本科生毕业设计（论文）外文资料译文

（ 2021届）

外文资料译文规范说明

一、外文资料译文：

Leapmotion内容中手指动作语法的规范形式设计

关键词：leapmotion，手指运动，动作语法

摘要：本文提出了一些方法来规范Leapmotion中产生的一些动作，以便系统能够定义和识别这些动作。当前建立和使用的手势界面，主要用来适应相互独立的内容和界面，这会给一些用户造成混乱，因为每个应用的字段在使用不同的动作，产生不同的运动。因此，我们将不同领域中使用的运动定义为运动语法，提出了一种通过建立运动动作树，来识别所定义语言的方法，并通过实验验证了其准确性。

Ⅰ.引言

随着科技的发展，我们会发现界面技术已经逐渐从命令行界面（CLI）发展到了图形用户界面（GUI）。目前的主流研究方向是自然的用户界面（NUI）。用户界面主要使用在内容和用户之间，进行更真实的交互，实现用户想要的功能。用户界面（NUI）是一种比较新型的界面，因为它不再使用传统的鼠标或键盘进行操作交互。如今，比如语音界面、感官界面、触摸界面和手势界面都是NUI的一些常用的例子。而我们今天所提到的Leapmotion，这是一种使用手的界面，与Kinect界面相比，虽然它的识别范围有限，不过它的识别率会更高。如今，Leapmotion正在应用于制作新类型的内容。然而，为了使得界面友好，它需要在一组已定义的规则下长时间学习。至于Leapmotion，在它的规范形式中没有明缺定义的运动语言，但是不同的动作已经被设计成针对不同的内容。例如，对于每种类型的内容，必须学习不同的运动语言，因为它们都是不同的，这就给用户与开发带来了许多不便。

因此，在本研究中，我们定义了一种可用于通用内容的动作语言，并开发出相关的、可识别的动作词汇。为了做到这一点，我们提取了在不同类型的内容中常用的运动。另外，在此基础上，我们定义了一种通用的运动语言。定义好的动作被制作成词汇表并列在表格中，然后将词汇组合并构造成一颗运动语法树。为了验证所定义运动的识别率，我们进行了相关的定量评估。

Ⅱ.内容中的手指运动

使用Leapmotion的内容，按照其目的分，可以分为娱乐性内容（游戏内容），和功能性内容。这两个类别都有特定的体裁，在本文的主体部分，将对它们进行分类和分析，提取出它们常用的动作。

表一：按娱乐内容类型划分的动作类别

A.娱乐性内容

大部分的游戏主要是按照平台和类型进行分类。由于新的交互游戏不断开发，按照流派去划分游戏的标准是比较模棱两可的。在本项研究中，我们根据动作的不同，将游戏主要分为了以下几类：动作FPS类、动作格斗类、模拟航空/赛车类、冒险类、运动类和角色扮演类。我们把运动类和角色扮演排除在六种类型之外的原因是，在一个运动游戏中，多个玩家需要进行操作。因此将运动语言应用于这种类型的游戏是不太合适的。而角色扮演游戏比其他类型的游戏有更大的自由度，但在定义动作语言方面存在一定的局限性，因为有各种各样的案例，界面也就会变得更加的复杂。

图1：虚拟的灾难体验内容

表二：按功能内容类型划分的动作类别

因此，在本文中，我们主要对四种类型的运动进行了分类和分析：动作FPS类、动作战斗类、模拟航空/赛车类和冒险类。此外，我们提取了四类运动中常见的动作。在提取过程中，我们注意到，大多数的运动可以分为涉及运动和普通动作的运动。我们想在一个框架内定义运动语言，在这个框架中，左手是用来运动的，而右手是用来动作的。表一列出了我们分类的游戏类型的代表性动作。这些运动是发展Leapmotion相关内容的必要条件。

B.人机交互

近年来，虚拟现实技术的发展催生了许多以体验为导向的学习和灾难演习内容。图1显示了CNBOX开发的灾难体验内容，让人们在虚拟现实中体验地铁中发生的活在事件，用来增强在地铁发生火灾时人们的反应能力，让人们能快速逃生。除此之外，E-Learning是课堂教学内容的一个典型例子。为了克服网络教育的封闭性和集体性的局限性，它提供了许多在线教学视频，帮助学生在线学习，获取知识。在表二中列出了每个功能内容中使用的代表性动议。

