基于流形學(xué)習(xí)的手勢(shì)跟蹤識(shí)別算法研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、在科學(xué)技術(shù)相當(dāng)成熟的今天，人機(jī)交互已經(jīng)慢慢被人們所熟知，并逐漸成為日常生活中不可忽視的一部分?；谌耸值膭?dòng)作識(shí)別與跟蹤具有自然、直觀、不需要中間媒介等特點(diǎn)，近年來(lái)手勢(shì)識(shí)別與跟蹤一直是人機(jī)交互領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。
　　本文在研究計(jì)算機(jī)視覺(jué)、目標(biāo)識(shí)別與跟蹤等知識(shí)以及基于流形學(xué)習(xí)的分類與降維算法的基礎(chǔ)上，提出了基于單目攝像頭的實(shí)時(shí)人手姿態(tài)重建的方法，并設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法是可行的、高效的。
　　首先本文提出了一種基于膚色和ODOP(O

2、riented Dops)包圍盒的多目標(biāo)跟蹤算法，該算法不僅能同時(shí)完成對(duì)多個(gè)手勢(shì)的跟蹤，還能在長(zhǎng)期遮擋、相互交叉等情況下準(zhǔn)確地完成跟蹤和標(biāo)記。其次本文提出了基于流形學(xué)習(xí)的高效手勢(shì)識(shí)別重建算法，它采用局部保留投影(LPP)算法進(jìn)行流形學(xué)習(xí)，能夠很健壯地識(shí)別和恢復(fù)很多手勢(shì)的姿態(tài)和視點(diǎn)。首先，選擇一些基本動(dòng)作姿態(tài)來(lái)構(gòu)建訓(xùn)練庫(kù)，訓(xùn)練庫(kù)中的圖片為基本動(dòng)作姿態(tài)的三維模型在任意視角下投影得到，并且為訓(xùn)練庫(kù)構(gòu)建二維輪廓圖到三維骨骼關(guān)節(jié)角度的映射表，然后