【摘要】：隨著老齡化社會(huì)、公共安全事件以及教育醫(yī)療對服務(wù)機(jī)器人的需求旺盛,服務(wù)機(jī)器人需求急劇增長,然而服務(wù)機(jī)器人要想步入家庭生活和服務(wù)環(huán)境,進(jìn)而更好地融入人類社會(huì),其應(yīng)能以自然、符合人的交互習(xí)慣的方式與人進(jìn)行交流。智能人機(jī)交互的目標(biāo)是建立和諧自然的人機(jī)交互環(huán)境,手勢作為基本的生物特征,自然性和直觀性好,在人-家庭服務(wù)機(jī)器人交互中處于非常重要的地位,因此,基于手勢的人-家庭服務(wù)機(jī)器人交互技術(shù)是實(shí)現(xiàn)智能人-家庭服務(wù)機(jī)器人交互所不可缺少的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)。針對人與家庭服務(wù)機(jī)器人手勢交互中存在的問題,本文主要以顯著性和深度信息為途徑對家庭服務(wù)機(jī)器人手勢交互中的手勢檢測、手勢特征提取和手勢識別展開了深入的研究,具體如下:首先,提出了基于RGB-D和顯著計(jì)算的手勢檢測方法。該方法融合了顏色多尺度全局區(qū)域?qū)Ρ榷�、紋理多尺度全局區(qū)域?qū)Ρ榷�、對象性度量和膚色概率等高層先驗(yàn)知識構(gòu)建基于多特征多尺度全局區(qū)域?qū)Ρ榷鹊娘@著計(jì)算模型,進(jìn)而在構(gòu)建的顯著計(jì)算模型基礎(chǔ)上融入圖像的深度信息、3D骨骼和3D點(diǎn)云信息進(jìn)行手勢檢測,較好地降低了復(fù)雜家庭環(huán)境中存在的遮擋、光照變化、光照不均及陰影等對手勢檢測的不利影響,為復(fù)雜背景下進(jìn)行手勢檢測提供了一種新的思路。其次,設(shè)計(jì)了基于融合特征的多尺度顯著性驅(qū)動(dòng)雙邊濾波的手勢特征構(gòu)造方法。該方法設(shè)計(jì)了顯著性驅(qū)動(dòng)的雙邊濾波用于更好地保存手勢和平滑手勢區(qū)域中的噪音,進(jìn)一步提出了基于層次的融合混合概率典型相關(guān)分析(M-PCCA)和最大間隔維數(shù)約簡(MDDR)的多特征融合方法,最后,在構(gòu)建的顯著性驅(qū)動(dòng)雙邊濾波和多特征融合方法的基礎(chǔ)上構(gòu)建多尺度特征并對該特征的有效性進(jìn)行了驗(yàn)證,構(gòu)建的特征一定程度上減少了手勢區(qū)域中背景、光照以及噪音對后續(xù)手勢識別的影響,為后續(xù)識別奠定了重要的手勢特征基礎(chǔ)。再次,針對基于稀疏表示的手勢識別存在的問題及顯著性可有效描述手勢的特點(diǎn),本文提出了基于顯著性和直方圖交叉核的稀疏表示靜態(tài)手勢識別方法。由于顯著性具有去除復(fù)雜背景、均勻凸顯對象和可有效描述手勢的特點(diǎn),提出采用顯著性作為手勢的特征。為了改善稀疏表示字典的質(zhì)量,本文提出了基于學(xué)習(xí)的手勢字典構(gòu)建方法,較好地改善了稀疏表示分類的性能�？紤]到數(shù)據(jù)的非線性特點(diǎn),針對在原始訓(xùn)練特征空間直接進(jìn)行稀疏表示可能產(chǎn)生不好的分類結(jié)果的問題,提出采用直方圖交叉核用于稀疏表示進(jìn)而進(jìn)行手勢的識別。最后,對提出的方法的有效性進(jìn)行了驗(yàn)證。然后,提出了基于RGB-D和運(yùn)動(dòng)上下文特征的動(dòng)態(tài)手勢識別方法。采用前面提出的基于RGB-D和顯著計(jì)算的手勢檢測方法對動(dòng)態(tài)手勢進(jìn)行檢測。考慮到動(dòng)態(tài)手勢序列相鄰幀之間存在動(dòng)態(tài)性和連續(xù)性,本文設(shè)計(jì)了融入運(yùn)動(dòng)上下文的特征用于描述動(dòng)態(tài)手勢。其次,針對現(xiàn)有HMM的性能依賴于模型的初始參數(shù),提出了新的模型狀態(tài)數(shù)以及狀態(tài)輸出概率密度函數(shù)的初始參數(shù)的確定方法,最后,對提出的方法進(jìn)行了有效性驗(yàn)證。最后,在前面理論研究的基礎(chǔ)上,針對一個(gè)具體的人與家庭服務(wù)機(jī)器人交互系統(tǒng)進(jìn)行了方案設(shè)計(jì),定義了手勢交互系統(tǒng)的手勢指令集,設(shè)計(jì)了交互系統(tǒng)的軟件主流程,給出了IN-RT開發(fā)系統(tǒng)的開發(fā)示例。
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP242;TP391.41
【圖文】：

