基于Leap Motion的手势识别在虚拟交互中的研究*

针对虚拟场景中的自然手势交互进行了研究,提出了基于Leap Motion的动态指尖手势轨迹识别方法。首先借助Leap Motion设备采集指尖在场景中运动时产生的坐标并同时对数据进行预处理,然后从这一系列坐标中找出起始和结束位置并提取出有效的手势轨迹,再进行轨迹优化和手势初步分类,基于加权欧氏距离将轨迹和手势模板进行相似度计算,得到识别结果。采集200组手势数据进行实验,结果证明提出的方法具有很高的识别率,将方法应用在手势交互系统中,实现使用自然手势和虚拟物品进行交互,增加了交互乐趣,改善了交互体验。     

基于Leap Motion的三维手势交互系统研究

手势识别的快速发展及体感设备的不断更新为三维手势交互提供了灵感,基于Leap Motion 手势识别和最邻近算法,建立了一种三维手势交互系统。首先对手势设计理论和交互手 势设计原则进行研究,基于此设计手势功能和建立手势库,并将手势库分为 8 种手势;其次进 行手势特征提取,建立手指关键点模型,获取手势特征的角度特征;然后计算 KNN 算法和 SVM 算法的手势识别效率,KNN 改进算法取得较好的识别效率;最后,设计三维交互系统,手势分 类为 4 个模块,每个模块有 2 个手势任务;20 名测试者中提取 1 600 组手势数据,并进行总采 集样本关节点均值的数据分析;设计三维交互系统模块,在 Unity3D 中创建的三维交互系统中 导入 1 600 组手势数据,根据自定义的 8 种手势驱动虚拟手完成交互设计过程,完成用户体验 分析和手势识别效率统计。通过研究发现,基于 Leap Motion 手势识别具有较高的识别效率, 三维手势交互系统富有创新性。     

基于Leap Motion的手势控制技术初探

最新体感设备Leap Motion的面世提供给用户一种全新的体验, 即通过跟踪探测动态手势可以进行体感游戏、虚拟演奏、凌空绘画等的非接触式人机交互. 文章首先对Leap Motion的技术特点进行介绍, 并对同类型设备进行对比总结, 介绍了Leap Motion的相关应用和发展前景. 文章分析了Leap Motion的原理和技术基础, 然后提出基于Leap Motion的手势控制技术, 最后以一个基于Unity 3D的手势控制虚拟场景中的物品运动的具体实例, 对Leap Motion手势控制技术的实现进行了细节介绍.     

基于Leap Motion的动态手势识别方法

伴随虚拟现实（Virtual Reality,VR）技术的发展,以及人们对人机交互性能和体验感的要求提高,手势识别作为影响虚拟现实中交互操作的重要技术之一,其精确度急需提升^[1].针对当前手势识别方法在一些动作类似的手势识别中表现欠佳的问题,提出了一种多特征动态手势识别方法.该方法首先使用体感控制器Leap Motion追踪动态手势获取数据,然后在特征提取过程中增加对位移向量角度和拐点判定计数的提取,接着进行动态手势隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model,HMM）的训练,最后根据待测手势与模型的匹配率进行识别.从实验结果中得出,该多特征识别方法能够提升相似手势的识别率.     

基于Leap Motion的沉浸式体感交互系统研究

Leap Motion是采用双目视觉原理来对手部进行距离的精准测量的体感交互设备,因此常被用作交互式沉浸系统的开发.以Leap Motion传感器为手势识别设备,采用TBD(Track-Before-Detect检测前跟踪)技术对手部进行追踪,根据两个摄像机进行深度成像,从而提取人体手部各关节点的深度信息并建立手部立体...     

