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蘇黎世大學使用Cyberglove數據手套和神經網絡實現虛擬現實應用的手勢識別

本文探討了在虛擬現實軟件中通過手勢進行人機交互的方法。一般來說，虛擬現實軟件需要提前對不同的手勢進行定義，比如：握拳、伸出食指、勝利的手勢等等。而要實現這一目標，常用的方法是借助攝像機識別系統，這種方法不但成本高，而且對環境變化也非常敏感。

與傳統方法不同，本文介紹了用數據手套作為輸入設備。數據手套可以為指關節的不同角度提供18個測量值。本文比較了不同的神經網絡模型的性能，如反向傳播和徑向基函數等，這些都是識別系統用于識別真實手勢動作的。

一些網絡模型的識別率高達100%（訓練及普通應用）。這種識別系統具有良好的性能，為手語控制軟件虛擬現實的應用打下了良好的基礎。

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