论文基于手势识别技术交互式虚拟摄影系统设计和实现是适合不知如何写识别技术方面的相关专业大学硕士和本科毕业论文以及关于自动识别技术论文开题报告范文和相关职称论文写作参考文献资料下载。
摘 要： 传统虚拟摄影系统使用手动式控制识别,无法实现短距离交互式非触感识别,为此设计基于手势识别技术的交互式虚拟摄影系统.使用Kinect深度图像模型对手势图像进行分割预处理,完成手势关键节点定位；使用Kinect属性传感器剥离环境条件以及手势表面噪音数据；以数据编程形式对手势特征进行提取并标记关键节点；计算定位延迟,实现交互式虚拟手势姿态定位.试验结果表明,设计的交互式虚拟摄影系统比传统虚拟摄影系统的Miuyg参数高出20%,说明设计的系统具备极高的有效性.
关键词： 手势识别技术； 交互式； 虚拟； 数据编程； 摄影系统； 系统设计
中图分类号： TN919.3?34 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2018）05?0093?04
Abstract： The traditional virtual photography system uses the manual mode for recognition control, which can′t realize the short?distance interactive non?tactile recognition. Therefore, an interactive virtual photography system based on gesture recognition technology was designed. The Kinect depth image model is used to perform the segmentation and preprocessing for the gesture image to locate the gesture key nodes. The Kinect attribute sensor is used to eliminate the environmental conditions and gesture surface noise data. In the form of data programming, the gesture characteristics are extracted and key nodes are marked. The positioning delay is calculated to realize the interactive virtual gesture positioning. The experimental results show that the Miuyg parameter of the interactive virtual photography system is 20% higher than that of the traditional photography system, which indicates that the designed system has higher effectiveness.
Keywords： gesture recognition technology； interaction； virtualization； data programming； photography system； system design
0 引 言
在虚拟摄影系统中多数使用接触式控制进行虚拟摄影的调试.传统虚拟摄影系统由于对呈现方式的需求,需要一定的短程识别调试[1].手势识别技术通过数学算法来识别手势的变化,对不同动作的识别实现短程的虚拟控制,继而能够有效地实现虚拟摄影系统的短程控制.针对上述背景,本文设计基于手势识别技术的交互式虚拟摄影系統.使用Kinect深度图像模型对虚拟图像进行手势节点定位,经过手势图像的预处理去除环境影响因素以及手势表面噪音,使用编程进行图像特征的提取,通过延迟计算实现交互式虚拟手势姿态定位,完成交互式虚拟摄影系统设计.为保证设计的有效性,模拟使用环境进行仿真试验,实验数据表明本文设计的交互式虚拟摄影系统具备极高的有效性.
1 交互式虚拟摄影系统硬件模块设计
1.1 手势图像分割预处理
手势图像分割预处理过程主要使用Kinect深度图像模型的深度相机对手势进行图像采集预处理,如图1所示为针机和识别手势的模拟图[2].假设手势图像的光源是从场景或者很远的地方射过来的非点光源,经过影像的倒置投放到成像平面上,成像平面为相机镜头所在平面,相机镜头到成像平面的焦距为表示相机镜头到手势图像的距离,即识别深度.为手势的识别长度,是成像平面上手势所成的图像.
一般情况下,Kinect深度图像模型使用针机采集手势图像,并对手势图像进行整理,使用多种等价形式对手势图像进行保存[3].如图2所示,将一张采集后的手势图像放置在一个坐标系中进行多点的等价置换.这样可以去除数学上的符号变化,使得记录结果更加简洁.理想情况下,Kinect深度图像模型将手势图像的主点设置在成像芯片的中心处,但实际上会存在偏差,芯片的中心设定在主光轴上,为此,Kinect深度图像模型使用两个参数和分别修正手势图像在轴和轴方向的偏移,这样手势图像对于相机坐标系里的一点始终保持不变,并且可以标定手势图像的有效坐标为
1.2 手势图像深度处理
Kinect深度图像模型中包含的Kinect属性传感器会对图像进行一定程度的噪音抵消[4?5].但是由于受虚拟摄影系统的内部结构以及手势图像中的场景环境条件等因素影响,造成手势图像出现各种噪声以及影响识别因子,对手势图像分割过程造成的影响很大,为此需要消除Kinect属性传感器、手势图像场景环境、手势表面特性噪音.
消除Kinect属性传感器的噪音,可以使用TOF原理,消除Kinect传感器中由红外光源造成的相关性周期抖动的噪音,TOF原理对手势图像进行深度测量,恢复手势图像的实际深度位置.同时针机经常出现的噪声也会通过TOF原理进行抵消,在图像分割预处理过程中的边缘噪音能够使用TOF原理进行修正[6?7].
总结:本论文为免费优秀的关于识别技术论文范文资料，可用于相关论文写作参考。
参考文献：
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