基于光电的虚拟现实22

虚拟现实组员：董少毅贾海超兰延豪刘军东王东方徐俊朋徐延通杨群想虚拟现实是利用电脑模拟产生一个三维空间的虚拟世界提供使用者关于视觉、听觉、触觉等感官的模拟，让使用者如同身历其境一般，可以及时、没有限制地观察三度空间内的事物虚拟现实系统的结构虚拟现实有三个特性：沉浸性:是指用户感觉到好像完全处于虚拟现实中一样，被虚拟世界包围,理想的虚拟现实可以让用户难辨真假。交互性:是指用户与虚拟世界以自然的方式进行交互，通过人的肢体运动以及特定的硬件设备感受来自虚拟世界的实时反馈。想象性:是指虚拟环境是人想象出来的，同时这种想象体现了设计中的相应的思想，因而可以用来实现一定的目标虚拟现实的若干关键技术三维计算机图形技术立体显示技术立体声网络传输语音输入输出技术等三维立体显示技术立体视觉显示技术是虚拟现实中重要的支持技术，而且要实现完美的立体显示技术较为复杂。我们之所以感受到立体物体，是由于人的左右眼得到的图像相似但有细微差异，大脑对其进行融合产生空间感。我们借助特定的硬件设备，使左右眼观察到细微差异的图像，从而恢复出三维深度信息立体显示实现方法彩色眼镜法偏振光眼镜法串行式立体显示法裸眼立体显示法彩色眼镜法：它主要利用滤光片只能通过相同颜色光线的特点，让左右眼戴不同颜色的滤光片，从而左右眼看到不同的影像，实现立体显示。但这种方法使人两眼的色觉不平衡，观众容易产生疲劳（利用彩色眼镜法产生的立体图片）偏振光眼镜法：它利用了光是一种横波以及偏振光只能通过特定方向的狭缝的特点。在电影放映时，两个电影机同时放映两个画面，重叠在一个屏幕上，镜头前装有相差90度的偏振片。观众的左右眼分别戴在偏振轴互为90度的，并与放映画面的偏振光相应方向的偏振镜片，从而形成立体效果。串行式立体显示法：它是一种分时的串行立体显示技术，它以一定的频率交替显示两幅图像，用户通过以相同频率同步切换的眼镜来观察图像，左右眼只能看到相应的图像。眼镜的开关转换频率对图像的立体效果起着关键性的作用。若转换频率太低，人眼不能感受到图像的连续，若转换频率太高，会产生干扰现象。一般来说，转换频率控制在40到60帧/秒较为适合。裸眼立体显示：三维立体液晶显示技术巧妙结合了双眼的视觉差和图片三维的原理，自动生成了两幅图片，由于双眼观看液晶的角度不同，左右眼看到不同的图像，因此不要戴上立体眼镜就可以看到立体图像。下图是裸眼立体显示的原理示意图，图中示意了两种实现原理三维虚拟声音的实现技术除了视觉，人们获得外界信息的第二途径就是听觉。我们把在虚拟场景中能使用户准确判断出声源位置，符合人们在真实世界中听觉方式的声音称为三维虚拟声音。三维虚拟声音系统的核心是声音定位技术，它有三个主要特征。三维虚拟声音系统全向三维定位特性三维实时跟踪特性沉浸感与交互感三大特性全向三维定位特性：指在三维虚拟空间中把实际声音信号定位到特定虚拟专用源的能力。它能使用户准确判断出声音的精确位置，从而符合人们的真实听觉方式。三维实时跟踪特性：是指三维虚拟空间中实时跟踪虚拟声音位置变化的能力。三维虚拟声音的沉浸感：指加入三维虚拟声音后能使用户产生身临其境的感觉，有助于增强临场效果。三维声音的交互特性：、指随用户的运动而产生的临场反应和实时响应能力。用语音和虚拟现实进行交互是我们的一个目标，语音技术主要分为语音识别技术和语言合成技术。语音识别技术是指将人说话的语言信号转换为可以被计算机程序所识别的信息。一般包括参数提取，参考模式建立，模式识别等过程。语音合成技术是指用人工的方法产生语音技术。实现语音输出有两种方法，一是录音/重放；二是文—语转换。如果将语音合成与语音识别技术结合起来，就可以让用户和虚拟环境进行简单的语音交互了，从而实现人机自然的交互。自然交互与传感技术虚拟现实强调交互的自然性，就是让人们如同在与真实世界进行交流。人可以使用眼睛，耳朵，手势，语音等方式与虚拟现实中的物体进行交互。手势识别：手势是一种简单方便的交互方式。手势识别可以分为两种，一种是基于数据手套的识别，另一种是基于视觉的手势识别。基于数据手套的手势识别系统就是利用数据手套和位置跟踪器来捕捉手势的运动轨迹和检测手的方向（虚拟现实手套）手指弯曲程度等信息，根据这些信息对手势进行分析。手势识别这种方法的优点是系统识别率高，缺点是不方便。基于视觉的手势识别是从视觉通道获得信号，通常采用摄像机采集手势信息，由摄影机连续拍摄手的运动，再用边界特征识别的方法判断出具体手势。这种方法的优点是输入设备简单，但识别率较低，实时性较差。面部表情的识别：现实人际交往中，人的表情传递了很多微妙的信息。对人脸的识别是虚拟现实交互中很重要的部分。但目前的人脸表情的识别还不太成熟。人脸检测的基本思想是建立人脸模型。根据对人脸知识的利用方式，可以将人脸检测分为两大类：基于特征的人脸检测方法和基于图像的人脸检测方法。基于特征的人脸检测方法直接利用人脸信息，比如人脸肤色，人脸的几何构造等。基于图像的人脸检测方法不直接利用人脸信息，而是将人脸检测问题看作一般的模式识别问题由于小组能力有限，对深奥的虚拟现实技术不能够深刻的理解及用自己的语言加以准确的描述，在这里恳请大家的谅解，如果您有好的建议请反馈给我们，谢谢！谢谢欣赏