郑 韡 沈旭昆

（北京航空航天大学 虚拟现实技术与系统国家重点实验室，北京 100191）

基于连续数据流的动态手势识别算法

郑 韡 沈旭昆

（北京航空航天大学 虚拟现实技术与系统国家重点实验室，北京 100191）

为识别用户做出的动态手势序列，基于数据手套采集的连续数据流，运用奇异值分解消除数据噪点，提取手势的特征信息，并利用关节弯曲的生理学特性与用户解耦合，将各种动作片段抽象成用户无关的手势模板，从而唯一定义手势特征并屏蔽不同用户的手势差异，再基于Hill Climbing思想把连续数据流分割成有序的动作序列，并按时序对所有片段在预先构造的层次树上实时搜索，根据欧式距离度量序列与手势模板的相似性.该算法对手势序列的分割准确，对多用户具有良好的适应性，其有效性在使用5DT数据手套搭建的两组动态手势识别的实验中得以验证.

连续数据流;奇异值分解;动态手势识别

在虚拟现实的人机交互环境中，用户借助大量自然的输入设备（如触力觉设备、定位设备等）与计算机交互，计算机通过分析它们的数据理解用户的动作指令，实时做出反馈，从而让用户获得自然、真实的类人际交互的沉浸感和体验.对这类传感器数据的分析、处理过程和传统的数据库查询［1］操作存在很大的差异性，后者的数据稳定，基于精确匹配就能完成全局数据库的搜索，而传感器数据由于是连续到达、不断变化的［2］，它有着以下几个……