【摘 要】
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对于智能手机平台上的增强现实应用，结合手势这种直观的交互方式能给用户带来更自然的操作体验，对增强现实技术的发展很有意义。然而受限于手机的硬件性能和单目摄像头等条件，目前在安卓平台下还没有一套成熟且完备的解决方案来实现基于手势交互的增强现实系统。 本文设计并实现了一个应用在安卓平台上基于手势交互的增强现实系统，主要解决了手部位姿估计和动态手势识别两个技术难点，结合手势交互模块，实现了根据用户手势控
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对于智能手机平台上的增强现实应用，结合手势这种直观的交互方式能给用户带来更自然的操作体验，对增强现实技术的发展很有意义。然而受限于手机的硬件性能和单目摄像头等条件，目前在安卓平台下还没有一套成熟且完备的解决方案来实现基于手势交互的增强现实系统。
本文设计并实现了一个应用在安卓平台上基于手势交互的增强现实系统，主要解决了手部位姿估计和动态手势识别两个技术难点，结合手势交互模块，实现了根据用户手势控制虚拟物体在场景中的移动、旋转等操作。针对手部位姿估计问题，设计并实现了一种三阶段的算法，首先采用改进后的单阶段多框预测网络进行手部检测和图像分割，对分割后的图像应用级联金字塔网络来预测二维关键点，最后根据相机透视原理估计手部三维位置与姿态。针对动态手势识别问题，对传统的密集连接卷积网络结构做出了两方面的改进，一方面引入了时间过渡层，由几个不同大小和深度的卷积层和一个平均池化层构成，来捕获不同时间长度的信息；另一方面采用非对称卷积对现有的标准卷积进行拆分，来实现模型的压缩与加速。
实验结果表明，手部位姿估计和动态手势识别算法均可达到较高的准确率。用户可以通过本系统在安卓手机端进行增强现实的手势交互体验，系统整体准确率和实时性达到了预期效果。
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