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基于手势识别VR系统的交互体验评价研究

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基于手势识别VR系统的交互体验评价研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-8页
第1章 绪论第8-21页
  1.1 课题背景及研究的目的和意义第8-9页
  1.2 国内外研究现状第9-19页
    1.2.1 基于手势识别的VR系统的发展现状第9-13页
    1.2.2 基于主观评测的用户体验评价方法的研究第13-14页
    1.2.3 基于客观评测的用户体验评价方法第14-19页
  1.3 本课题的主要研究内容第19-21页
第2章 绩效度量实验研究方法第21-35页
  2.1 手势识别数据采集及评价方案第21-25页
    2.1.1 绩效度量实验客观数据采集第21-22页
    2.1.2 手势识别的绩效度量实验主观数据采集方法确定第22-25页
  2.2 VR手势识别绩效度量实验设计第25-31页
    2.2.1 手势识别绩效度量实验实验目的第25页
    2.2.2 手势识别绩效度量实验流程第25-27页
    2.2.3 提取自然手势第27-29页
    2.2.4 实验设备第29页
    2.2.5 手势识别库开发环境介绍第29-30页
    2.2.6 手势识别绩效度量实验流程第30-31页
  2.3 手势势别绩效度量数据分析第31-34页
    2.3.1 手势识别绩效度量实验客观数据分析第31-33页
    2.3.2 手势识别绩效度量实验主观数据分析第33-34页
  2.4 本章小结第34-35页
第3章 VR系统手势疲劳度数据采集实验第35-54页
  3.1 手势疲劳度数据采集第35-38页
    3.1.1 表面肌电信号研究方法第35-36页
    3.1.2 对疲劳度实验肌肉选择第36-37页
    3.1.3 手势操作疲劳度客观数据采集实验第37页
    3.1.4 手势操作疲劳度的主观实验第37-38页
  3.2 VR设备的手势操作疲劳度生理采集环境介绍第38-41页
    3.2.1 手势操作疲劳度实验定位测试程序第38-40页
    3.2.2 手势操作疲劳度实验设备介绍与连接步骤介绍第40-41页
  3.3 手臂疲劳度研究条件第41-44页
    3.3.1 研究条件要求第41页
    3.3.2 手势操作疲劳的恢复时间及缓解方法第41-42页
    3.3.3 手势操作疲劳度实验研究思路第42-44页
  3.4 VR系统的手势操作疲劳度实验研究过程第44-45页
  3.5 手势操作疲劳度S EMG样本制作第45-48页
    3.5.1 手势操作疲劳度的s EMG信号降噪处理第45-48页
    3.5.2 手势操作疲劳度实验信号特征提取第48页
  3.6 手臂肌实验分析第48-51页
    3.6.1 手势操作疲劳度数据s EMG线性分析第48-50页
    3.6.2 主观评价实验及结果第50-51页
  3.7 手势操作疲劳度研究结果与分析讨论第51-53页
  3.8 本章小结第53-54页
第4章 交互体验模糊综合评价建模第54-73页
  4.1 隶属函数的构建第54-64页
    4.1.1 确定模糊集合第55-56页
    4.1.2 确定评语集合第56页
    4.1.3 建立隶属函数第56-64页
  4.2 基于群组AHP的权重矢量构建第64-67页
    4.2.1 基于群组AHP的权重矢量构建第64页
    4.2.2 构建各元素权重第64-66页
    4.2.3 获取各指标权重第66-67页
  4.3 模糊综合评价模型建立第67-72页
    4.3.1 手势识别辨识度模糊评判矩阵构建第67-68页
    4.3.2 整体疲劳度模糊评判矩阵构建第68-69页
    4.3.3 模糊综合评价结果第69-72页
  4.4 本章小结第72-73页
结论第73-75页
参考文献第75-79页
攻读学位期间发表的学术论文第79-81页
致谢第81-82页
附录1 手势识别绩效度量实验结果第82-83页
附录2 手势交互疲劳度实验结果第83-86页
附录3 综合评价第86页

本篇论文共86页,点击这进入下载页面
 
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