拟合稀疏信号的可穿戴设备混合现实视觉人机交互方法

摘要

常规人机交互方法主要依托于深度自适应算法，缺少对动作特征的重构，无法对待检测样本进行动态对齐，使得动作识别错误率较高。为此，提出了拟合稀疏信号的可穿戴设备混合现实视觉人机交互方法。基于骨骼信息融合原理获取动作动态，并将动作图像从深度图像中分割出来，通过将动作图像进行超平面转换，得到动作参数峰值。结合动作边缘方程提取动作特征值，采用拟合稀疏信号算法对特征点进行空域离散化处理，利用稀疏信号阵列模型对动作特征进行重构与动态对齐，从而近似分类与识别动作类型，借助鼠标控制pynput库对角色进行动作驱动，由此实现人机交互。以可穿戴设备混合现实视觉数据集作为实验对象，将所提方法应用于人机交互的动作识别，结果表明，所提方法对于不同类别的动作识别具有更低的识别错误率。

关键词

拟合稀疏信号 / 可穿戴设备 / 混合现实视觉 / 人机交互