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龙图腾网获悉中科数字演绎(北京)科技有限公司申请的专利一种多源虚拟现实人机交互方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119649442B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411355117.1，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种多源虚拟现实人机交互方法及系统是由徐毅;徐浩清;潘莉燕;滕皓宇;姚增辉设计研发完成，并于2024-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多源虚拟现实人机交互方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像数据处理技术领域，具体涉及一种多源虚拟现实人机交互方法及系统，通过对若干个历史时刻下的用户手势动作图像中关键特征点的变化趋势进行分析，对当前时刻下的用户手势动作图像中关键特征点的所属区域进行预测，获得关键特征预测区域；根据关键特征预测区域中的特征点识别用户的手势动作，将识别出的用户手势动作映射到虚拟现实环境中进行交互操作。本发明不仅可以大大减少计算机的计算量，而且还能保持关键特征点的准确性，以此实现高精度的手势识别，使用户能够通过自然的手部动作来控制虚拟环境中的界面。

本发明授权一种多源虚拟现实人机交互方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多源虚拟现实人机交互方法，其特征在于，所述方法包括： 获取若干个历史时刻下的用户手势动作图像； 通过对若干个历史时刻下的用户手势动作图像中关键特征点的变化趋势进行分析，对当前时刻下的用户手势动作图像中关键特征点的所属区域进行预测，并对其进行面积调整，获得关键特征预测区域； 根据关键特征预测区域中的特征点识别用户的手势动作，将识别出的用户手势动作映射到虚拟现实环境中进行交互操作； 获取关键特征预测区域的方法为： 获取每个历史时刻下的用户手势动作图像中关键特征点； 分析所述关键特征点在历史时间段内的变化趋势，获取关键特征点的预测点的预测准确性； 根据预测点的预测准确性，确定当前时刻下的用户手势动作图像中所有关键特征预测区域； 获取每个历史时刻下的用户手势动作图像中关键特征点，具体包括： 对于任意一个历史时刻下的用户手势动作图像，利用SIFT角点检测算法对该历史时刻下的用户手势动作图像进行角点检测，获得该历史时刻下的用户手势动作图像中所有角点； 对于该历史时刻下的用户手势动作图像中第t个角点，以第t个角点作为窗口中心，获取窗口大小为5*5的窗口，并将该窗口记为第t个角点的邻域范围窗口；t为正整数； 根据第t个角点的灰度值和第t个角点的邻域范围窗口内灰度值之间的关系，获取第t个角点为关键特征点可能性； 若第t个角点为关键特征点可能性大于或等于关键阈值参数，则第t个角点记为历史时刻下的用户手势动作图像中的关键特征点； 遍历历史时间段内的所有历史时刻，获取每个历史时刻下的用户手势动作图像中所有关键特征点； 分析所述关键特征点在历史时间段内的变化趋势，获取关键特征点的预测点的预测准确性，具体包括： 根据第N―1个历史时刻下的用户手势动作图像中第j个关键特征点的坐标位置，以及第j个关键特征点的预测变化方向和预测变化距离，确定第N个历史时刻下的用户手势动作图像中第j个关键特征点的预测点； 根据第j个关键特征点的拟合直线的拟合误差值、第j个关键特征点的聚类结果中所有聚类簇的数量、第j个关键特征点的聚类结果中第m个聚类簇中数据点的数量与第j个关键特征点的聚类结果中第m+1个聚类簇中数据点的数量的差的绝对值，确定第j个关键特征点的变化趋势复杂性； 根据第j个关键特征点的变化趋势复杂性、第N个历史时刻下的用户手势动作图像中第j个关键特征点与第N个历史时刻下的用户手势动作图像中第j个关键特征点对应预测点之间的欧氏距离、第j个关键特征点为关键特征点可能性与第j个关键特征点的邻域角点集合中其他角点为关键特征点可能性的差的绝对值，确定第j个关键特征点对应预测点的预测准确性； m、N和j均为正整数。

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