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基于Kinect的手势动作识别研究及其在虚拟仿真系统中的应用

杨萍萍  
【摘要】:随着科学技术的不断发展,人机交互技术受到研究学者越来越多的关注。虚拟现实技术的推出将人机交互技术的发展推向了一个新的高度,虚拟现实与人机交互技术的结合在军事仿真、医疗康复、游戏创作等领域的应用越来越多。其中,人体行为动作分析是人机交互领域中的一个重要研究课题,在人体行为动作中,基于手势动作的识别研究具有便捷、直观、互动性强、表达信息丰富等特点而成为众多研究者对人体行为分析的首选。但是传统的动作识别一般是建立在二维彩色图像上进行研究,而二维RGB图像容易受到背景扰动、光线、环境等因素对人体目标检测的干扰。近年来,越来越多的研究者开始利用图像的深度信息对人体手势动作进行识别研究。基于此,本文对微软Kinect体感设备进行研究,它可以捕捉到人体的深度图、彩色图以及骨骼图。利用Kinect捕获的深度图像,将其转换成骨骼图并提取骨骼关节点空间坐标信息,重点研究对人体手势动作识别的方法,设计一个人体手势识别系统。本文主要工作如下:1)首先介绍了人体行为识别在人机交互技术和虚拟现实技术中的应用以及国内外的研究现状,然后阐述了基于Kinect动作识别系统的背景及意义。2)其次,为了更好地理解人体的动作行为,详细介绍了Kinect的硬件设备组成以及Kinect for Windows SDK的体系原理。并解释了Kinect摄像头的工作原理、深度图像以及骨骼图像的获取原理,以及如何基于深度信息获得人体的骨骼信息。3)然后介绍了人体动作特征提取方法,针对简单和复杂动作分别提出不同的识别方法。将人体关节点的角度变化和位置变化作为识别特征,对简单动作利用关节点的空间坐标信息进行动作识别,而对复杂动作则借助于动态规划的思想来解决,即利用模板匹配的方法来进行动作识别。同时指出传统动态时间规整算法的不足,并对其进行优化,结果表明改进后的算法可以提高手势识别的准确率。4)最后通过Unity3D建立一个虚拟战场交互系统,将Kinect和鼠标作为双通道,利用手势控制越野车的运动方向以及利用鼠标控制观看的视角变化。并同步展示了基于Kinect实现用户与虚拟越野车同步运动的成果。


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