【摘 要】
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针对航天员虚拟训练中的人机自然交互问题,基于体态/手势识别和人体运动特性,提出一种多通道数据融合的虚拟驱动与交互方法。结合Kinect设备能够完整识别人体姿态特点及LeapM
【基金项目】
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国家重点实验室基金项目(SYFD160051807)
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针对航天员虚拟训练中的人机自然交互问题,基于体态/手势识别和人体运动特性,提出一种多通道数据融合的虚拟驱动与交互方法。结合Kinect设备能够完整识别人体姿态特点及LeapMotion设备能精确识别手势姿态的优势,提出了基于判断的数据传递方法,在人体关节识别的基础上对手部关节进行识别与数据处理计算,采用多通道体感识别融合方法将二者结合,并进行了实验。结果表明,通过采用LeapMotion和Kinect对手部识别的判别,当手势在LeapMotion识别范围内,能够在实现人体体感识别的基础上增加较为精确的手势
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