基于Leap Motion的动态手势识别

动态手势识别作为人机交互的一个重要方向，在各个领域具有广泛的需求。相较于静态手势，动态手势的变化更为复杂，对其特征的充分提取与描述是准确识别动态手势的关键。为了解决对动态手势特征描述不充分的问题，利用高精度的Leap Motion传感器对手部三维坐标信息进行采集，提出了一种包含手指姿势和手掌位移的特征在内的、能够充分描述复杂动态手势的特征序列，并结合长短期记忆网络模型进行动态手势识别。实验结果表明，提出的方法在包含16种动态手势的数据集上的识别准确率为98.50%；与其他特征序列的对比实验表明，提出的特征序列，能更充分准确地描述动态手势特征。     

基于Leap Motion传感器的自适应动态手势识别

基于视觉的手势识别是实现新型人机交互的一项关键技术,针对手势普适性与识别率问题,在改进隐马尔可夫模型学习机制的基础上提出一种新的基于Leap Motion传感器的自适应动态手势识别方法。该方法首先采用几何特征法识别静态手姿以确定动态手势起始点与结束点,然后基于角度对动态手势轨迹进行特征提取与分类,并引入修正的重估方法计算隐马尔可夫模型参数,最后在对非定义手势识别的基础上自动学习更新隐马尔可夫模型,以提高动态手势识别率,并最终实现对26个小写字母的动态手势识别。实验结果表明,所提出的动态手势识别方法具有良好的自适应性与精确性。     

基于Leap Motion的电影前期预演人机交互方法

随着虚拟现实(VR)技术的发展,虚拟预演逐渐成为电影制作流程中不可或缺的一环,如何使用自然、多模态的交互方式,结合三维实时渲染引擎,提高电影制作人员在前期预演中的参与感,是该领域的重要研究内容.针对当前虚拟预演中使用的交互方式大多为光学运动捕捉系统等,存在价格昂贵、操作难度高、便携性差等问题.提出一种基于Leap Mo...     

基于Leap Motion的可抓取无人机系统

为了解放无人机的传统控制方式和解决高空取物等实际问题,提出一种将手势识别技术与无人机相结合的可抓取无人机系统。该系统通过Leap Motion采集手势数据,使用Python并结合Leap Motion v2 SDK库将数据进行处理,通过NRF24L01无线模块对数据进行发送,在无人机端将收到的数据通过Arduino进行分析处理,输出相应的PWM波来控制无人机的飞行状态以及机械爪的抓取。经试验证实该系统可通过手势改变无人机的飞行状态,以及控制机械爪的抓取,表明了该系统实现方法的可靠性及有效性。     

Leap Motion手势交互层次化校正方法研究

Leap Motion手势识别在识别区域边缘和手指遮挡部位存在识别不稳定的现象。提出了一种Leap Motion手势交互层次校正方法。该方法通过实时对比阈值方式分析Leap Motion的识别错误,并采用层次化的校正算法校正人手位置,解决人手交互过程中的识别不稳定现象。通过对实验进行分析,75%参与者对实验交互方式满意,80%参与者认为该方法更精确,且交互内容识别精度超过89%,充分证明了该方法能够提高Leap Motion的识别准确率,提升用户体验。     

基于Leap Motion的手术室无干扰交互技术

在手术室中,传统人机交互技术很大程度上依赖于鼠标、键盘、触摸屏等输入设备,但这种接触式交互有导致患者感染的风险.而虚拟操作人机交互过程采用计算机视觉来获取手势信息,在交互的自然性与成本上有很大的优势,是现如今人机交互领域发展的主要趋势.本文介绍了一种基于Leap Motion的手势控制技术,利用AR技术和Leap Motion设备,使得手术过程中医生无需接触手术设备,在非接触式设备的帮助下使医生能彻底远离因接触设备给手术带来的干扰和手术风险.实验表明,相比于传统的接触式交互技术,基于Leap Motion的手术室无干扰交互技术在一定程度上减少了接触式交互所带来的手术感染风险并增加了医生操作的易用性.     

基于手势的交互式虚拟环境

交互式虚拟现实系统能够为用户提供直观自然的用户接口。使用手势,用户可以更加高效地与虚拟环境进行交互。但随着系统中识别手势的增多,正确手势的识别率和系统的性能会跟着下降。文章提出用交互状态解决手势识别率和系统性能下降问题,并给出了实现方案。