全息投影和体感交互在实践教学中的应用

传统的高校实践课程受到教学设备和教学场地等因素影响,教学效果较难全面把控。将虚拟现实引入实践教学中,结合全息投影与体感交互技术,以工业设备中的水泵为例,搭建了基于全息投影的虚拟水泵教学系统,嵌入了Kinect体感交互设备,实现了手势交互的虚拟教学场景切换功能。实践证明,该系统在实践教学过程中能部分解决由于场地限制导致学习效率低的问题。     

体感技术现状和发展研究

介绍了人机交互技术的基本概念和发展现状,论述了新型自然交互技术在教育的应用.并在此基础上,以体感技术中的Kinect为例,详细叙述了Kinect在教育以及相关领域中的研究现状,以及如何使用Kinect的深度数据、骨骼追踪的算法来开展教育应用.     

基于体感交互的虚拟操作实验系统设计

系统采用以计算机视觉为基础的体感交互技术,选用微软公司研发的3D摄像机Kinect,通过对人体动作的即时动态捕捉,建立以20个关节点为核心的人体骨架模型,据此,对设定的4种人体动作进行识别,并将动作与PPT演示播放控制命令相结合,实现了基于体感交互的PPT播放虚拟操作。测试结果表明,操作者在2m至4m的范围内控制PPT文件播放操作,其识别的正确率达到90%以上。为虚拟操作实验的进一步开发奠定了基础。     

基于Kinect体感识别技术的研究与实现

Kinect作为一个体感周边外设,不仅改变了用户的娱乐体验,更为用户与机器的交互提供了全新的方式。本论述将介绍以Kinect作为用户交互界面的姿势控制飞机漫游系统,该系统将Kinect的交互特性应用到漫游系统中,显著的增强了用户体验。通过本系统的开发,将对基于Kinect的拓展应用进行一次完整实践,对基于Kinect拓展应用的发展起到积极的作用。     

Kinect技术对石油高校实验教学的作用

为解决石油高校本科实验存在高危险、高消耗、高成本的问题,该文提出基于Kinect体感交互技术应用到实验教学。通过数字钻机司钻控制平台虚拟仿真实验项目,分别叙述Kinect技术、实验项目内容的开展及应用。结果表明,利用Kinect技术有利于提升学生的创新意识,培养学生工程实践能力,促进学生主动掌握知识的意愿,由此实现提高实验教学质量的目的,为同类高校开展相关实验提供宝贵经验。     

基于手势识别的虚拟环境体感交互控制

结合体感交互与虚拟环境技术,提出了一种基于手势识别的虚拟环境体感交互方法,采用Kinect体感设备,实时获取用户的手势数据,通过改进的动态时间规整算法,对所定义的手势语义进行识别,并根据识别结果,发出实时控制指令,实现与虚拟环境的自然交互.在此基础上,实现了基于Kinect手势识别的虚拟矿井交互系统,对交互方法进行测试.实验测试结果表明,手势识别正确率平均高达95.1%,实时性较好,所定义的虚拟矿井手势语义符合人们正常操作习惯,能实现与虚拟环境更加自然的人机交互,可以实现与虚拟矿井自然交互控制.     

基于Kinect的MoCA康复认知评估系统设计

提出一种基于Kinect的MoCA康复认知评估系统的解决方案.利用Kinect体感传感器的骨骼追踪、手势识别与语音识别技术,并通过虚拟现实平台实现评估功能,可以使认知障碍患者在社区或家庭中进行康复评估和个性化训练,使其能够早日康复和重返社会.     

基于体感交互的公路真三维设计与系统架构

引入自然交互这一人机交互领域的最新概念,基于Kinect传感器强大的人体识别与关节点空间运动跟踪及坐标定位能力,提出采用体感人机交互技术在三维虚拟空间中进行公路线形几何设计的方法,并给出了公路真三维设计系统架构.讨论了采用手势进行公路设计的流程以及手势识别、视角控制、线形实时动态交互优化编辑等功能模块的功能设计与相互关系.并采用微软SDK和Google Earth作为第三方软件,开发了系统原型并进行实验,实现了人机交互手段与公路设计平台由二维向三维转变,验证了基于体感交互的公路真三维设计方法的可行性.     

Kinect体感技术在多媒体互动教学中的应用

互动教学系统中的人机互动功能开发一直是信息科学中的重要研究议题。研究利用Kinect体感技术设计适用于多媒体教学的交互式体感教学系统,该教学系统具有强大交互功能与简单控制的人机系统,还可以远程直观地演示教学过程。系统的教学理念是基于学案教学的特点,让学生体验到体感技术在多媒体教学中全新的教学感受,并深刻理解教学中的重点和难点。     

体感技术让身体会说话

正体感技术和体感设备带动移动医疗大发展,这将促进传统保健医疗方式走向智能化体感技术的快速发展,令各式"体感"设备不断推陈出新:经典的产品有任天堂的Wii等,新产品中,微软新一代的Kinect堪称一个代表。据悉,这款即将推出的Kinect可在1.2米以外探测并监控人体心率,通过探测血液流动带来的肤色变化来确定血液流动速度,进而据此计算出心率。体感技术本来是用于游戏机的,以微软为代表的大公司把这项技术转型应用于医疗保健行业,代表了当今高科技产品为人类健康所作的努力与尝试。     