照×10次運(yùn)動(dòng)序列×2個(gè)手勢者）。本文從上述9均勻光照現(xiàn)象取出 25553 張手勢靜態(tài)圖像，進(jìn)該實(shí)驗(yàn)中除了融入了多特征多尺度全局區(qū)域?qū)Ρ戎R先驗(yàn)檢測手，手的檢測結(jié)果見圖 2-6。圖 2結(jié)果。，圖中第 1 列和第 3 列是原始手勢圖像，第 2 列的原始手勢圖像抽取到的顯著性圖。從原始手勢大，光照來自于不同的方向且產(chǎn)生了相應(yīng)的陰影而，抽取到的顯著性圖非常好，其將背景和前景第1列的圖像中存在陰影，其對應(yīng)的抽取到的顯此其不受陰影的影響；又如：第 5 行第 1 列和的顯著性圖，觀察可知，其光照來自不同方向且的顯著性圖不受任何影響，因此該方法不受光照

第 2 章 基于多特征多尺度全局區(qū)域?qū)Ρ榷鹊撵o態(tài)手勢檢測者提供的代碼產(chǎn)生手的顯著性圖，其中 LR 方法的代碼是 Matlab 代碼，RC、H FT 的代碼是 C++代碼。圖 2-7 給出了提出的方法和其它 4 種不同方法的視覺顯結(jié)果的比較。由圖 2-7 可知：LR 方法得到的顯著性圖不能有效均勻地凸顯出手；基于 HC 法雖能較好地凸顯出手，但不能有效地抑制陰影部分的背景；對于基于 FT 的，第 1 張圖像和第 4 張圖像檢測到的顯著性圖中的對象部分不明顯，而對于第 2圖像，其對象部分凸顯的相對好點(diǎn)，但陰影部分背景沒有得到有效地抑制；基C 的方法也不能很好地凸顯出手，同時(shí)手輪廓部分相對模糊，對于第 6-10 張圖應(yīng)的顯著性圖，幾乎輪廓都沒有檢測到。而基于提出的方法的顯著性圖，其不好地將手均勻地凸顯出來，而且也很好地抑制了背景區(qū)域部分且輪廓清晰，不圖像中陰影與光照的影響，因此提出的方法比其他 4 種方法更優(yōu)。

Correlation Analyzers, M-PCCA）和最大間隔維數(shù)約簡（Maximun Margin DimensionaReduction, MDDR）的多特征融合方法對單尺度圖像中的特征進(jìn)行融合。最后將多個(gè)尺度的特征進(jìn)行融合形成多尺度手勢特征并對該特征的有效性進(jìn)行了驗(yàn)證。3.2 基于多尺度顯著性驅(qū)動(dòng)雙邊濾波的手勢特征構(gòu)造目前手勢特征提取是建立在手勢檢測與分割的基礎(chǔ)上直接對檢測到手勢區(qū)域提取特征，然而手勢區(qū)域中往往會(huì)存在背景、光照變化、光照不均以及噪音等信息，一定程度上會(huì)影響后續(xù)的手勢特征提取。針對該問題，本節(jié)提出使用雙邊濾波保存對象的邊緣并去除噪音等信息。進(jìn)一步地，考慮到雙邊濾波不能去除背景中少量邊緣，且顯著性具有凸顯對象、抑制背景的作用，提出將顯著性融入雙邊濾波以更好地保存手勢和平滑手勢區(qū)域中的噪音。最后，為了提高后續(xù)手勢識別的性能，進(jìn)一步融入不同尺度圖像用于手勢特征的提取并進(jìn)而融入不同尺度的特征作為手勢的特征。其具體的特征構(gòu)造示意圖如圖 3-1。

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