基于时间序列手势轮廓模型的动态手势识别.pdf

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1、华南理工大学学报(自然科学版)第43卷第1期JournalofSouthChinaUniversityofTechnologyVo1．43No．12015年1月(NaturalScienceEdition)January2015文章编号：1000—565X(2015)01—0140—07基于时问序列手势轮廓模型的动态手势识别冰庞海波李占波丁友东2(1．郑州大学软件技术学院，河南郑州450002；2．上海大学影视艺术技术学院，上海200072)摘要：针对动态手势在时间尺度上的多变性和复杂性．提出了一种动态手势识别框架．该框架利用时间序列上提取的手势轮廓构造动态手势轮廓图像．获得不同动态手

2、势在不同时间尺度下其轮廓图像的均值图像和方差图像．并将这些图像用于构成动态手势轮廓模型库．在此模型库基础上，利用相关信息方法和改进的动态时间规整方法完成动态手势的识别．实验结果表明．文中提出的动态手势轮廓模型对不同时间尺度的动态手势具有较强的鲁棒性．改进的动态时间规整方法较传统方法具有更高的识别率．关键词：手势识别；时间序列；轮廓模型；相关信息法；动态时间规整中图分类号：TP391doi：10．3969~．issn．1000—565X．2015．O1．022动态手势是运动的手势．与静态手势有所不同．提出了目标特征点的相关生成关系．Wang等[8]提出在图像处理中它由一组序列图像组成．对

3、应着模型了用于手势识别的基于动态贝叶斯网络的分层视参数空间中的一条轨迹．不同用户做的同一类型动觉模型．该模型利用快速差分颜色跟踪算法对运动态手势．其空间和时间尺度是不同的．甚至同一个轨迹进行跟踪和运动判断．取得了不错的效果．但需用户前后两次做的同一类型动态手势在空间和时要先分割手势再提取特征．Sgouropoulos等提出了间尺度上也有差异．因此．如何表示同一类型手势并一种基于自组织神经网络和隐马尔可夫模型的手消除同一类型手势存在的时空差异．是动态手势识势识别系统．该系统能够适应较多的光照场合．但计别需要解决的关键问题⋯．算过于复杂．动态手势的表示方法可以分为基于表观的表动态时间规整f

4、DTW)]是具有非线性时间归示方法和基于模型的表示方法．基于表观的表示方一化效果的模式匹配算法．该算法希望找到一个时法采用图像序列上的颜色信息或者灰度信息对人间规整函数．能将测试模式的时间轴非线性地映射的运动进行分析l21．但不同人种的肤色有很大差别，到参考模式的时间轴上．使得测试模式和参考模式因此该方法的应用容易受到限制[3]．其次．背景通常达到最大程度的重叠．从而消除两个时空模式之间相差也比较大．因此对颜色特征提取也需要进行动的时间尺度差别．DTW算法更适合于采样频率高的态建模．基于模型的表示方法通常要计算图像运语音识别．而基于视觉的动态手势识别采样率通常动参数，常见的手势模型参数

5、包括目标轨迹、光流较低．因此不太适合直接使用DTW方法．HMME“及速度等．Molina等_5l先分割手势．然后结合手势形存在模型选择难度大、参数训练过程复杂和时间较态学的轮廓和手势运动模型识别动态手势．Fan~6]在长等问题．当动态手势在时问尺度上变化比较大时，跟踪目标时引入了一种动态更新模板机制．Liu等上述方法受到很大的限制．因此．解决动态手势时间收稿日期：2014—02—21基金项目：上海科学与技术委员会攻关研究项目(11511503300)Foundationitem：SupportedbytheScientificandTechnologicalProjectsofShan

6、ghaiScienceandTechnologyCommittee(11511503300)作者简介：庞海波(1979一)，男，博士，讲师，主要从事图像处理和模式识别研究．E—mail：phb@zzu．edu．en144华南理工大学学报(自然科学版)第43卷时间的累积采样点的值C⋯，上规整对齐后的测试手势轮廓图像定义为B⋯、●1，，，j(17)Ci．bm，m0，1，⋯，尺一L(13)(，／+1，⋯，；s=0，1，⋯，S—L)k=03)将时间轴按时间等间隔划分到S一1个时3实验验证和分析间片．ts=一1(14)文中实验选用了文献[2]中的l2类动态手势，如图6所示．其中G，G，⋯，G分别

7、是“画圆”、“画4)根据式(15)，利用线性插值法估计第i个采三角形”、“画矩形”、“画弧线”、“画水平直线”、“画样点从时间0到时间t的累加和c垂直线”、“移动”、“复制”、“撤销”、“交换”、“删除”Ci,q一-(-LtJ)Cl+(]一t)Ci．(15)和“关闭”手势．5)估计每个采样点占的规划霭，⋯C一C(16)(a)G1(b)G2(C)G3(d)G4(e)G5(f)G6其中c一=O．6)输出经过时间规整的采样点序列jbi，(Z，／+1，