三维人手跟踪中微观结构的应用

为构建更准确、更自然的三维人手交互系统,提出基于状态变量微观结构的粒子滤波算法和基于交互微观结构的反馈机制。对三维人手跟踪系统中的人手交互行为数据和人手状态变量数据进行分析,确定有效的交互微观结构和状态变量微观结构;利用交互微观结构建立有效路径选择及交互反馈机制;应用状态变量微观结构建立各个动作采样模型,构造采样数据库,完成基于状态变量微观结构的粒子滤波算法;采用基于状态变量微观结构的粒子滤波算法和基于交互微观结构的反馈机制构建三维人手交互系统,完成虚拟装配任务。实验结果表明:微观结构应用于三维人手交互系统,提高了算法的精度。

快速的三维人手运动跟踪方法研究

三维人手运动跟踪是人机交互领域的一个重要研究方向.提出了一种新的基于模型的三维人手运动跟踪方法,该方法将层次优化嵌入到基于粒子滤波器的跟踪框架中,通过在隐状态空间中对粒子采样来提高粒子滤波器采样效率.首先,提出了采用低维隐状态来描述人手的配置状态,并根据人手的生理运动约束建立人手动态模型;其次,为提高粒子在隐状态空间的采样效率,提出了采用层次遗传优化来快速地在局部寻找好的粒子,并以此作为重要度采样函数修正粒子滤波的采样算法.实验结果表明,该方法可以在人手自遮挡存在时的复杂背景下快速地对人手运动进行跟踪.

基于最邻近算法的三维手势交互系统设计

由于传统的三维交互系统信息敏感度差,所以交互结果准确性低。为了解决上述问题,引用最邻近算法设计了一种新的三维手势交互系统。对系统的硬件、软件进行优化设计,系统硬件设计了手势记录数据转化结构、数据处理核心结构、手势对比纠正结构,同时加入信息记录处理器、数据接收传输处理器、智能学习处理器提高信息的敏感程度;系统软件引用最邻近算法,利用最邻近算法优化了图像代码,对多数据进行采集分析,利用数据处理核心结构对手势信息表达进行完全解读,显示最终的交互结果。实验结果表明,基于最邻近算法设计的三维手势交互系统,通过多个处理器处理信息能够很好地提高信息敏感程度,提高交互结果的准确性。