基于Kinect的人機交互技術(shù)及在礦井火災逃生模擬系統(tǒng)中的應用.pdf

1、隨著虛擬現(xiàn)實和Kinect人機交互技術(shù)的發(fā)展，Kinect越來越多的被應用到體感游戲及大型場景展示上，用來與虛擬場景進行互動。本文主要研究了基于Kinect的人機交互技術(shù)及其在虛擬煤礦巷道火災逃生模擬系統(tǒng)中的應用。首先研究了整個系統(tǒng)的軟硬件配置，其次研究了如何利用Kinect捕捉人體深度圖像以及骨骼數(shù)據(jù)；然后研究了基于深度圖像的正反手勢識別，以及基于骨骼數(shù)據(jù)的體態(tài)識別；最后研究了利用UE4創(chuàng)建虛擬巷道模型，用正反手勢控制巷道中人物的前后

2、左右行走以及利用步態(tài)識別算法識別操作者的身份，并將該操作者的信息在虛擬巷道中顯示出來。
　　在進行正反手勢識別時，首先利用Kinect for Window SDK2.0的庫函數(shù)讀取深度信息，再利用閾值分割將手部區(qū)域分割出來，然后將手部圖像分為兩層：第一層為直立手指層，第二層為蜷縮手指層。對于直立手指層，先利用輪廓檢測算法檢測出手部輪廓，再利用凸包檢測算法識別出手指的個數(shù)；對于蜷縮手指層，主要利用輪廓檢測算法檢測輪廓，有輪廓則為正

3、手，無輪廓則為負手。最后把這兩層識別結(jié)果結(jié)合起來，實現(xiàn)正反手識別。
　　步態(tài)識別也是先通過Kinect體感設(shè)備及Kinect for Windows SDK2.0讀取骨骼數(shù)據(jù)。進行識別之前，首先分析人走路的姿態(tài)，提取特征向量。人走路時主要特征有速度，步長，各個肢體擺動的幅度，本文中主要選擇10個肢體角度進行分析。然后，畫出每個肢體角度隨時間變化的曲線，從中提取一個平均周期，并用多項式函數(shù)擬合。最后，用多項式的擬合參數(shù)作為特征，用K