基于协同重排序的手势识别方法

作     者：张芷君 钟胜 吴郢 王建辉 Zhang Zhijun;Zhong Sheng;Wu Ying;Wang Jianhui

作者机构：华中科技大学自动化学院武汉430074 EECS Department Northwestern University 

出 版 物：《计算机辅助设计与图形学学报》 (Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics)

年 卷 期：2018年第30卷第11期

页      码：2182-2192页

摘      要：手势识别是计算机视觉的一个非常具有挑战性的问题,可运用于人机交互、手语识别、虚拟角色控制等众多领域.然而,由于手本身具有极高的自由度,通过样本直接估计所有手势参数相当困难.为此,提出一种可分解手势参数的手势估计方法——协同重排序.首先将手根据指骨的关节角度划分为多个局部观测单元,并建立离线的局部估计数据库;然后利用此数据库,使用k-最邻近(k-NN)搜索算法对从深度图中获得的局部观测单元进行姿态估计;最后依据当前观测单元的k-NN搜索结果对姿态估计结果重新排序,收敛后得到最终估计结果.除了手势局部参数估计方法之外,还提出一种手的全局姿态估计的方法,使得整个方法可更好地适用于多种任务场景.对合成图像和真实深度图像数据集验证文中方法的性能:不用GPU加速的情况下,该方法可以在30 ms内完成手势识别(其中局部姿态估计17 ms,全局姿态估计12 ms),最大平均估计误差小于10°,具有很高的效率和有效性.

主 题 词：协同重排序 手势识别 人机交互 数据库搜索 

学科分类：08[工学] 080203[080203] 0802[工学-机械学] 

核心收录：

D　O　I：10.3724/SP.J.1089.2018.16916

馆 藏 号：203393877...