基于Kinect深度信息的虚拟手驱动算法研究

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。