言進行互動，以及 Cavaza[4]等人以感測語音的情緒作為輸入來與虛擬角色進行互動，
影響故事中動畫角色的情緒，發展出不同的故事結局。以自然語言作為輸入包含許多爭 議，需要提高準確度，就必須建立起龐大的資料庫，另外受到各個國家語言的不同而有 所限制，也是個艱難的議題。除了以自然語言作為輸入的 3D 互動數位敘事，Kistler[3]
等人為了進行以體感作為輸入的 3D 互動數位敘事，他們使用現有的 3D 互動敘事作品，
2.3 虛擬實境(Virtual Reality)
虛擬實境是由電腦產生的 3D 立體空間，使用者可以依個人的意志自由的在這個空間中 移動，並且可以與這個空間裡的物件進行互動，讓使用者有強烈的融入感及參與感，達 到身歷其境的感覺。
Burdea 與 Coiffet[16]在 2003 年提出虛擬實境主要有三大要素，簡稱 3I：Imagination、
Interaction、Immersion，依序是想像力、互動性與沉浸性。
(1) 想像力(Imagination)：
虛擬實境是由電腦所模擬出來的影像，為了要讓使用者想像自己身處在這個虛擬空
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(2) 互動性(Interaction)：
在虛擬實境中，使用者可以即時的與 3D 空間中的物件互動，也可以與虛擬角色進 因。心理學家 Csikszentmihalyi[17]是第一個提出沉浸理論的學者，認為當人們在進行活 動時如果完全的投入情境當中並且集中注意力，同時過濾掉所有不相關的知覺，即進入
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事系統中控制故事角色的移動、動作或指令，我們希望使用者透過手勢表演與虛擬角色 進行互動，不只如此，作者也能簡單的設定使用者進行哪些手勢表演會影響故事的路 線，增加使用者的沉浸感，也增加故事的趣味性。
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第３章 手勢動作的分類
我們的平台透過我們所設計的 Script Engine 即時地建立故事腳本中的場景、角色動畫、
攝影機位置，並針對使用者互動選項的輸入作對應的輸出。我們嘗試以 Leap-Motion 作 為我們的輸入裝置，建立使用者定義的手勢集，並將手勢進行分類，透過不同的手勢對 應到不同的指令。
手勢能夠分類的方法有很多種， Thiago 與 Sergio[18]的手勢分類方法是將手勢分成 6 種狀態，張開(Open)、勝利(Victory)、槍(Gun)、食指(Pointing)、拇指(Thumb)、握拳(Close)，
這些都是我們常用的手勢。Thang [19]等人的手勢分類方法則是將英文 24 個字母作手勢 分類，如圖 3。
圖 3. 美國手語基本手勢[19]
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3.1 裝置的偵測範圍
Leap Motion 的偵測範圍大概在感測器上方 150 度大約 8 立方英尺的空間，如圖 4。
可偵測到的高度約為 60 公分，它可以偵測到從手臂、手掌到手指共 29 個關節(如圖 5) 的座標位置，並可以透過這些座標位置資訊在虛擬空間中模擬出手部模型與動畫，除了 關節的座標位置，每隻手還可以檢測到手掌的中心位置、手掌移動的速度以及手掌朝向 的方向。
圖 4. Leap Motion 偵測範圍
但在設計使用者手勢集前，我們必須考慮輸入裝置所能偵測到的手勢範圍，以 Leap Motion 的限制來說，它是使用雙紅外線偵測追蹤手指的動作，因此它無法偵測到被遮蔽 的範圍。例如假設平擺 Leap Motion 的裝置，手掌若是豎立在裝置的上方，會無法偵測 到使用者各手指的座標。考慮到 Leap Motion 的裝置限制後，會被遮蔽到的手勢我們就 不能放到手勢集中，像是圖 3 中美國手語的基本手勢，Leap Motion 是無法分辨手勢 S 和手勢 T 的。
約 60cm
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圖 5. 在 Unity3D 中模擬出的手部骨架架構
3.2 使用者手勢集的分類與設計
為了確保使用者能夠順利地與系統進行互動表演，我們希望能設計出一組能準確偵 測到的手勢姿勢集讓故事創作者使用，我們參考 Kistler[3]將動作分為兩種狀態來辨識：
靜態與動態，因此我們也建立了兩種手勢輸入集：靜態手勢集與動態手勢集，靜態手勢 是一種手勢姿勢狀態，使用者在做出手勢姿勢後最後維持停止的狀態。而動態手勢是一 種在進行手勢姿勢轉變時的狀態，像是手勢在進行位移動作時或是改變手指伸出數量的 動作都算是動態手勢。
透過評估手勢實際偵測的準確度以及改善後，分析與統整出我們的手勢集，並且建
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第４章 系統架構與實作
Unity3D[20]是一款強大的遊戲引擎軟體，我們希望運用 Unity3D 透過讀取 xml 語法的方 式載入故事創作者所寫的故事腳本並建立故事場景、角色與動畫，再配合利用 Leap Motion 作為手勢姿勢的輸入設備，以及麥克風來記錄使用者表演的語音資訊，設計出以 體感方式作為主要輸入的 3D 互動數位敘事系統。
圖 6. 系統架構圖
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式，呈現最佳的使用者介面。因此我們的系統將著重於五大階段， Authoring Process、Story Engine、Script Engine、Hand Gesture Classification、User Interface，分別為作者創 作階段、故事引擎的建立、語法引擎的建立、分析手勢姿勢後作分類，最後完成我們的 使用者介面。