[发明专利]一种基于超声波手势识别的AR换装游戏投影方法及系统在审
申请号: | 201611203241.1 | 申请日: | 2016-12-23 |
公开(公告)号: | CN106693361A | 公开(公告)日: | 2017-05-24 |
发明(设计)人: | 伍永豪;赵亚丁;彭泉;曾贵平 | 申请(专利权)人: | 武汉市马里欧网络有限公司 |
主分类号: | A63F13/23 | 分类号: | A63F13/23;A63F13/215;A63F13/52;G06F3/01 |
代理公司: | 武汉智嘉联合知识产权代理事务所(普通合伙)42231 | 代理人: | 黄君军 |
地址: | 430000 湖北省武汉市东湖开发区华师*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 超声波 手势 识别 ar 换装 游戏 投影 方法 系统 | ||
技术领域
本发明涉及AR投影技术领域,尤其是涉及一种基于超声波手势识别的AR换装游戏投影方法及系统。
背景技术
换装游戏是在网络上流行的游戏。通过键盘、鼠标的操作给平面卡通或者明星人物穿上或脱下衣物、饰品等。
市面上的换装游戏一般都要使用实体键盘或鼠标才可以进行操作,而且一般只能对预设的平面人物进行换装,不能对用户自己的身体进行3D的换装操作,人机交互性不强,游戏浸入感不够,没有3D的立体效果,趣味性不够强。
发明内容
本发明的目的在于克服上述技术不足,提出一种基于超声波手势识别的AR换装游戏投影方法及系统,解决现有技术中换装游戏人机交互性不强,游戏浸入感不够,没有3D的立体效果,趣味性不够强的技术问题。
为达到上述技术目的,本发明的技术方案提供一种基于超声波手势识别的AR换装游戏投影方法,其中,包括:
S1、发射超声波并接收被手反弹的超声波,获取手势动作的量化数据;
S2、预先存储第一量化数据,第二量化数据,第三量化数据;
S3、将手势动作的量化数据与预先存储的量化数据进行匹配,匹配成功则对应执行第一指令或第二指令或第三指令,进行选择虚拟模型,匹配不成功则发送提示;
S4、利用超声波3D成像,获取用户身体的3D模型数据,构建用户的3D模型;
S5、将用户身体的3D模型与第一指令或第二指令或第三指令选择的虚拟模型进行数据叠加,获取混合模型并进行存储;
S6、将存储的混合模型的数字信号转化为光信号,再进行3D投影投射在投影屏幕。
本发明还提供一种基于超声波手势识别的AR换装游戏投影系统,其中,包括:
手势动作量化模块:发射超声波并接收被手反弹的超声波,获取手势动作的量化数据;
预先存储模块:预先存储第一量化数据,第二量化数据,第三量化数据;
匹配模块:将手势动作的量化数据与预先存储的量化数据进行匹配,匹配成功则对应执行第一指令或第二指令或第三指令,进行选择虚拟模型,匹配不成功则发送提示;
构建模型模块:利用超声波3D成像,获取用户身体的3D模型数据,构建用户的3D模型;
叠加模块:将用户身体的3D模型与第一指令或第二指令或第三指令选择的虚拟模型进行数据叠加,获取混合模型并进行存储;
投影模块:将存储的混合模型的数字信号转化为光信号,再进行3D投影投射在投影屏幕。
与现有技术相比,本发明的有益效果包括:利用超声波的频率变化识别手势动作并发送手势动作对应的指令,控制衣服模型、鞋子模型、配饰模型的选择,与用户身体的3D模型进行合成,投影出穿戴虚拟服装的用户3D图像,实现对用户自己身体的3D换装效果,浸入感、人机交互性很强,有3D的立体换装效果,趣味性很强。
附图说明
图1是本发明提供的一种基于超声波手势识别的AR换装游戏投影方法流程图;
图2是本发明提供的基于超声波手势识别的AR换装游戏投影系统结构框图;
图3是图2中手势动作量化模块的结构框图。
附图中:1、基于超声波手势识别的AR换装游戏投影系统,11、手势动作量化模块,12、预先存储模块,13、匹配模块,14、构建模型模块,15、叠加模块,16、投影模块,111、获取频率变化单元,112、量化处理单元。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
利用一个或多个超声波声源同时发出恒定频率(20-22KHz)的超声波,利用麦克风或者其他超声波接收装置接收超声波。根据多普勒效应,如果周围没有任何物体移动,超声波接收装置接收到的超声波频率不会发生变化,如果有一个物体朝着靠近超声波声源的方向移动,此时超声波接收装置接收到的超声波频率就会变高;如果该物体朝着远离超声波声源的方向移动,超声波接收装置接收到的超声波频率将会变低。
本发明提供了一种基于超声波手势识别的AR换装游戏投影方法,其中,包括:
S1、发射超声波并接收被手反弹的超声波,获取手势动作的量化数据;
S2、预先存储第一量化数据,第二量化数据,第三量化数据;
S3、将手势动作的量化数据与预先存储的量化数据进行匹配,匹配成功则对应执行第一指令或第二指令或第三指令,进行选择虚拟模型,匹配不成功则发送提示;
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