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龍圖騰網(wǎng)獲悉長(zhǎng)沙理工大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于視覺(jué)跟蹤技術(shù)的虛擬現(xiàn)實(shí)游戲系統(tǒng)及方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119971470B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510054682.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：A63F13/213；該發(fā)明授權(quán)一種基于視覺(jué)跟蹤技術(shù)的虛擬現(xiàn)實(shí)游戲系統(tǒng)及方法是由王健;鄧揚(yáng)帆;詹敏儀設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-01-14向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于視覺(jué)跟蹤技術(shù)的虛擬現(xiàn)實(shí)游戲系統(tǒng)及方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明涉及虛擬現(xiàn)實(shí)游戲技術(shù)領(lǐng)域，且公開(kāi)了一種基于視覺(jué)跟蹤技術(shù)的虛擬現(xiàn)實(shí)游戲系統(tǒng)及方法，包括多維采集模塊和虛擬現(xiàn)實(shí)模塊。該基于視覺(jué)跟蹤技術(shù)的虛擬現(xiàn)實(shí)游戲系統(tǒng)及方法通過(guò)多維采集模塊獲取所有用戶的互動(dòng)數(shù)據(jù)和動(dòng)作表現(xiàn)，并分類組成數(shù)據(jù)集，虛擬現(xiàn)實(shí)模塊構(gòu)建每個(gè)用戶的面部模型，標(biāo)記面部特征點(diǎn)和虛擬線，再分析生成情緒強(qiáng)度，虛擬現(xiàn)實(shí)模塊構(gòu)建每個(gè)用戶的肢體模型，標(biāo)記肢體特征點(diǎn)和虛擬線，再分析生成感知強(qiáng)度，獨(dú)立優(yōu)化每個(gè)部位的運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)，分體建模捕捉精度高，虛擬現(xiàn)實(shí)模塊根據(jù)面部模型和肢體模型，組成綜合模型，判斷用戶動(dòng)作代入綜合模型時(shí)的延遲程度，及時(shí)發(fā)現(xiàn)游戲角色動(dòng)作延遲和卡頓問(wèn)題，智能優(yōu)化用戶體驗(yàn)更佳。

本發(fā)明授權(quán)一種基于視覺(jué)跟蹤技術(shù)的虛擬現(xiàn)實(shí)游戲系統(tǒng)及方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于視覺(jué)跟蹤技術(shù)的虛擬現(xiàn)實(shí)游戲系統(tǒng)，其特征在于：包括多維采集模塊和虛擬現(xiàn)實(shí)模塊； 所述多維采集模塊由虛擬互動(dòng)單元和動(dòng)作捕捉單元組成，所述虛擬互動(dòng)單元通過(guò)網(wǎng)絡(luò)連接攝像頭采集互動(dòng)數(shù)據(jù)集，所述互動(dòng)數(shù)據(jù)集包括所有用戶的互動(dòng)數(shù)據(jù)，所述動(dòng)作捕捉單元通過(guò)網(wǎng)絡(luò)連接傳感裝置采集動(dòng)作數(shù)據(jù)集，所述動(dòng)作數(shù)據(jù)集包括所有用戶的動(dòng)作表現(xiàn)； 所述虛擬現(xiàn)實(shí)模塊由互動(dòng)分析單元、感知分析單元和匹配管理單元組成，所述互動(dòng)分析單元根據(jù)互動(dòng)數(shù)據(jù)集，構(gòu)建每個(gè)用戶的面部模型，并標(biāo)記面部特征點(diǎn)和虛擬線，所述互動(dòng)分析單元根據(jù)面部模型，分析每個(gè)面部特征點(diǎn)的變化距離，再結(jié)合互動(dòng)數(shù)據(jù)集，生成對(duì)應(yīng)的情緒強(qiáng)度，所述感知分析單元設(shè)置有固定時(shí)長(zhǎng)的捕捉周期，再結(jié)合動(dòng)作數(shù)據(jù)集，構(gòu)建每個(gè)用戶的肢體模型，并標(biāo)記肢體特征點(diǎn)和虛擬線，所述感知分析單元根據(jù)肢體模型，分析每條虛擬線的長(zhǎng)度，再結(jié)合互動(dòng)數(shù)據(jù)集，生成對(duì)應(yīng)的感知強(qiáng)度，所述匹配管理單元根據(jù)面部模型和肢體模型，組成每個(gè)用戶的綜合模型，再結(jié)合互動(dòng)數(shù)據(jù)集和動(dòng)作數(shù)據(jù)集，同步更新面部特征點(diǎn)和虛擬線，所述匹配管理單元根據(jù)互動(dòng)數(shù)據(jù)集、動(dòng)作數(shù)據(jù)集和綜合模型，統(tǒng)計(jì)同步更新的延遲時(shí)長(zhǎng)，并設(shè)置固定時(shí)長(zhǎng)的延遲閾值，判斷用戶動(dòng)作代入綜合模型時(shí)的延遲程度，輸出對(duì)應(yīng)的判斷結(jié)果； 匹配管理單元根據(jù)面部模型和肢體模型，組成每個(gè)用戶的綜合模型，具體的，通過(guò)三維軟件，設(shè)置固定長(zhǎng)度的垂直直線連接第個(gè)用戶面部模型中的下巴端點(diǎn)和肢體模型中的左右肩中心點(diǎn)，組成第個(gè)用戶完整的綜合模型，并結(jié)合互動(dòng)數(shù)據(jù)集和動(dòng)作數(shù)據(jù)集，同步更新面部特征點(diǎn)和虛擬線。

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