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为提高 Leap Motion设备的采集精准度，解决自遮挡、采样频率不稳定等设备固有问题，首先，设计了使用Leap Motion和动作捕捉设备的手部多模态同步运动采集方案，采集了日常动作数据集;其次，提出了基于卷积神经网络（ convolutional neural network，CNN的 Leap Motion手部运动数据优化方法，使用日常动作数据集训练 Leap Motion数据到动作捕捉数据的映射网络;最后，提出手指平面约東，确保网络输出数据保持稳定的手部骨骼结构。通过15名志愿者采集了6类动作共967550帧的同步运动数据集，进行了手指平面约束有效性、动作一致性实验，并与双向循环自编码器（ bidirectional recurrent autoencoder，BRA）、双向编解码器（ encoder- bidirectional- decoder，EBD）方法进行了精度对比。结果表明，文中方法支持使用 Leap Motion获取固定采样频率且近似动捕设备精度的手部运动数据，效果较BRA和EBD更加稳定平滑。将文中方法应用于康复游戏中，明显减少了交互动作识别的错误次数。
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