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為提高 Leap Motion設(shè)備的采集精準度，解決自遮擋、采樣頻率不穩(wěn)定等設(shè)備固有問題，首先，設(shè)計了使用Leap Motion和動作捕捉設(shè)備的手部多模態(tài)同步運動采集方案，采集了日常動作數(shù)據(jù)集;其次，提出了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ convolutional neural network，CNN的 Leap Motion手部運動數(shù)據(jù)優(yōu)化方法，使用日常動作數(shù)據(jù)集訓(xùn)練 Leap Motion數(shù)據(jù)到動作捕捉數(shù)據(jù)的映射網(wǎng)絡(luò);最后，提出手指平面約東，確保網(wǎng)絡(luò)輸出數(shù)據(jù)保持穩(wěn)定的手部骨骼結(jié)構(gòu)。通過15名志愿者采集了6類動作共967550幀的同步運動數(shù)據(jù)集，進行了手指平面約束有效性、動作一致性實驗，并與雙向循環(huán)自編碼器（ bidirectional recurrent autoencoder，BRA）、雙向編解碼器（ encoder- bidirectional- decoder，EBD）方法進行了精度對比。結(jié)果表明，文中方法支持使用 Leap Motion獲取固定采樣頻率且近似動捕設(shè)備精度的手部運動數(shù)據(jù)，效果較BRA和EBD更加穩(wěn)定平滑。將文中方法應(yīng)用于康復(fù)游戲中，明顯減少了交互動作識別的錯誤次數(shù)。
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