基于Kinect深度信息的手勢(shì)識(shí)別研究.pdf_第1頁
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1、近年來,手勢(shì)識(shí)別由于其廣泛應(yīng)用于虛擬現(xiàn)實(shí)、計(jì)算機(jī)游戲和手語識(shí)別等方面而成為人機(jī)交互領(lǐng)域中的熱門話題。傳統(tǒng)的手勢(shì)識(shí)別方法根據(jù)捕獲圖像設(shè)備的不同可以分為兩大類型。第一種類型是基于數(shù)據(jù)手套的手勢(shì)識(shí)別。該方法使用不方便,并且可能阻礙手勢(shì)的自然關(guān)節(jié),因此不是一個(gè)非常受歡迎的手勢(shì)識(shí)別方法。另一種類型是基于光學(xué)傳感器的手勢(shì)識(shí)別。然而,該方法敏感于光照條件和背景,限制了它在真實(shí)世界中的應(yīng)用。
  深度傳感器Kinect的出現(xiàn),為基于視覺的手勢(shì)識(shí)別

2、提供了新的機(jī)會(huì)。使用Kinect傳感器可以魯棒地檢測(cè)和分割人手。盡管最近許多基于Kinect的方法成功用于人體跟蹤和人類動(dòng)作識(shí)別,使用 Kinect進(jìn)行手勢(shì)識(shí)別仍然是一個(gè)開放的問題,該項(xiàng)技術(shù)在人機(jī)交互中的應(yīng)用也具有很大潛力。本文利用 Kinect的深度信息進(jìn)行靜態(tài)和動(dòng)態(tài)的兩種手勢(shì)識(shí)別技術(shù)的研究,主要工作和貢獻(xiàn)為:
  1、提出了基于部分的靜態(tài)手勢(shì)識(shí)別算法?,F(xiàn)有使用Kinect的基于部分的靜態(tài)手勢(shì)識(shí)別算法通過深度信息分割出手勢(shì),使用

3、形狀分解方法檢測(cè)到手指,再采用手指-陸地移動(dòng)距離FEMD作為相異性度量來匹配手指部分。然而,F(xiàn)EMD敏感于手指部分的變化,因此,本文對(duì)該算法提出了兩方面的改進(jìn)。首先,提出了改善的FEMD距離以削弱手指部分變化和噪聲的影響。然后,提出一個(gè)新的基于離散曲線演化的手勢(shì)形狀分解方法準(zhǔn)確而有效地分割出手指部分。定性和定量的實(shí)驗(yàn)結(jié)果都表明本文基于部分的手勢(shì)識(shí)別算法可以實(shí)現(xiàn)目前最好的性能。
  2、提出了一種基于深度投影圖的靜態(tài)手勢(shì)識(shí)別算法。大

4、多數(shù)現(xiàn)有的工作僅使用Kinect采集的深度圖去分割出手勢(shì),卻沒有充分利用深度圖傳送的形狀信息。本文設(shè)計(jì)一種新的特征描述符來有效地從深度圖捕捉和編碼手勢(shì)的形狀信息,并提出一種基于該特征描述符的靜態(tài)手勢(shì)識(shí)別算法。首先,獲取手勢(shì)在三個(gè)正交平面上的投影圖,生成深度投影圖。然后,提取三個(gè)投影圖的輪廓片段包特征,并級(jí)聯(lián)成原始深度手勢(shì)的特征向量。最后,對(duì)手勢(shì)進(jìn)行分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的基于深度投影圖的靜態(tài)手勢(shì)識(shí)別算法識(shí)別準(zhǔn)確率高,能有效克服雜亂

5、背景、自遮擋以及其他不利因素的影響。
  3、提出了一種基于深度運(yùn)動(dòng)圖的動(dòng)態(tài)手勢(shì)識(shí)別算法。考慮到動(dòng)態(tài)手勢(shì)的深度序列攜帶了豐富的形狀和運(yùn)動(dòng)信息,本文設(shè)計(jì)一種新的特征描述符來表征手勢(shì),并提出一種基于該描述符的動(dòng)態(tài)手勢(shì)識(shí)別算法。首先,深度序列的每一幀都被投影到三個(gè)正交平面上。然后,通過計(jì)算和閾值化連續(xù)幀投影圖的差異來得到運(yùn)動(dòng)能量的二值圖,并積累整個(gè)深度序列的運(yùn)動(dòng)能量二值圖來產(chǎn)生深度運(yùn)動(dòng)圖。接著,提取深度運(yùn)動(dòng)圖的方向梯度直方圖特征,并級(jí)聯(lián)

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