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一种视觉信息融合数据手套设计研究
资料介绍
基于数据手套的手势交互是人机交互技术的重要实现方式,手势识别和空间定位效率对虚拟交互任务中的沉浸感和体验感有重要影响.目前主要的数据手套产品的复杂结构导致相应建模及手势识别算法设计复杂度高,难以兼顾成本和效率.面向应用需求,完成了一种融合视觉信息的数据手套应用系统方案设计.首先,在手势识别上,通过将3指弯曲度数据和视觉采集模型相结合的方法,有效简化了手势的建模和匹配过程,实现对特定手势的快速识别.其次,在空间位置定位上,提出了一种高效的基于特征校验的霍夫变换算法:通过摄像头捕获发光球的圆形轮廓以计算其三维空间位置;使用基于直径方程的改进型霍夫梯度算法降低圆形检测识别复杂度;对于连续帧图像,采用了基于可信度的特征校验法则进行快速处理,进一步提高算法整体效率.最后,该方案在沉浸式中学虚拟实验系统中应用,系统运行稳定,具有良好的交互体验.
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| 1577678794一种视觉信息融合数据手套设计研究.pdf | 1M |
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ＤＯＩ１０．７５４４ｉｓｓｎ１０００１２３９ ．２０１８ ．２０１７０８９１
－
计 算 机 研 究 与 发 展
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（ ）： ，
５５１２ ２７６４ ２７７４ ２０１８
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ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｏｍ ｕｔｅｒＲｅｓｅａｒｃｈａｎｄＤｅｖｅｌｏ ｍｅｎｔ
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一种视觉信息融合数据手套设计研究
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１
（
）
西南科技大学计算机科学与技术学院 四川绵阳
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６２１０１０
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２
３
４
（
）
西南科技大学四川省军民融合研究院 四川绵阳
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６２１０１０
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（
）
达闼科技成都有限公司 成都
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６１０１００
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（ 、 （
法国国家科学研究中心电子 计算与成像科学实验室 勃艮第大学
）
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）
２１０７８
法国第戎
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（
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ｗｆ ２００１ １２６．ｃｏｍ
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）
ＤｅｓｉｎａｎｄＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＤａｔａＧｌｏｖｅＢａｓｅｄｏｎＶｉｓｕａｌＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＦｕｓｉｏｎ
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３
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２
３
４
（
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，
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Ｍｉａｎａｎ Ｓｉｃｈｕａｎ６２１０１０
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Ｓｃｈｏｏｌｏ Ｃｏｍ ｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏ
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Ｍｉａｎａｎ Ｓｉｃｈｕａｎ６２１０１０
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（
