基于Leap Motion的手勢交互在虛擬場景中的研究.pdf

1、伴隨著信息技術(shù)的深入發(fā)展，計算機已經(jīng)進入到人類的日常生活，無論是工作還是學(xué)習(xí)，都需要頻繁的和計算機進行交互。傳統(tǒng)的人機交互如鍵盤輸入、屏幕輸出等方式都是以計算機為中心進行演變和發(fā)展，它需要人去適應(yīng)計算機。近年來，先后又出現(xiàn)了筆式、觸摸、語音、視頻等交互類型，這些變化說明人在人機交互中開始逐步占領(lǐng)中心位置。手勢是人類使用頻繁的交流方式之一，直觀且便于表達。微軟創(chuàng)始人比爾·蓋茨說過:“人類自然形成的與自然界溝通的認知習(xí)慣必定是人機交互的發(fā)展

2、方向”，而本文研究的基于LeapMotion的虛擬場景中的手勢交互，即使用自然手勢來和計算機“對話”。借助計算機視覺和圖像處理等技術(shù)，手勢交互能夠?qū)崿F(xiàn)自然手勢采集、特征向量提取、人手建模、手勢含義識別以及用戶需求響應(yīng)等。
　　本文首先簡要介紹了基于自然手勢的人機交互的研究背景和意義，并闡述了手勢識別技術(shù)在國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀以及Leap Motion相關(guān)技術(shù)原理和軟件系統(tǒng)。然后在研究手勢交互系統(tǒng)的一般結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，基于數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中隊列先

3、進先出的思想，提出了使用滑動幀來更新背景模板的背景差分法，并改進了YCbCr顏色空間模型，以及實現(xiàn)了基于改進的背景差分法和YCbCr顏色空間的手勢分割方法。實驗表明，比起傳統(tǒng)的方法，本文方法的分割效果更好，魯棒性更高;基于模板匹配的思想，提出了基于Leap Motion的指尖手勢軌跡識別方法，利用Leap Motion獲取指尖在三維空間中的坐標，通過提取指尖軌跡，和模板進行匹配，識別出手勢。本文方法對光線變化不敏感，采集了300組樣本數(shù)