虚拟场景与自然交互融合是一门综合多学科的新技术研究领域,它被广泛的应用到医疗、教育和娱乐等行业。其研究主要集中在两个方面:一方面是运用计算机视觉和体态分类方法研究;另一方面是研究虚拟场景设计中体态识别方法和抗干扰方式。目前主要存在的问题是自然交互的高效性与虚拟场景的融合性。本文提出基于机器学习和空间几何算法匹配的手势、姿势识别方法解决自然交互效率问题;提出基于彩色数据和深度数据结合的方法解决人体与虚拟场景融合问题;最后在虚拟现实软件Unity3D和深度传感器Kinect的开发环境下,设计并实现了虚拟场景与自然交互融合系统,验证了本文技术方案的可行性与有效性。本文主要包括以下四个方面的工作。(1)根据虚拟场景自然交互系统功能的需求,实现了虚拟场景中三维模型和二维场景元素典型性案例开发。使用3DMax软件构建飞鸟和蝴蝶模型,建立骨骼父子关系,使用蒙皮技术完成振翅飞行动作设计;导入Unity3D对模型进行开发脚本的绑定,设计基于AI的智能飞行算法,实现飞鸟的自然群组飞行效果;创建太阳、火把等三维虚拟场景模型,实现碰撞检测、重力效应等动态效果,完成了虚拟场景自然交互系统开发环境的构建。(2)利用彩色数据和深度数据的配合,实现自然环境下人体与虚拟场景的融合,弥补了常见绿幕背景的局限。针对滤波降噪后人体区域深度图像边缘分割效果较差的问题,提出均值滤波和Side Window Filtering算法思想相结合的降噪处理方法,避免了图像边缘信息的损坏,结合二值化和形态学梯度操作,增强边缘分割效果。通过深度图像坐标系和彩色图像坐标系的转换,将人体融入虚拟场景。(3)使用Kinect Studio采集含有手势、姿势的样本数据,通过将采集的样本数据在Visual Gesture Builder(VGB)中进行机器学习训练,完成滑动、抓取、移动等自定义动态手势的识别;基于骨骼数据的空间几何算法进行匹配,完成自定义动态手势、姿势识别;对不同背景和光照条件下的识别率进行测试与分析。(4)基于Unity3D设计虚拟场景自然交互系统来测试本文方案的有效性和可行性,主要包括二维、三维虚拟场景交互、自然手势识别、人体与虚拟环境的融合。真实人体融入虚拟场景,加入逻辑规则,实现手部和二维元素的碰撞交互,并以火把、蝴蝶等为例对抓取、放下、移动等自然交互功能进行测试。虚拟场景与自然交互融合是当前的热门研究领域之一,将真实环境下人体与虚拟场景实时互动,极大地增加了用户的真实感、体验感与趣味性。本文研究为相关设计提供了一种可资借鉴的思路、方法与范例。