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Ｌａｂｏｒａｔｏｒ ｏ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｍ ｕｔｉｎ ａｎｄＩｍａｉｎ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ ＦｒｅｎｃｈＮａｔｉｏｎａｌＣｅｎｔｒｅ ｏｒＳｃｉｅｎｔｉｉｃＲｅｓｅａｒｃｈ ＬＥ２ＩＵＭＲ
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ＣＮＲＳ６３０６ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔ ｏ Ｂｕｒ ｕｎｄ
ｇ
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Ｄｉｏｎ Ｆｒａｎｃｅ２１０７８
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Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｇｅｓｔｕｒｅｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｄａｔａ ｌｏｖｅｉｓａｎｉｍ ｏｒｔａｎｔｗａ ｔｏｒｅａｌｉｚｅｈｕｍａｎｃｏｍ ｕｔｅｒ
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ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ ．Ｔｈｅｅｆｆｅｃｔｏｆ ｅｓｔｕｒｅｒｅｃｏｎｉｔｉｏｎａｎｄｓａｔｉａｌ ｏｓｉｔｉｏｎｉｎ ｈａｓａｎｉｍ ｏｒｔａｎｔｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｎｔｈｅ
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ｉｍｍｅｒｓｉｏｎａｎｄｅｘｅｒｉｅｎｃｅｏｆｖｉｒｔｕａｌｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｔａｓｋｓ．Ｔｈｅｃｏｍ ｌｅｘｓｔｒｕｃｔｕｒｅｏｆｔ ｉｃａｌ
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ｒｏｄｕｃｔｓｌｅａｄｔｏｈｉｈｃｏｍ ｌｅｘｉｔ ｏｆ ｍｏｄｅｌｉｎ ａｎｄ ｅｓｔｕｒｅｒｅｃｏｎｉｔｉｏｎａｌｏｒｉｔｈｍ ａｎｄｉｔｓｈａｒｄｔｏ
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，
ｂａｌａｎｃｅｔｈｅｃｏｓｔａｎｄｅｆｆｉｃｉｅｎｃ ．Ａｉｍｉｎ ａｔｔｈｅｒｅｕｉｒｅｍｅｎｔｓｏｆａ ｌｉｃａｔｉｏｎ ｗｅｃｏｍｅｕ ｗｉｔｈａｄｅｓｉｎｏｆ
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ｄａｔａ ｌｏｖｅｓｓｔｅｍ ｗｈｉｃｈｃｏｍｂｉｎｅｓｔｈｅｓｅｎｓｏｒｄａｔａ ｗｉｔｈｖｉｓｕａｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｉｎｔｈｉｓ ａｅｒ．Ａｒａｉｄ
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ｍａ ｉｎ ｔｈａｔｃｏｎｖｅｒｔｔｈｅｆｉｎｅｒｓｃｕｒｖａｔｕｒｅｖａｌｕｅｔｏｖｉｒｔｕａｌｈａｎｄ ｏｉｎｔｓ ｏｓｉｔｉｏｎｉｓｒｅａｌｉｚｅｄｂ ａ
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，
ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌｔｅｍ ｌａｔｅ ｍａｔｃｈｉｎ ｍｅｔｈｏｄ ｗｈｉｃｈ ｓｉｍ ｌｉｆｉｅｓｔｈｅ ｒｏｃｅｓｓ ｏｆ ｅｓｔｕｒｅｓ ｍｏｄｅｌｉｎ ａｎｄ
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，
ｍａｔｃｈｉｎ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌ ．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｏｂｔａｉｎｔｈｅｓａｔｉａｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｆｏｒ ｅｓｔｕｒｅｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ ａｎｅｆｆｉｃｉｅｎｔ
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ｆｅａｔｕｒｅｃｈｅｃｋｉｎ Ｈｏｕｈａｌｏｒｉｔｈｍｉｓ ｒｏｏｓｅｄｔｏｌｏｃａｔｅｔｈｅｄａｔａ ｌｏｖｅ．Ｗｅｕｓｅｔｈｅｃａｍｅｒａｔｏｃａｔｕｒｅ
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ｔｈｅｃｉｒｃｕｌａｒｃｏｎｔｏｕｒｏｆｔｈｅｌｕｍｉｎｏｕｓｂａｌｌｏｎｔｈｅ ｌｏｖｅａｎｄｃａｌｃｕｌａｔｅｉｔｓ ｏｓｉｔｉｏｎｉｎｔｈｒｅｅｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ
