基于特征空间切分建模的变形手势跟踪算法

作     者：张彦彬 陈晓春 ZHANG Yanbin;CHEN Xiaochun

作者机构：深圳清华大学研究院电子设计自动化实验室广东深圳518057 哈尔滨工业大学(深圳)广东深圳518055 

出 版 物：《机器人》 (Robot)

年 卷 期：2018年第40卷第4期

页      面：401-412页

核心收录：

学科分类：0808[工学-电气工程] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0835[工学-软件工程] 0802[工学-机械工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0701[理学-数学] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 0801[工学-力学（可授工学、理学学位）] 

基　　金：深圳市基础研究项目(JCYJ20160429170032960) 广东省教育部产学研结合计划(2012BO91100495) 

主　　题：非参数核密度估计 变形手势 运动跟踪 概率密度图 同色干扰区 再检测模块 

摘      要：为解决人机交互中手势形变和无规律运动带来的跟踪难题,提出了一种基于特征空间切分建模的非参数核密度估计算法来实现手势跟踪.首先,在检测模块中利用AdaBoost分类器检测图像中手势的存在,将检测到的手势位置信息传送给跟踪模块,该模块精确提取手势目标从而对其颜色建模.然后,利用目标的颜色模型对各帧图像进行后验概率密度估算,获取运动目标的概率密度图像,将其分解成手势运动区和同色干扰区.最后,对同色干扰区采用混合高斯建模来削弱同色目标的干扰,当目标丢失时启动再检测模块,并利用贝叶斯分类器与方差分类器实现手势目标重检.实验结果表明,该算法通过对特征空间切分建模以及不同分类器的级联解决了变形手势跟踪的同色干扰与再检测难题.该算法提高了跟踪的准确率(81.5%),适合于非刚性物体做无规则运动的复杂场景.