【摘 要】
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作为新一代人机交互平台,虚拟现实聚焦身临其境的沉浸体验,强调用户连接交互深度而非广度。虚拟化身是用户在虚拟场景中所使用的虚拟形象。应用可由用户身体动作直接实时控制的三维虚拟化身（Avatar）一直被认为是实现虚拟现实深度沉浸感的重要手段。由用户身体动作直接控制虚拟化身的常用解决方案是使用动作捕捉设备实时获取人体运动,再将其转化为虚拟化身运动,从而实现对虚拟化身的控制。现如今,随着虚拟现实环境的普及
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作为新一代人机交互平台,虚拟现实聚焦身临其境的沉浸体验,强调用户连接交互深度而非广度。虚拟化身是用户在虚拟场景中所使用的虚拟形象。应用可由用户身体动作直接实时控制的三维虚拟化身（Avatar）一直被认为是实现虚拟现实深度沉浸感的重要手段。由用户身体动作直接控制虚拟化身的常用解决方案是使用动作捕捉设备实时获取人体运动,再将其转化为虚拟化身运动,从而实现对虚拟化身的控制。现如今,随着虚拟现实环境的普及,大众化、低成本的虚拟化身驱动方法被广泛需求,选择低成本、易使用的实时动捕设备成为主要趋势。本文以Kinect为低成本动作捕捉设备,提出了一种虚拟化身实时驱动方案,包括Kinect运动数据的实时去噪和虚拟化身实时驱动系统的实现。本文的主要研究工作如下:1、提出了一种由双向循环自编码器和卷积自编码器串联构成的Kinect骨骼运动数据去噪网络,其中双向循环自编码器用于让网络输出数据具有更高的位置精度,卷积自编码器用于让去噪后数据具有更好的平滑性。实验结果表明本文方法在位置误差、骨骼长度误差与平滑性误差均优于现有去噪方法。2、在去噪算法基础上,基于Unity和Python实现了虚拟化身实时驱动系统。该系统能够通过Kinect实时获取人体骨骼运动数据,经过实时去噪后驱动虚拟化身运动。3、以虚拟化身实时驱动系统为基础实现了一款体感健身游戏,论证了本文提出的虚拟化身实时驱动方案能够有效提升体感游戏的识别准确度和抗干扰性。
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