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，
ｓａｃｅ ａｎｄｕｓｅａｍｏｄｉｆｉｅｄＨｏｕｈＣｉｒｃｌｅＤｅｔｅｃｔｉｏｎａｌｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｄｉａｍｅｔｅｒｅｕａｔｉｏｎｔｏｒｅｄｕｃｅｔｈｅ
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－
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，
ｃｉｒｃｕｌａｒｄｅｔｅｃｔｉｏｎｃｏｍ ｌｅｘｉｔ ．Ｆｏｒｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｆｒａｍｅｉｍａｅ ｔｈｅｃｒｅｄｉｂｉｌｉｔ ｂａｓｅｄｆｅａｔｕｒｅｃｈｅｃｋｉｎ ｒｕｌｅ
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ｉｓａｄｏｔｅｄｔｏｉｍ ｒｏｖｅｔｈｅｏｖｅｒａｌｌｅｆｆｉｃｉｅｎｃ ｏｆｔｈｅａｌｏｒｉｔｈｍ．Ｔｈｉｓｓｃｈｅｍｅｗａｓａ ｌｉｅｄｉｎｉｍｍｅｒｓｉｖｅ
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ｖｉｒｔｕａｌｒｅａｌｉｔ ｅｘｅｒｉｍｅｎｔｓｓｔｅｍｆｏｒｍｉｄｄｌｅｓｃｈｏｏｌ．Ｅｘｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｓｓｔｅｍｉｓ
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ｓｔａｂｌｅａｎｄｈａｓａ ｏｏｄｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｅｅｘｅｒｉｅｎｃｅ．
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； ； ；
Ｋｅ ｗｏｒｄｓ ｄａｔａ ｌｏｖｅ ｅｓｔｕｒｅｒｅｃｏｎｉｔｉｏｎ ｖｉｓｕａｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｆｕｓｉｏｎ ｈｕｍａｎｃｏｍ ｕｔｅｒｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ
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；
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－
ｐ
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ｆｅａｔｕｒｅｃｈｅｃｋｉｎ
－
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：
；
：
修回日期
２０１８ ０４ ０８
收稿日期
－ －
２０１７ １１ ２８
－
－
ꢀ
：
基金项目 国家自然科学基金项目
（
， ， ，
６１８７２３０４ ６１８０２３２０ ６１８７２０６６ ６１５０２０８３
）；
（ ）；
四川省科
２０１７ＴＪＰＴ００２０
四川省科技基础条件平台项目
ꢀ
（
）；
四川省军民融合研究院开放基金项目
（
）
技计划项目
２０１７ＫＺ００２３
ＪＭＲＨ０１
（ ， ， ， ），
Ｔｈｉｓｗｏｒｋｗａｓｓｕ ｏｒｔｅｄｂ ｔｈｅＮａｔｉｏｎａｌＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＦｏｕｎｄａｔｉｏｎｏｆＣｈｉｎａ ６１８７２３０４ ６１８０２３２０ ６１８７２０６６ ６１５０２０８３ ｔｈｅ
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（
），
ＰｒｏｅｃｔｏｆｔｈｅＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏ ＢａｓｉｃＣｏｎｄｉｔｉｏｎＰｌａｔｆｏｒｍｏｆＳｉｃｈｕａｎＰｒｏｖｉｎｃｅ ２０１７ＴＪＰＴ００２０ ｔｈｅＰｒｏｅｃｔｏｆｔｈｅＳｃｉｅｎｃｅ
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（
），
ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏ ｏｆ Ｓｉｃｈｕａｎ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ ２０１７ＫＺ００２３ ａｎｄ ｔｈｅ Ｏ ｅｎ Ｆｕｎｄ ｏｆ Ｓｉｃｈｕａｎ Ｃｉｖｉｌｍｉｌｉｔａｒ Ｉｎｔｅｒａｔｉｏｎ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ
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（ ）
ＪＭＲＨ０１ ．
：
通信作者 吴亚东
（
）
ｗ ｄ０２８ １６３．ｃｏｍ
ｙ ＠
ꢀ
：
王赋攀等 一种视觉信息融合数据手套设计研究
２７６５
，
