粒子濾波算法及其在指尖跟蹤中的應(yīng)用研究.pdf

1、近年來，以機器視覺為基礎(chǔ)的虛擬人機交互技術(shù)得到了極大的發(fā)展和應(yīng)用，手勢交互作為虛擬交互技術(shù)中一種重要的交互方式，其通過攝像頭捕捉用戶手勢，對手勢進行識別，根據(jù)不同手勢動作執(zhí)行相應(yīng)的命令并將結(jié)果反饋給用戶，通過這種方式使得人們在交互過程中徹底擺脫了觸摸式傳感器和設(shè)備的束縛，極大的提升了人機交互的自然感。指尖追蹤作為機器實現(xiàn)對復(fù)雜的手勢動作的識別的基礎(chǔ)，其算法的實現(xiàn)準(zhǔn)確性和效率，直接影響到計算機對用戶手勢識別的準(zhǔn)確度和實時性，進而影響到整個

2、交互過程中的用戶體驗。因此，研究和實現(xiàn)高精度、高效率的指尖跟蹤算法，對促進未來基于手勢的人機交互技術(shù)的發(fā)展具有非常重要的意義。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴針對粒子濾波算法“粒子退化”和算法實時性問題，提出了一種自適應(yīng)粒子濾波算法，該算法對擴展卡爾曼濾波算法進行了改進，在擴展卡爾曼濾波基礎(chǔ)上，在建議分布函數(shù)產(chǎn)生上引入有限差分法，改善了“粒子退化”現(xiàn)象對濾波效果的影響；并且在粒子濾波的重采樣過程中，引入自適應(yīng)確定采樣粒子樣本數(shù)的思想，

3、通過根據(jù)估計值和預(yù)測值的差值信息來確定采樣的粒子樣本數(shù)，進而有效降低粒子濾波平均采樣時間，提升粒子濾波算法效率。⑵提出了一種基于自適應(yīng)粒子濾波算法的指尖追蹤方法，該方法通過從Kinect傳感器獲得視頻信息和視頻幀深度信息，然后在手指指尖信息和方向的提出過程中結(jié)合深度信息得到指尖的三維信息和方向，最后構(gòu)建指尖運動模型，采用本文提出的自適應(yīng)粒子濾波算法對其進行運動追蹤，預(yù)測其位置狀態(tài)，實現(xiàn)了對指尖的跟蹤。⑶在設(shè)計的指尖跟蹤算法的基礎(chǔ)上，基于