基于切换滤波方法的墙面触控系统设计和实现通信工程管理专业.docx

摘要1Abstract2第一章绪论4111"九肯-<¾>不口1"九意»41.2 国内外现状51.3 主要研究内容61.4 章节安排7第二章基于KineCt的墙面触控系统设计方案82.1 设计方案概述82.2 jjI名召»92.3 系统的搭建与界面标定H2.4 图像噪声分析17第三章基于切换规则的深度图像切换滤波算法183.1 切换系统介绍183.2 基于贝叶斯估计的切换规则原理1933口了-213.4 改进的自适应中值滤波子系统243.5 切换滤波算法实验结果分析26第四章墙面触控系统基于VemUZ平台的实际应用效果334.1 基于KineCt骨骼追踪的动态目标追踪334.2 三维编辑软件VentUZ平台介绍364.3 基于VentUZ平台的轨迹操作分析374.4 基于Ventuz平台的汽车模型案例39第五章总结与展望425.1 本文总结425.2 展望43参考文献4446致谢基于切换滤波方法的墙面触控系统设计摘要现今信息技术的蓬勃发展带来了全新的网络信息时代，现有的传播媒介已发生了巨大的变化，从传统的通过视觉传播信息的电视机、计算机等到现在的提供人体与媒介实时互动的人机互动技术。现如今大量的教育汇报、商业广告、游戏娱乐中应用了大屏幕人机互动模式,使人们能够身临其境的操作，最大程度上激发人们的互动兴趣。但是，由于大屏幕人机交互技术属于新兴领域，目前投入使用的各类大屏幕人机交互设备仍存在着诸多不足。例如，基于大型激光传感器检测目标的人机互动系统虽然拥有着较高的精确度，但是硬件设备本身成本已足够高昂，对于应用场合也有较大的限制难以得到大范围的使用；而基于小型Kinect深度传感器的人机交互系统，凭借其体型小巧且成本低廉，能够应用于各类场景等特点，已成为如今发展大屏幕人机互动系统的重要媒介，然而由于Kinect硬件本身采集图像分辨率不高且图像中常常存有大量噪声，从而导致系统难以得到高分辨率的精准的图像。针对上述问题以及如何对界面进行快速有效的创建的问题提出解决方案，在对国内外互动投影的发展现状的分析后，基于梯形校正法设计了基于Kinect传感器的墙面触控互动系统，该系统能够在任意墙面上达到实时精准的人机互动操作效果。在图像预处理阶段将工程中的切换系统引入数字图像滤波提出基于切换系统的贝叶斯估计切换滤波方法，在目标追踪阶段采用半身骨骼追踪法排除干扰项，最后基于VemUZ三维编辑软件平台进行实际案例操作演示，验证了本文提出的基于切换系统的改进算法在实际应用中的可行性。关键词：大屏幕人机互动系统；KineCt传感器；切换滤波；VentuzResearchofwalltouchsystembasedonswitchingfiltermethodAbstractTheflourishingdevelopmentofinformationtechnologyhasbroughtaboutaneweraofnetworkinformation.Theexistingmediahasundergonetremendouschanges.Fromthetraditionaltelevision,computer,etc.,thattransmitvisualinformation,tothecurrenttechnologythatprovidesreal-timeinteractionbetweenthehumanbodyandthemedia.Nowadays,large-screenhuman-computerinteractionmodeshavebeenappliedinalargenumberofeducationalreports,commercialadvertisements,andgamesandentertainment,enablingpeopletoperformimmersiveoperationsandmaximizingtheirinteractiveinterest.However,duetothelarge-screenhuman-computerinteractiontechnologybeinganemergingfield,varioustypesoflarge-screenhuman-computerinteractivedevicescurrentlyinusestillhavemanyshortcomings.Forexample,althoughthehuman-computerinteractionsystembasedonthelarge-scalelasersensorhasahighdegreeofaccuracy,thecostofthehardwaredeviceitselfishighenough,andthereexistsalimitationontheapplicationoccasionsoitisdifficulttoobtainawiderangeofuse.Thehuman-computerinteractionsystembasedonthesmallKinectdepthsensor,withitssmallsizeandlowcost,canbeappliedtothecharacteristicsofvariousscenes,andhasbecomeanimportantmediumforthedevelopmentoflarge-screeninteractivehuman-computersystems.However,becausetheresolutionoftheimagescollectedbytheKinectisnothighandthereareoftenalotofnoiseintheimages,itisdifficultforthesystemtogethighresolutionandaccurateimages.Inordertosolvetheaboveproblemsandtosolvetheproblemofquickandeffectivecreationoftheinterface,afteranalyzingthedevelopmentstatusofdomesticandforeigninteractiveprojections,awalltouchinteractionsystembasedonKinectsensorwasdesignedbasedonthetrapezoidalcorrectionmethod.Thissystemcanachievereal-timeandaccuratehuman-computerinteractiononanywall.Itcanachieveaccurateandreal-timehuman-computerinteractiveoperationwhichcaneffectonanywallsurface.Intheimagepreprocessingstage,theswitchingsystemwhichisusuallyusedinengineeringisintroducedintothedigitalimagefiltering,andaswitchingsystembasedonBayesianestimationfilterisproposed.Inthetargettrackingphase,thehalf-bodyskeletaltrackingmethodwasusedtoeliminatetheinterferenceitems.Finally,basedontheVentuzthree-dimensionaleditingsoftwareplatformtodemonstratetheactualcaseoperationtoverifythefeasibilityoftheimprovedalgorithminpracticalapplications.Keywords：Large-screenhuman-computerinteractionsystem;Kinectsensor;Switchingfilter;Ventuz第一章绪论1.1 研究背景和研究意义现今信息技术的蓬勃发展带来了全新的网络信息时代，现有的传播媒介已发生了巨大的变化，从传统的通过视觉传播信息的电视机、计算机等到现在的提供人体与媒介实时互动的人机互动技术川。当受众数量增加，使用者不可能仍使用一个鼠标或键盘来控制屏幕操作，因此更多的非接触式人机互动被投放至学校、商场、博物馆等通过大屏幕展示所需内容的场所，使得受众能够如临其境地自然操作，促进了传播信息的接受度、参与者的积极度。目前的人机交互多由语音识别和基于计算机的视觉检测技术实现操控。但使用语音识别时容易被环境噪音等影响，导致识别效率低下、交互反馈较差，尤其是受众数量大的情况下，多人语音识别效果不甚理想。基于计算机视觉开发的图像采集设备能够实时跟踪受众的操作资质，通过一系列的目标分割、动作捕获、实时跟踪等操作，辨别有效操作点，于操作面上反馈匹配触发的事件完成人机互动操作。由于视觉技术使用简易并提供多种交互方式，对于环境内其余干扰项能够较好的去除，因此如今的大屏幕人机交互系统多采取基于视觉技术的交互模式。当前的动作捕获研究集中于基于RGB图像对人体图像的灰度特征、运动特征的处理来跟踪检测目标，但由于RGB图像不存在对目标三维空间的信息反馈，难以对复杂环境中的目标检测，目标的跟踪鲁棒性较差，应用范围受到较大限制。因此，现有的研究方向开始更多的集中在利用深度图像对目标进行检测和跟踪，通过KineCt传感器采集目标环境中的深度信息，避免了目标附近的干扰项的影响，将目标从复杂背景中分离出来，提高了检测的准确性与跟踪的鲁棒性。为了克服RGB图像以及深度图像中对人体检测的局限性，本文采用成本低廉的Kineet传感器获取深度图像，并基于KineCt采集的深度图像采用了常被使用在工程领域的切换系统以提高对图像滤波的准确性，完善对操作者的动作跟踪，实现复杂环境下的自然的墙面人机交互。深度图像被广泛应用于无人驾驶导航、大屏幕人机交互等领域。当前获取深度图像主要为两种方法，第一种是通过计算机视觉技术计算二维图形特征与三维空间的几何对应关系，但是这种方法存在严格的限制条件，对于图像的校正也提出了相当高的要求，因此在实际应用中很难得到大范围的使用。第二种方法是通过TOF（Timeofflight,飞行时间）或光编码技术捕捉三维场景的深度，由于能实时获取深度图像，这种方法受到了越来越多的关注。1.2 国内外现状随着人机互动多媒体技术的近十年的发展，互动投影成为人们对与更高水准交互式体验的产物，结合了虚拟仿真技术和人机交互技术的互动投影为人们营造了直观逼真的环境氛围，创造出一个具有真实感的自然环境。美国GeStUreTek网公司是在互动投影领域已有了几十年的历史，在运动检测方面也处于世界级领先地位。该公司的VGC（多视频手势控制）技术让操作者直接控制多媒体，通过对获取到的人体运动信息进行处