蘇黎世大學(xué)使用Cyberglove數(shù)據(jù)手套和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)虛擬現(xiàn)實應(yīng)用的手勢識別

本文探討了在虛擬現(xiàn)實軟件中通過手勢進行人機交互的方法。一般來說，虛擬現(xiàn)實軟件需要提前對不同的手勢進行定義，比如：握拳、伸出食指、勝利的手勢等等。而要實現(xiàn)這一目標(biāo)，常用的方法是借助攝像機識別系統(tǒng)，這種方法不但成本高，而且對環(huán)境變化也非常敏感。

與傳統(tǒng)方法不同，本文介紹了用數(shù)據(jù)手套作為輸入設(shè)備。數(shù)據(jù)手套可以為指關(guān)節(jié)的不同角度提供18個測量值。本文比較了不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的性能，如反向傳播和徑向基函數(shù)等，這些都是識別系統(tǒng)用于識別真實手勢動作的。

一些網(wǎng)絡(luò)模型的識別率高達100%（訓(xùn)練及普通應(yīng)用）。這種識別系統(tǒng)具有良好的性能，為手語控制軟件虛擬現(xiàn)實的應(yīng)用打下了良好的基礎(chǔ)。

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