用于人機(jī)交互的視覺手勢識別.pdf

1、基于視覺的手勢識別,是讓計算機(jī)能夠像人那樣看見并理解人的手勢;它在人機(jī)交互、虛擬現(xiàn)實、手語理解、遠(yuǎn)程控制等領(lǐng)域中有著廣泛而重要的應(yīng)用.以智能輪椅作為研究平臺,該文對視覺手勢識別在人機(jī)交互中的應(yīng)用做了深入的研究,包括手的特征選取、手勢跟蹤、靜態(tài)手勢識別、動態(tài)手勢理解等方面的內(nèi)容.該文的主要工作和貢獻(xiàn)有:①提出了一種改進(jìn)的粒子濾波算法-結(jié)合均值漂移的粒子濾波MSEPF.通過在粒子濾波中加入均值漂移步驟,MSEPF實現(xiàn)了更為有效的采樣策略,提

2、高了粒子集中的有效粒子數(shù),在一定程度上避免了傳統(tǒng)粒子濾波的采樣惡化和采樣枯竭問題;同時,MSEPF不需要大量粒子來維持后驗概率的多峰分布,節(jié)約了所需粒子數(shù),提高了計算效率.②使用MSEPF實現(xiàn)了智能輪椅人機(jī)交互場景下的實時手勢跟蹤.得益于粒子漂移,MSEPF使用了簡單但有效的弱動態(tài)模型.我們首先選用膚色對手建模,并且考慮到動態(tài)場景中光照變化會帶來膚色改變,在跟蹤過程中自適應(yīng)更新膚色模型.為了克服背景中存在的膚色干擾,我們提出了融合膚色和

3、運(yùn)動信息的觀測模型.MSEPF中的粒子漂移也是基于膚色和運(yùn)動信息進(jìn)行.③基于方向直方圖思想,提出使用手輪廓方向直方圖來識別靜態(tài)手勢.在借助手勢跟蹤算法定位圖像中手的位置后,我們根據(jù)膚色分割出手的輪廓;然后計算手輪廓方向直方圖,通過與事先訓(xùn)練好的模型匹配來識別手勢.④通過在時序模板中引入時空軌跡,提出了時序模板軌跡概念,將從運(yùn)動序列中跟蹤得到的手勢運(yùn)動軌跡壓縮到單幅圖像中.我們設(shè)計了一種兩層分類器,通過時序模板軌跡的形狀和運(yùn)動方向分析,實