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为提升人机交互真实性与沉浸感,实现人手直接参与交互的目的,采用Aiolos库与朴素贝叶斯算法追踪的方法,获取手部数据驱动虚拟手。通过Kinect获取深度图像与骨架信息等原始数据,以校准方程和最小二乘法对原始数据标定,结合Aiolos库与朴素贝叶斯算法追踪手部数据,经指数平滑后跨平台传输的数据流与TransformBone控制器绑定虚拟手骨骼,最终获得利用手部追踪数据驱动虚拟手的结果。提出的虚拟手驱动方式与受限的传统交互方式相比,可发挥人手多自由度优势,对于虚拟现实研究中交互性与沉浸感的提高具有重要意义。 相似文献
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太阳能电池片因其高效、清洁的特性,被越来越广泛的应用于光伏发电.为提高太阳能实际转换效率,须对电池片进行表面缺陷检测.提出一种基于分数阶微分的图像预处理方法,增强电池片图像纹理.首先,设计和构造了一个八方向5×5的分数阶微分算子;然后,将该算子分别作用于表面带有裂纹和脏污等缺陷的电池片图像上,观察纹理增强效果,选择最优阶次算子增强缺陷图像,并给出定量和定性两种评价.同时,将本文算法与目前增强效果较为突出的改进各向异性扩散算法做对比实验.实验表明,对于纹理细节丰富的电池片图像,分数阶微分算子在图像细节增强方面效果更好,有利于电池片表面缺陷的检测. 相似文献
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