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文檔簡介
1、人體運動分析是計算機視覺領(lǐng)域一個十分重要的研究方向,具有廣闊的應(yīng)用前景。但由于人體姿態(tài)的復(fù)雜性以及視覺理論的局限性,以人的活動為中心的視覺分析目前大部分停留在研究階段,實際應(yīng)用場合還不是很多。本文即針對人體運動分析中的手勢識別和人體姿態(tài)跟蹤算法進(jìn)行研究。
手勢識別方面,本文提出了一種快速實用的靜態(tài)手勢識別算法,將運動信息與膚色相結(jié)合,實現(xiàn)了HSV顏色空間中手勢圖像的準(zhǔn)確分割,提取圖像的Hu不變矩作為手勢特征,解決了識別過程中手
2、勢發(fā)生旋轉(zhuǎn)、平移縮放的問題。通過計算輸入手勢圖像與模板手勢圖像特征向量之間的距離,實現(xiàn)了基于模板匹配的靜態(tài)手勢識別。實驗結(jié)果表明,此算法的實時性好,針對本文定義的十一個手勢的平均識別率為88.2%。
在動態(tài)手勢跟蹤方面,本文選用基于顏色特征跟蹤的Camshift算法。將膚色分割與Camshift算法結(jié)合,把膚色分割后的顏色參數(shù)作為Camshift算法反向投影步驟的輸入部分,實現(xiàn)了基于Camshift算法的自動手勢跟蹤,該算法的
3、實時性好,且可以跟蹤變化的手勢。
人體姿態(tài)跟蹤方面采用融入了退火思想的模擬退火粒子濾波跟蹤算法,運用美國布朗大學(xué)的人體運動姿態(tài)公共數(shù)據(jù)庫HumanEva中的人體運動關(guān)節(jié)參數(shù),建立三維人體模型,采用剪影、邊緣兩種圖像特征構(gòu)造似然函數(shù),并加入人體關(guān)節(jié)角度運動范圍和穿透性檢測作為運動約束,通過對比實驗,選取合適的退火粒子數(shù)及退火層數(shù)實現(xiàn)跟蹤,以平衡跟蹤效率和跟蹤準(zhǔn)確性。
為解決人體姿態(tài)跟蹤中的維數(shù)災(zāi)難問題,本文對人體姿態(tài)數(shù)
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