基于特征空間切分建模的變形手勢跟蹤算法
摘要：為解決人機交互中手勢形變和無規律運動帶來的跟蹤難題,提出了一種基于特征空間切分建模的非參數核密度估計算法來實現手勢跟蹤.首先,在檢測模塊中利用AdaBoost分類器檢測圖像中手勢的存在,將檢測到的手勢位置信息傳送給跟蹤模塊,該模塊精確提取手勢目標從而對其顏色建模.然后,利用目標的顏色模型對各幀圖像進行后驗概率密度估算,獲取運動目標的概率密度圖像,將其分解成手勢運動區和同色干擾區.最后,對同色干擾區采用混合高斯建模來削弱同色目標的干擾,當目標丟失時啟動再檢測模塊,并利用貝葉斯分類器與方差分類器實現手勢目標重檢.實驗結果表明,該算法通過對特征空間切分建模以及不同分類器的級聯解決了變形手勢跟蹤的同色干擾與再檢測難題.該算法提高了跟蹤的準確率(>81.5%),適合于非剛性物體做無規則運動的復雜場景.
注: 保護知識產權,如需閱讀全文請聯系機器人雜志社
相關推薦
更多