基于人机工程学的康复床舒适性研究

根据下肢瘫痪老人这一特殊群体的需求进行设计分析,完成具有卧式下肢训练等功能的多功能康复床模型。以清华大学最新的人体数据研究为基础,建立符合95%分位中国老年人人体模型。在CATIA虚拟环境下分工况对康复床的各个功能模块进行舒适性研究。在三种极限姿态下,人体最低舒适度总分为71.5分且每个关节得分均大于60分,验证本多功能康复模型可以保证95%分位的中国老人使用舒适,为康复床临床应用和优化提供数据支持。     

Kinect在上肢康复机器人运动控制中的应用

为进一步提升上肢康复机器人使用过程中的人机交互体验、增强康复医师对康复训练方案的个性化定制能力,以实验室已开发的上肢康复机器人为基础,引入Kinect体感摄像头对原有主动臂控制从动臂的控制模式进行改进,构建了一套运动数据采集系统。试验结果表明,该系统能有效采集被测对象的运动数据,以简捷、高效且低成本的方式来实现上肢康复机器人的运动控制。     

主动康复训练机器人的感知交互与控制策略

 目前中国面临巨大的康复压力和需求,康复训练是目前实现患者功能恢复的主要方式。主动型康复机器人能够引导和鼓励患者积极参与到康复训练过程中,达到更优的长期训练效果。从主动康复训练辅助技术、主动康复训练感知与神经交互技术、主动康复训练交互控制策略、主动康复训练技术发展等方面分析了主动型康复训练的问题,表明以人为核心的结构设计可以促进系统的舒适性、个性化建模和运动意图获取,可以提高人机交互准确性、诱发患者主动参与提高训练过程中神经交互的有效性。关键词康复机器人;主动康复;运动意图;人机交互;神经反馈刺激     

体感交互的裸眼3D展示系统设计与实现

介绍了柱状透镜式裸眼3D显示技术的原理以及多视点裸眼3D的实现方案,设计了8视点图像合成算法,针对体感交互设计了动作识别链,在Unity3D引擎实现了体感交互与裸眼3D展示技术融合应用案例。结果表明,结合体感交互的裸眼3D展示系统增强了交互沉浸感,显著增强系统吸引力,可广泛用于广告宣传、产品展示、公司文化宣传等领域。     

基于多手段的户外随机体感交互设计研究

总结了基于深度数据的户外体感交互特点,确定了户外随机交互的模糊性和随机性。运用FBS(功能—行为—结构)模型对户外随机体感交互的需求进行分析,对用户的需求定义了弹性范围,将上下文的定义和属性归纳为一系列不规范矩阵。利用GMRES(m)算法对矩阵求得广义极小值残差,确定其模糊需求的弹性范围,进而设计出符合用户需求的交互方法,保证了在交互环境变化下的交互方法的适用性。     

基于手势识别的大屏幕文字输入系统

目前基于手势交互的系统应用越来越多,但都是简单的利用手势操作鼠标进行交互,没有向系统进行文字输入的功能。利用盲人字母手势作为输入手势,采用微软的体感设备Kinect获取深度图像,对其进行手势分割,再利用SIFT提取特征,得到手势字母,利用拼音输入法,提供了一种向系统输入汉字的功能。     

基于神经网络模型的康复运动轨迹修正算法

在康复训练中记录患者的关节运动数据意义重大,关节点的运动轨迹可以由轨迹上一系列的特征点来描述。文章针对使用Kinect 2.0获得的下肢康复运动关节点数据中的误差、抖动等一系列问题,提出了一种加入检验判别的初始化机制和采用简单权值更新策略的快速神经网络模型来修正下肢康复运动的关节点数据。实验结果表明,该模型快速有效,且在运动轨迹随时间推移而改变时响应敏捷。     

面向手语自动翻译的基于Kinect的手势识别

提出了一种基于3D体感摄像机Kinect设备实现面向手语自动翻译的手势识别方法,利用Kinect体感外设提供的深度图像实现手的检测,并通过OpenNI+NITE框架中函数获得手掌质心在三维空间中的位置,然后通过等值线追踪算法(又称围线追踪算法)和三点定位算法识别出手指实现了手势跟踪,最后通过矢量匹配方法识别手指名字,并设计了三层分类器来实现静态手势语的识别.相较于传统的基于数据手套和单目摄像机的方法,本方法识别的更准确.基于上述方法,实现了一个手势识别系统.实验结果显示,本文提出的方法更加简洁且行之有效.     

基于TCP长连接的移动设备分屏交互技术研究

目前大部分应用和游戏设计只能由单个移动设备终端实现、缺乏互动性,用户体验单一.针对以上问题,提出一种基于TCP长连接的移动设备分屏交互技术,此技术由多个移动设备终端和服务器通过交互协议,实现移动设备之间的互动.实验结果表明,此交互技术不仅给用户带来更加完美的体验,而且真正实现了多移动设备之间的分屏交互效果.     

基于质量评价的运动跟踪数据融合方法

为提高人体运动跟踪系统的性能,将多源传感器数据进行融合。文章针对惯性传感器和Kinect体感传感器,给出了基于可信度、人体骨骼模型生理约束、运动约束和滤波误差的质量评价方法,设计了多传感器融合情况下的质量评价函数,提出了一种基于质量评价函数的运动跟踪数据融合算法。在滑动窗口内基于各传感器连续可信帧进行度量,作为数据融合时的质量因子。实验表明当Kinect或惯性传感器的数据出现较大误差时,通过融合算法提高了系统鲁棒性。