Ⅲ.Leapmotion和手指运动语法

A.Leapmotion

如图2所示，Leapmotion在3D中捕捉手的运动，并对其进行分析，并会对内容进行运动控制。半径内的红外摄像机，捕捉视频信息并确定x、y和z轴。通过提取监视器上的某些点，Leapmotion跟踪它们的轨迹，并通过分析跟踪的点，来识别手的运动。由于Leapmotion能够以每秒290帧（fps）的速度识别150°半径内约8 ft 3 的空间内的运动，因此屏幕上的对象也会随着用户的运动抠门小精确移动。在此基础上，我们定义了一个运动接口的基本原理。

图2：LEAPMOTION仪器

B.Leapmotion API

Leapmotion提供了多种API。除了常见的手和手指，如图3所示，还有图像、工具和手臂。在市面上存在的许多类型的API中，手和手指的应用是最为广泛。手和手指API从最上面的帧接收数据。接收数据的手的API可以区分左手和右手。Finger API可以区分手指并收集数据，包括速度、位置和度数。

图3：手和手指的API

在这项研究中，我们使用一只手和手指API来定义运动语言。例如，我们将射击定义为动作-FPS内容。射击的动作包括使用右手拇指和食指。通过在hand-API阶段应用手和手指API，我们确定是否有右手。然后，在finger API阶段，我们得出结论：右手有两个手指，这两个手指是拇指和第二个手指。当拇指的x-z轴的度数满足时，运动将被识别。一旦满足了所有这些条件，射击动作就被识别出来了。由于射击动作只识别右手，所以我们可以通过定义左手的方向和运动来组合左右手。

C.手指运动与结构

动作将用于FPS动作、格斗和模拟赛车/航空游戏。由于动作、冒险和模拟游戏需要动作组合，因为它们需要同时使用双手，所以我们用左手移动，右手攻击/功能来定义动作。定义的手指运动语言分类和组合通过树结构来表达。通过结构分析，手指运动语法可分为运动词汇、副词 ML和复合词 ML。图4显示了解析了运动语言的运动树（MT）。

总之，在使用Leapmotion的游戏和内容中，所有的动作都可以用动作语言动作树（MT）的语法来表达。

Ⅳ.结果与评价

A.实验环境

为了评估本文定义的运动语言，我们设置了以下条件。用于模拟的桌面计算机的操作系统为Windows7 64位，图形卡使用的是GeforceGTX770，使用的软件为Unity 5.3.1f1，使用的硬件为Leapmotion。

B.实验方法与结果

我们将提取每一段内容的定义运动来进行实验。我们在实验中，对每个动作测试了20次，对识别率进行了定量评估。A类内容指动作类、冒险类和赛车/航空类游戏内容。实验中对游戏中的手指动作、左右手动作进行分类统计，主要动作包含向左走（LD G）、向右走（RD G）、边拍摄边走（G sh）、旋转（RO）、放大（ZI）、play（p）和rewind（rw）。动作里有单个动作，走，组合动作，如向左走，也有创造性动作，如旋转。如图4所示是构建的一颗运动语法树。

图4：运动语法树的结构

向左走（LD G）、向右走（RD G）和边拍摄边走（G sh）是组合起来形成语法运动的词汇。（LD G）和（RD G）运动仅用左手进行，识别率为90%。（G sh）动作是左右手词汇的语法组合，其识别率为80%。（ST）运动是一种只有一个左手词汇的语法，识别率为90%。实验结果是对娱乐内容的运动识别率较高。

内容类实验测量了两个实验中的识别率，以及两个讲座和学习动作中的创造性动作。旋转（RO）和放大（ZI）的识别率分别为90%和100%。play（p）和rewind（rw）的识别率也分别为90%和100%（图5）。

图5：动作识别的准确率

C.结论

在本文中，我们研究了在使用Leapmotion的内容中定义的手指运动，并定义了一个通用的运动语法。利用这些信息，我们进行了一个实验。我们选择Leapmotion作为NUI的合适接口，并根据内容对通用运动语言进行分类和定义，因为市场上存在的内容不同，运动语言也不同。我们研究了分类内容通常使用的代表性运动，并使用Leapmotion API定义了一种运动语言。对于动作类FPS、冒险类和赛车/航空类游戏，我们区分了右手和左手。对于体验和创作，以及演讲和学习，我们定义了用户可以轻松访问的动作。通过将区分左右手的词汇组合起来，我们创造了三种语法类型。另外，单一的动作词汇可以是语法的一种。使用这四种语法类型，为所有内容运动建立了一颗普遍的运动语法树。我们还对定义的动作语言进行了定量评估。每一条内容的识别率都以图形表示，所有内容的识别率都很高。

外文原文资料信息

[1] 外文原文作者： Byungseok Lee, Kangrae Park, Seokhyun Ghan and Seongah Chin*

Division of Media Software, Sungk

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