基于流形學習的手勢跟蹤識別算法研究與實現(xiàn).pdf

1、在科學技術相當成熟的今天，人機交互已經慢慢被人們所熟知，并逐漸成為日常生活中不可忽視的一部分?；谌耸值膭幼髯R別與跟蹤具有自然、直觀、不需要中間媒介等特點，近年來手勢識別與跟蹤一直是人機交互領域的研究熱點。
　　本文在研究計算機視覺、目標識別與跟蹤等知識以及基于流形學習的分類與降維算法的基礎上，提出了基于單目攝像頭的實時人手姿態(tài)重建的方法，并設計實驗驗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)包圍盒的多目標跟蹤算法，該算法不僅能同時完成對多個手勢的跟蹤，還能在長期遮擋、相互交叉等情況下準確地完成跟蹤和標記。其次本文提出了基于流形學習的高效手勢識別重建算法，它采用局部保留投影(LPP)算法進行流形學習，能夠很健壯地識別和恢復很多手勢的姿態(tài)和視點。首先，選擇一些基本動作姿態(tài)來構建訓練庫，訓練庫中的圖片為基本動作姿態(tài)的三維模型在任意視角下投影得到，并且為訓練庫構建二維輪廓圖到三維骨骼關節(jié)角度的映射表，然后