基于Kinect深度信息的虚拟手驱动算法研究

摘要：

为提升人机交互真实性与沉浸感,实现人手直接参与交互的目的,采用Aiolos库与朴素贝叶斯算法追踪的方法,获取手部数据驱动虚拟手.通过Kinect获取深度图像与骨架信息等原始数据,以校准方程和最小二乘法对原始数据标定,结合Aiolos库与朴素贝叶斯算法追踪手部数据,经指数平滑后跨平台传输的数据流与Transform-Bone控制器绑定虚拟手骨骼,最终获得利用手部追踪数据驱动虚拟手的结果.提出的虚拟手驱动方式与受限的传统交互方式相比,可发挥人手多自由度优势,对于虚拟现实研究中交互性与沉浸感的提高具有重要意义.

关键词：人机交互、Kinect、贝叶斯算法、Aiolos库、虚拟手、驱动算法

所属期刊栏目：38

分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家“863”项目子课题2015AA016404-4;山东科技大学领军人才计划项目

在线出版日期：2019-08-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：92-99