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姚争为 《中国图象图形学报》2014,19(3)
当手和手臂都进入深度相机所设定的有效深度范围时,它们将被作为一个整体来提取,若处理时也把它们作为一个整体,这可能会影响手势交互的一些重要算法,如掌心估测,手朝向估测,手的跟踪等。本文分析了手腕的运动特征和手的轮廓特点,并利用内切矩形的几何特征,提出了手腕识别算法来分割手与手臂;为了提高掌心估测算法的性能,本文分析了锐角三角形和最大内切圆的几何特征,并结合手势交互的特点,提出了新的掌心估测算法。经实验证明,手腕识别算法能较好地分割出手与手臂,新的掌心估测算法较之原算法在性能上有显著提高。 相似文献
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根据增强现实在视频对象跟踪中的应用需求,提出一种综合利用尺度不变特征变换(SIFT)算子、K聚类算法和轮廓检测的视频对象跟踪算法。该算法利用简易SIFT获得输入图像的特征点,通过K聚类算法获得可能的对象聚类,并采用改进的轮廓处理方法得到对象边界,移除孤立点,确定对象特征点,在对象特征点中获取增强现实应用中需要的注册点。在关键帧匹配中,只要使用对象特征点进行对象匹配。实验结果表明,该算法具有运行速度快、匹配正确率高的特点,能满足增强现实视频应用的注册需求。 相似文献
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人手结构估测是建立个性化三维人手模型以及进行人手姿态估测的重要步骤之一。由于人手骨架为表皮所覆盖,普通摄像机无法直接获得其结构,因此常常需要人员参与估测过程,无法真正实现自动化,这必然会增加估测的时间和估测的复杂度。本文从人手纹理与人手关节位置相关性出发,利用一套图像分割和图像增强技术提取出大致的人手连接结构;再利用多视点三维建模、三维拟合技术和粒子群优化算法,进一步优化之前的人手连接结构,估测的每个阶段均无需人员参与,真正实现了估测过程自动化,减少了估测时间和估测误差。 相似文献
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在增强现实系统中,以抛掷作为主要交互手段,必须要具备高效的动作识别和响应能力。从抛掷动作的特征入手,着重分析了它的速度变化规律。依据此规律,设计了滑动平均结合模糊综合评判的算法,实现了对抛掷动作的准确判断,和虚拟物体的起抛速度的精确计算。实验结果表明,系统不受抛掷速度和种类的限制,有很好的实时性。 相似文献
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由于现有硬件和检测条件的限制,抓取中手指与虚拟物体之间往往会有穿透和空隙现象出现,无遮挡时就会被用户察觉;如果立即改变虚拟物体的位置来消除穿透和空隙,会使虚拟物体产生明显跳跃,缺乏交互真实感。分析了运动时手指与虚拟物体的遮挡关系,运用三维图形学中的理论实现对不遮挡情况的判断;将其与灰色预测理论相结合,实现对手的移动预测;根据预测结果和最大速度差原则,自适应地调整虚拟物体的速度,使虚拟物体与手逐渐融合。实验结果表明,使用提出的方法,既可提高抓取的成功率,又能保证虚拟物体与手的自然融合。 相似文献
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增强现实系统中基于视觉感知的抓取识别 总被引:1,自引:0,他引:1
增强现实系统采用单目光学透视式头盔时必然会使虚拟物体呈现在真实物体之前,使用户无法得知应该在何处抓取虚拟物体,并且系统所得到的抓取数据也会受硬件本身、人和环境等因素影响而产生偏差.从人的视觉感知习惯入手,利用机器人学和光线几何理论实现基于视觉感知的碰撞检测;通过分析抓取过程,得出3条抓取知识规则,并将其与模糊理论结合应用于证据推理.实验结果表明,采用文中方法,用户能轻松地实现抓取,整个交互过程相当自然. 相似文献
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针对目前课程思政工作较多地关注课堂教学,但课堂教学受环境和时间的限制,教学形式相对比较单一,影响课程思政实施效果的问题,提出三位一体的程序设计课程思政课堂教学思路,介绍教学体系建设过程,最后通过问卷调查结果说明教学效果。 相似文献