【摘 要】
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基于Leap Motion设备,提出了用自由手势控制三维模型变换的新方法,并设计了三维操作的手势库。通过低成本的Leap Motion实时获取手部运动的帧数据,用基于规则的分类和基于监
【机 构】
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清华大学美术学院,清华大学计算机科学与技术系
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2013AA013903);国家自然科学基金资助项目(61170153)
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基于Leap Motion设备,提出了用自由手势控制三维模型变换的新方法,并设计了三维操作的手势库。通过低成本的Leap Motion实时获取手部运动的帧数据,用基于规则的分类和基于监督式学习的分类相结合的方式,实现了单手和双手操作三维模型的平移、旋转和缩放。为了提高手势识别的准确率和连贯性,在动态识别过程中,引入了预处理和后置处理模块,识别准确率达到95.59%。用户测试的结果表明,用户对新的交互方式接受度较高,操作结果符合用户的预期,在可用性和满意度方面表现良好。
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