面向家庭服務(wù)機(jī)器人的手勢交互技術(shù)研究.pdf

1、隨著老齡化社會、公共安全事件以及教育醫(yī)療對服務(wù)機(jī)器人的需求旺盛，服務(wù)機(jī)器人需求急劇增長，然而服務(wù)機(jī)器人要想步入家庭生活和服務(wù)環(huán)境，進(jìn)而更好地融入人類社會，其應(yīng)能以自然、符合人的交互習(xí)慣的方式與人進(jìn)行交流。智能人機(jī)交互的目標(biāo)是建立和諧自然的人機(jī)交互環(huán)境，手勢作為基本的生物特征，自然性和直觀性好，在人-家庭服務(wù)機(jī)器人交互中處于非常重要的地位，因此，基于手勢的人-家庭服務(wù)機(jī)器人交互技術(shù)是實現(xiàn)智能人-家庭服務(wù)機(jī)器人交互所不可缺少的一項關(guān)鍵技術(shù)。

2、
　　針對人與家庭服務(wù)機(jī)器人手勢交互中存在的問題，本文主要以顯著性和深度信息為途徑對家庭服務(wù)機(jī)器人手勢交互中的手勢檢測、手勢特征提取和手勢識別展開了深入的研究，具體如下：
　　首先，提出了基于RGB-D和顯著計算的手勢檢測方法。該方法融合了顏色多尺度全局區(qū)域?qū)Ρ榷?、紋理多尺度全局區(qū)域?qū)Ρ榷取ο笮远攘亢湍w色概率等高層先驗知識構(gòu)建基于多特征多尺度全局區(qū)域?qū)Ρ榷鹊娘@著計算模型，進(jìn)而在構(gòu)建的顯著計算模型基礎(chǔ)上融入圖像的深度信息、3

3、D骨骼和3D點云信息進(jìn)行手勢檢測，較好地降低了復(fù)雜家庭環(huán)境中存在的遮擋、光照變化、光照不均及陰影等對手勢檢測的不利影響，為復(fù)雜背景下進(jìn)行手勢檢測提供了一種新的思路。
　　其次，設(shè)計了基于融合特征的多尺度顯著性驅(qū)動雙邊濾波的手勢特征構(gòu)造方法。該方法設(shè)計了顯著性驅(qū)動的雙邊濾波用于更好地保存手勢和平滑手勢區(qū)域中的噪音，進(jìn)一步提出了基于層次的融合混合概率典型相關(guān)分析（M-PCCA）和最大間隔維數(shù)約簡（MDDR）的多特征融合方法，最后，在構(gòu)

4、建的顯著性驅(qū)動雙邊濾波和多特征融合方法的基礎(chǔ)上構(gòu)建多尺度特征并對該特征的有效性進(jìn)行了驗證，構(gòu)建的特征一定程度上減少了手勢區(qū)域中背景、光照以及噪音對后續(xù)手勢識別的影響，為后續(xù)識別奠定了重要的手勢特征基礎(chǔ)。
　　再次，針對基于稀疏表示的手勢識別存在的問題及顯著性可有效描述手勢的特點，本文提出了基于顯著性和直方圖交叉核的稀疏表示靜態(tài)手勢識別方法。由于顯著性具有去除復(fù)雜背景、均勻凸顯對象和可有效描述手勢的特點，提出采用顯著性作為手勢的特征

5、。為了改善稀疏表示字典的質(zhì)量，本文提出了基于學(xué)習(xí)的手勢字典構(gòu)建方法，較好地改善了稀疏表示分類的性能。考慮到數(shù)據(jù)的非線性特點，針對在原始訓(xùn)練特征空間直接進(jìn)行稀疏表示可能產(chǎn)生不好的分類結(jié)果的問題，提出采用直方圖交叉核用于稀疏表示進(jìn)而進(jìn)行手勢的識別。最后，對提出的方法的有效性進(jìn)行了驗證。
　　然后，提出了基于RGB-D和運動上下文特征的動態(tài)手勢識別方法。采用前面提出的基于RGB-D和顯著計算的手勢檢測方法對動態(tài)手勢進(jìn)行檢測?？紤]到動態(tài)手