基于数据手套的手势交互是人机交互技术的重要实现方式 手势识别和空间定位效率对虚拟交
摘
要
ꢀ
ꢀ
互任务中的沉浸感和体验感有重要影响 目前主要的数据手套产品的复杂结构导致相应建模及手势识
．
， ，
别算法设计复杂度高 难以兼顾成本和效率 面向应用需求 完成了一种融合视觉信息的数据手套应用
．
， ， ，
系统方案设计 首先 在手势识别上 通过将 指弯曲度数据和视觉采集模型相结合的方法 有效简化了
３
．
， ， ，
手势的建模和匹配过程 实现对特定手势的快速识别 其次 在空间位置定位上 提出了一种高效的基于
．
： ；
特征校验的霍夫变换算法 通过摄像头捕获发光球的圆形轮廓以计算其三维空间位置 使用基于直径方
； ，
程的改进型霍夫梯度算法降低圆形检测识别复杂度 对于连续帧图像 采用了基于可信度的特征校验法
， ， ，
则进行快速处理 进一步提高算法整体效率 最后 该方案在沉浸式中学虚拟实验系统中应用 系统运行
．
，
稳定 具有良好的交互体验
．
； ； ； ；
数据手套 手势识别 视觉融合 人机交互 特征校验
关键词
ꢀ
中图法分类号
ＴＰ３９１
ꢀ
，
手势交互是一种重要的自然交互方式 在基于
，
）
识别中 得 以 应 用
ｓｉｎｌａｎｕａｅ ＡＳＬ
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；
等
Ｉｗａｓａｋｏ
ꢀꢀ
［ ］
１０
，
手势的虚拟现实交互应用中 手势定位和识别是交
人
提出了一种基于
５ＤＴ１４
－
数据手套的手语训练
，
互过程中的关键环节 良好的交互体验要求兼顾准
，
系统 通过对手势的
建模实现了对手势的精确
３Ｄ
［
］
１１
；
还原并纠正学习者的动作 蔡兴泉等人 分析了基
确率和实时性 手势数据的获取可分为基于视觉的
．
（ ）
识别和基于可穿戴设备 数据手套 的识别 个基本
２
，
于无线数据手套的手势识别方法 以空间移动加速
［
］
１２
－
，
与基于视觉的手势识别技术相比 基于数
．
，
度信息判断手势动作 以手势和按键组合完成各种
类别
［
］
１２
；
复杂交互 吕美玉等人 设计了一种数据手套和双
、 、 、
据手套的手势识别反应灵敏 精度高 实时性好 沉
，
，
目视觉技术相结合的方法 提出基于 个垂直摄像
２
浸感强 数据手套不受摄像头视场区域约束和遮挡
．
； ，
不受空间限制 其信息获取通道独立 高性能传感器
头的空间点定位与跟踪模型
．
、 ，
和处理器使之满足高精度 实时性的要求 避免视觉
：）
数据手套在实际应用中的问题主要体现在
１
手势识别方法复杂算法支撑造 成的 资 源 和时间消
手势识别精度取决于传感器节 点 的 布 设数 量和位
； ，
耗 可作为输入 输出通道 可提供力 触觉反馈以获
?
， ，
置 相应的标定和解算复杂 对处理芯片运算能力要
?
［
］
１３
；）
， （ 、
取更自然的体验感 在特定领域 如虚拟装配 虚拟
、
求高
采用外骨骼 气动肌肉等形式获取力反
２
）
手术等特种操作 中具有重要的实用价值
、
，
；）
馈通道造成结构复杂 重量增加 影响用户体验
３
．
，
传感器本身无法提供位置信息 通常需要在手套上
， 、 、
加装位置跟踪系统 采用电磁 超声 红外等方式反
相关工作
１
ꢀ
， ，
馈手部的空间信息 需 要 增 加更 多 的 模 块 实现 复
， ；）
杂 效果不稳定 不同型号与规格导致相应的特征
４
目前针对数据手套的相关研究主要集中在虚拟
、 、
手精确建模 手势识别 空间定位等方向 高龙琴等
．
、
提取 手势识别算法缺乏通用性
．
［］
３
，
以
，
针对上述问题 本文提出了一种融合视觉信息
人
在建立虚拟手模型的基础上
个传感器
１８
，
数据手套作为手势输入设备 通过
的
的空间定位与手势姿态解算的数据手套解决方案
Ｃ ｂｅｒＧｌｏｖｅ
ｙ
．
，
该方案通过传感器检测手势姿态 借助视觉设备构
人体手部运动学模型建立了数据手套与虚拟手之间
；
的联系 文献
［
－
］
中也对基于数据手套的逼真虚拟
４６
，
造模板库 采用高效特征校验霍夫变换实现位置追
［］
７
； ，
手进行了讨论 手势识别方面 吴江琴等人 提出了
， ，
踪 实现了设备的轻量化和运行的高效率 具有较强
（
，
ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ ＡＮＮ
ꢀ
）
，
的可扩充性 可以满足沉浸式实时虚拟现实交互系
用人工神经网络
ꢀ
（
，
ｈｉｄｄｅｎ Ｍａｒｋｏｖｍｏｄｅｌ ＨＭＭ
ꢀ
）
和隐
模型
统的应用要求
Ｍａｒｋｏｖ
．
ꢀ
；
混合方法训练手势并应用于中国手语识别系统 吕
［］
８
蕾等人 使用具有噪声的基于密度的聚类方法对手
视觉信息融合数据手套总体框架
２
ꢀ
，
指特征点进行聚类以构造手势模板 实现高效的手
［］
９
等人 提出一种基于手指关节生物
；
Ｐａｒｖｉｎｉ
势识别
视觉信息融合数据手套的整体框架由姿态检测
，
力学 特 征 的 识 别 算 法 并 在 美 国 手 语
（
、 、
与解算 弯曲度检测 手势识别和空间位置追踪等模
Ａｍｅｒｉｃａｎ
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用户：w178191520
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用户：小猫做电路
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