人機(jī)交互中視覺目標(biāo)識(shí)別與跟蹤算法的研究.pdf

1、隨著人機(jī)交互技術(shù)的發(fā)展，更智能、更自然的交互方式成為未來人機(jī)交互的發(fā)展趨勢(shì)。手勢(shì)作為一種自然、直觀的交互方式，在人機(jī)交互過程中起著越來越重要的作用?；谟?jì)算機(jī)視覺的手勢(shì)識(shí)別是新一代的人機(jī)交互方式，有著重要的理論研究?jī)r(jià)值和應(yīng)用前景。
　　 一個(gè)完整的基于計(jì)算機(jī)視覺的手勢(shì)手識(shí)別系統(tǒng)主要分為手勢(shì)的檢測(cè)與跟蹤、靜態(tài)手勢(shì)識(shí)別、動(dòng)態(tài)手勢(shì)識(shí)別三個(gè)部分。文章針對(duì)基于單目視覺的手勢(shì)識(shí)別中的若干關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了研究，包括圖像預(yù)處理、膚色分割、跟蹤以及

2、識(shí)別算法等。
　　 文章重點(diǎn)研究了基于計(jì)算機(jī)視覺的目標(biāo)跟蹤算法。通過對(duì)常用跟蹤算法Mean Shift以及CAMSHIFT的學(xué)習(xí)，提出了一種基于CAMSHIFT的改進(jìn)算法，該算法可以在跟蹤目標(biāo)丟失后，通過自動(dòng)擴(kuò)大搜索窗口的方法恢復(fù)跟蹤，算法運(yùn)算簡(jiǎn)單，實(shí)時(shí)性高，適合實(shí)時(shí)跟蹤應(yīng)用。另外，由貝葉斯濾波原理開始，研究了Kalman濾波器、粒子濾波器及其粒子濾波理論在視覺跟蹤中的應(yīng)用。
　　 文章設(shè)計(jì)了一種基于模型與基于表觀相結(jié)合

3、的手勢(shì)識(shí)別系統(tǒng)。對(duì)于高自由度、高維度的3D手勢(shì)進(jìn)行了2D簡(jiǎn)化，提出了一種適用于變形手勢(shì)識(shí)別的手勢(shì)模型。并且提出了一種實(shí)時(shí)的根據(jù)手勢(shì)輪廓曲率檢測(cè)手指指尖的新方法。手勢(shì)跟蹤方面，該系統(tǒng)使用將Kalman濾波與改進(jìn)的CAMSHIFT結(jié)合的算法對(duì)手勢(shì)區(qū)域進(jìn)行初定位，這種算法不僅可以通過Kalman濾波對(duì)搜索窗口進(jìn)行估計(jì)與校正解決手勢(shì)與膚色區(qū)域重疊造成的影響，還可以通過改進(jìn)的CAMSHIFT算法解決手勢(shì)運(yùn)動(dòng)加速或移動(dòng)出攝像頭視野后造成的手勢(shì)跟蹤失