【摘 要】
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实验教学在中学教学中占有非常重要的地位。但在教学过程中存在危险性实验(例如:浓硫酸稀释)、仪器昂贵(例如:高精度显微镜)、三维结构不易观察(例如:心脏模型、物质的分子模
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实验教学在中学教学中占有非常重要的地位。但在教学过程中存在危险性实验(例如:浓硫酸稀释)、仪器昂贵(例如:高精度显微镜)、三维结构不易观察(例如:心脏模型、物质的分子模型、数学几何模型)等问题,使得实验教学不易进行或被视频及PTT所代替。为了解决实验教学中存在的问题,人们将人机交互与虚拟现实技术用于实验教学中,打造虚拟实验教学系统。目前,多数用于实验教学的系统存在智能性不足、交互不自然及实验操作体验感不足的问题。因此本文提出使用多模态融合方法感知用户的意图。通过多模态意图感知方法,不但能弥补虚拟试验智能性不足的问题,而且能够通过自然交互的方式摆脱鼠标键盘及手柄的束缚,还原人手强大的功能。此外,在融入基于实验仿真设备的触觉模态信息后,还能够极大的增强用户的实验操作感,培养用户的动手能力。本文的创新点为:第一,提出一种基于数据手套的K-means聚类降维的欧几里得度量模板匹配算法(简称KEM算法),该手势识别算法的识别率为99.42%。第二,提出了基于监听序列的多模态意图感知方法(简称MF-GVM算法)。其融合了手势与语音,能感知用户比较简单的交互意图,其具有良好的智能性和自然性。第三,提出了基于SVM和集合论的多模态融合意图感知方法(简称MSSN算法),该方法融合视觉、听觉、触觉及上下文场景的多模态信息。其通过意图行为节点的方式描述更加复杂的用户意图,使系统可以更加完整的理解用户的意图。第四,提出使用实验仿真设备的基于MSSN算法的导航式实验系统。通过本文所设计的实验仿真设备提升用户的操作体验感。系统根据MSSN算法感知用户意图并进行导航,从而降低用户的负荷并提高实验效率。
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