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為提高 Leap Motion設備的采集精準度，解決自遮擋、采樣頻率不穩定等設備固有問題，首先，設計了使用Leap Motion和動作捕捉設備的手部多模態同步運動采集方案，采集了日常動作數據集;其次，提出了基于卷積神經網絡（ convolutional neural network，CNN的 Leap Motion手部運動數據優化方法，使用日常動作數據集訓練 Leap Motion數據到動作捕捉數據的映射網絡;最后，提出手指平面約東，確保網絡輸出數據保持穩定的手部骨骼結構。通過15名志愿者采集了6類動作共967550幀的同步運動數據集，進行了手指平面約束有效性、動作一致性實驗，并與雙向循環自編碼器（ bidirectional recurrent autoencoder，BRA）、雙向編解碼器（ encoder- bidirectional- decoder，EBD）方法進行了精度對比。結果表明，文中方法支持使用 Leap Motion獲取固定采樣頻率且近似動捕設備精度的手部運動數據，效果較BRA和EBD更加穩定平滑。將文中方法應用于康復游戲中，明顯減少了交互動作識別的錯誤次數。
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