移动增强现实中位姿计算与静态手势识别交互研究的中期报告.docx

移动增强现实中位姿计算与静态手势识别交互研究的中期报告
摘要：本研究旨在在移动增强现实中提供一种有效的位姿计算和静态手势识别技术以实现交互。在本中期报告中，我们介绍了我们实现的基本框架，包括传感器数据采集，姿态计算模块和手势识别模块。我们还介绍了我们使用的传感器和算法，并讨论了我们遇到的一些挑战和改进方向。
介绍
移动增强现实（MAR）提供了一种新颖的交互方式，可以帮助用户更好地理解和感知现实世界。在MAR中，用户可以使用手势和姿势控制虚拟对象的交互，并将其与物理世界媒合。为了实现这种交互方式，需要提供一种有效的位姿计算和手势识别技术。
本研究的主要目的是开发一种在移动增强现实中实现交互的技术。首先，我们需要收集传感器数据以计算MAR应用程序中的实际姿态。其次，我们需要提供一种静态手势识别技术，以为用户提供不同的命令。最后，我们需要在算法和用户交互方面取得进展。
实现
我们设计了一个基于各种传感器（加速度计，陀螺仪和磁力计）的数据采集模块，以实时获取用户的姿态信息。传感器数据接口的开发是基于Android平台的。
基于姿态，我们利用传感器数据分析算法来计算用户的位姿。我们使用了一种基于卡尔曼滤波的姿态估计算法，该算法可以通过动态调整重量系数来稳定结果。这种配方可以根据数据中的观测误差和从加速计和磁强计中获得的方向向量等因素进行优化。
静态手势识别模块基于人工神经网络，我们使用了深度卷积神经网络（DCNN）实现，以在MAR应用程序中快速识别静态手势。我们利用前期数据高清和数据标注技术，建立了卷积神经网络，并利用反向传播算法进行训练和优化。
结果
我们的实验结果表明，我们的MAR交互技术可以提供准确的位姿计算和静态手势识别。移动增强现实应用程序具有非常高的交互性和易用性，可以使用户更加直接地与虚拟和物理环境交互。
结论
我们的中期报告介绍了开发MAR中有效的位姿计算和静态手势识别技术的基本框架。我们的实验结果显示，我们的技术在MAR应用程序中提供了高质量的交互体验。我们希望在未来发展的方向包括更广泛的手势识别和更高精度的姿态计算技术。