chǔ)上，結(jié)合K-最近鄰(K-NN)算法，對(duì)SRC算法進(jìn)行改進(jìn)，提出KNN-SRC算法，并從理論和實(shí)驗(yàn)兩方面驗(yàn)證其可行性。
　　(2)結(jié)合KNN-SRC手勢(shì)識(shí)別算法，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于Leap Motion的手勢(shì)識(shí)別模型。本

3、文充分利用Leap Motion精確捕獲人手信息的特性，完成數(shù)據(jù)的采集、特征向量的提取、指尖位置的檢測(cè)及跟蹤。同時(shí)，改進(jìn)特征提取算法，優(yōu)化跟蹤算法，最終通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)相關(guān)改進(jìn)內(nèi)容的有效性進(jìn)行測(cè)試，為實(shí)現(xiàn)虛擬沙畫(huà)系統(tǒng)奠定基礎(chǔ)。
　　(3)將構(gòu)建的基于Leap Motion的手勢(shì)識(shí)別模型及相關(guān)改進(jìn)算法應(yīng)用到Unity3D平臺(tái)搭建的虛擬沙畫(huà)系統(tǒng)中。編寫(xiě)腳本文件定義手勢(shì)語(yǔ)義并在手勢(shì)識(shí)別后實(shí)現(xiàn)沙畫(huà)繪制，采用粒子系統(tǒng)模擬落沙效果，并導(dǎo)入在3Ds