VR中基于改进SIFT特征匹配的手势检测与跟踪

摘要

随着虚拟现实(virtual reality, VR)技术的迅猛发展，对自然人机交互的需求日益增长，其中手势识别技术扮演着至关重要的角色.它不仅要求高度的准确性，还必须保证实时响应，以确保用户能够获得流畅的交互体验.本研究提出了一种创新的手势检测与跟踪方法，该方法基于改进的尺度不变特征变换(scale invariant feature transform, SIFT)特征匹配技术，专门针对VR环境中的手势识别进行了优化.首先，本文对SIFT算法进行了深入的改进，通过引入先进的描述子来增强特征的区分度，这使得算法能够更准确地捕捉到手势的关键特征.然后，为了进一步提升匹配的准确性，我们精心设计了特征匹配策略，优化了特征点之间的对应关系，确保了在复杂场景下也能实现高效匹配.最后，针对实时性的需求，本文开发了一套算法优化策略，通过调整算法流程和计算方式，确保了算法即使在动态和多变的环境中也能保持高效稳定的运行，从而满足了实时手势跟踪的应用需求.实验结果表明，所提模型的预测准确率为0.926,表现出了优异的预测性能.

关键词

虚拟现实 / 手势检测 / 改进SIFT算法 / 特征匹配 / 人机交互