【摘 要】
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Leap Motion作为一种新型手交互输入设备,凭借其体积小、使用方便等优点,广受研究者青睐,但由于其易发生自遮挡现象且采样频率不稳定,获取的手部运动数据精度不高。不同于人机交互、手势识别等领域,在康复医疗领域对获取的手部数据精度具有较高要求,精度的高低直接影响手功能的评估和后续治疗方案的制定。因此,本文提出了基于CNN的数据优化方法以提高Leap Motion数据精度。此外,针对传统手部康复训
【基金项目】
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国家自然科学基金（61877016,61972128）；
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Leap Motion作为一种新型手交互输入设备,凭借其体积小、使用方便等优点,广受研究者青睐,但由于其易发生自遮挡现象且采样频率不稳定,获取的手部运动数据精度不高。不同于人机交互、手势识别等领域,在康复医疗领域对获取的手部数据精度具有较高要求,精度的高低直接影响手功能的评估和后续治疗方案的制定。因此,本文提出了基于CNN的数据优化方法以提高Leap Motion数据精度。此外,针对传统手部康复训练存在的诸多问题,比如训练枯燥乏味、评估标准主观性,本文使用Leap Motion结合数据优化方法并引入游戏化元素,设计出手功能康复训练系统,在满足手功能康复训练精度要求的前提下保证了训练系统的易用性和合理性。本文的研究工作如下:1)针对应用深度学习方法进行手部运动优化时出现的数据需求,本文提出了一套Leap Motion与动捕设备同步采集方案,构建了多模态同步数据集,弥补了目前暂未合适的针对Leap Motion优化的手部运动数据集的缺陷。2)结合同步数据集,本文提出了一种基于CNN网络的数据优化方法,能够便捷地提高Leap Motion的数据精度;同时在网络训练过程中,结合手部结构特征,提出了一种手指平面约束,使得网络输出更加符合手指运动学特征。3)通过建立面向康复评价标准的手部运动同步数据集,并引入基于CNN网络的数据优化方法。基于Unity3D引擎设计并实现了基于Leap Motion的手部康复训练系统,最后通过实验证明了该康复训练系统的易用性和合理性。
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