發(fā)布時(shí)間：2020-12-14 02:28

　　隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和傳感器不斷發(fā)展,人機(jī)交互技術(shù)已發(fā)展到以人為核心的自然用戶界面交互階段。由于手部在日常互動(dòng)過(guò)程中起到了著重要作用,基于手部運(yùn)動(dòng)的人機(jī)交互技術(shù)也成為自然用戶界面不可或缺的一部分。自從Microsoft發(fā)布可以檢測(cè)深度信息的Kinect傳感器以來(lái),利用機(jī)器視覺(jué)方式實(shí)時(shí)分析手部運(yùn)動(dòng)成為可能。而在基于手部運(yùn)動(dòng)的人機(jī)交互應(yīng)用開(kāi)發(fā)中,要求能夠準(zhǔn)確反應(yīng)手部在自由空間中的真實(shí)運(yùn)動(dòng),從而對(duì)而實(shí)時(shí)處理算法提出新的挑戰(zhàn)。因此,本文以手部運(yùn)動(dòng)過(guò)程中特征追蹤效率為主線,深入研究在保障特征準(zhǔn)確性、穩(wěn)定性和魯棒性要求下計(jì)算效率的提高策略。本文的主要研究工作有:(1)提出基于深度傳感器的實(shí)時(shí)手部區(qū)域追蹤方案針對(duì)手部運(yùn)動(dòng)過(guò)程中,難以獲取手部區(qū)域內(nèi)完整信息問(wèn)題,本文使用前向運(yùn)動(dòng)學(xué)和卡爾曼濾波提高手部關(guān)節(jié)點(diǎn)追蹤精度,對(duì)每一幀畫(huà)面進(jìn)行遞歸連續(xù)區(qū)域分析獲取當(dāng)前幀手部區(qū)域。綜合實(shí)時(shí)性要求,采用級(jí)聯(lián)方式實(shí)現(xiàn)每一幀的追蹤以提高效率。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證表面,本文提出的手部區(qū)域追蹤算法在保障準(zhǔn)確性前提下,單幀計(jì)算復(fù)雜度為傳統(tǒng)方法的12.4%。(2)提出基于深度傳感器的實(shí)時(shí)指尖追蹤方案針對(duì)手部旋轉(zhuǎn)、手指伸縮過(guò)程中,追蹤指尖位置困難,本... 

【文章來(lái)源】：南京郵電大學(xué)江蘇省

【文章頁(yè)數(shù)】：61 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

Kinect傳感器

圖 2.2 基于手部信息應(yīng)用的數(shù)據(jù)來(lái)源結(jié)構(gòu)具部運(yùn)動(dòng)信息追蹤開(kāi)發(fā)過(guò)程的實(shí)時(shí)性要求，以及傳感器工作的硬性條件o 2012 平臺(tái)、C++語(yǔ)言進(jìn)行方案的編程實(shí)現(xiàn)，采用 OpenCV 作為設(shè)計(jì)工具。結(jié)先對(duì) Kinect 傳感器用于手部運(yùn)動(dòng)分析的硬件要求和傳感器的性能與功用于手部運(yùn)動(dòng)追蹤的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析，闡述了數(shù)據(jù)的來(lái)源、獲取換方法。最后對(duì)本文所提出的實(shí)現(xiàn)方案使用的開(kāi)發(fā)環(huán)境進(jìn)行了說(shuō)明。

圖 3.1 手部 27 自由度骨架模型配時(shí)，常采用的模型是手部關(guān)節(jié)模型，如圖部姿態(tài)常用形狀變形進(jìn)行擬合，包含手勢(shì)模圖 3.2 手部形態(tài)變化模型將手部模型點(diǎn)與實(shí)際手部像素點(diǎn)位置進(jìn)行校


本文編號(hào)：2915631