虚拟现实技术：自然交互、面部表情与眼动跟踪

"自然交互与传感技术65-面结构光三维测量技术" 本文主要讨论了自然交互与传感技术在虚拟现实（VR）中的应用，尤其是面结构光三维测量技术，以及相关的手势识别和面部表情识别。手势识别是通过摄像机捕捉手部运动图像，然后通过轮廓和边界特征识别来区分各个手指和手势。这种方法虽然成本低、不干扰用户，但识别率和实时性不足，适用于简单手势的识别。手势识别在VR、聋哑人交流、哑语教学、电视节目双语播放等多个领域有广泛应用。 面部表情识别是人机交互的重要组成部分，人脸识别技术面临的主要挑战包括图像分割、特征定位和识别。常用的方法有模板匹配、尺度空间技术、神经网络和运动模型参数估计等。尽管取得了一些进展，但这些方法普遍要求人脸变化不大，计算量大。在VR系统中，面部表情的交互技术仍处于发展阶段，人脸检测受到光照、角度、表情变化等因素的影响，具有一定的难度。人脸检测方法可分为基于特征和基于图像两类，前者利用人脸的肤色和几何结构，后者则视为一般模式识别问题。 眼动跟踪技术弥补了仅依赖头部跟踪的不足，使得在不移动头部的情况下，用户可以通过视线移动来观察虚拟环境。眼动跟踪在VR系统中至关重要，能够提供更为真实的视觉感知体验。 此外，书中还提到了虚拟现实技术的基础知识、硬件设备、相关软件和技术，例如全景技术、网络三维互动Cult3D以及虚拟现实建模语言VRML。本书适合于高职高专学生和计算机爱好者学习虚拟现实技术，内容涵盖理论与应用，旨在通过实例帮助读者快速入门。