發(fā)布時間：2018-04-22 06:37

  本文選題：手勢跟蹤 + 增量子空間��； 參考：《華南理工大學》2014年碩士論文

【摘要】：手勢作為一種自然的人機交互方式被廣泛應用于智能電視交互中�？紤]到手勢的非剛性形變和其快速運動的特點，外加家居環(huán)境中不確定的復雜的光照條件和背景環(huán)境，以及計算復雜度、實時性和低成本的考慮，智能電視手勢交互系統(tǒng)的研究依舊面臨諸多挑戰(zhàn)。 本文針對創(chuàng)維42E790U智能電視，基于單目攝像頭設計開發(fā)一套智能電視手勢交互系統(tǒng)�；谟嬎銠C視覺的手勢識別過程大致可分為手勢檢測、手勢跟蹤以及手勢識別三個階段。本文在已有的相關技術基礎上，主要做了如下三部分工作： （1）手勢跟蹤方面：本文的改進基于原有的增量子空間跟蹤模型。本文中所采用的跟蹤算法可以分為兩個模塊，分別是運動模型和目標外觀模型。運動模型減小了目標位置的搜索范圍，并給出一定的運動預測，為跟蹤的實時性提供保障。目標外觀模型為準確定位目標提供保障。本文應用中，為了適應手勢的非剛性形變及家居空間中復雜的光照、背景環(huán)境，采用目標外觀模型可以自適應更新的增量子空間在線跟蹤模型。為了減輕跟蹤過程中背景對跟蹤造成的影響，采用加權的增量子空間在線跟蹤模型。為了適應手勢的快速運動，基于粒子濾波框架提出二次采樣和運動預測的解決方案。實驗結(jié)果顯示了本文算法的有效性。 （2）手勢識別方面：本文先對電視系統(tǒng)的交互任務進行分析，設計了一套簡單的、易用且交互性較好的動態(tài)手勢指令集。并為這套指令集設計了對應的動態(tài)手勢識別算法。本文系統(tǒng)采用基于編輯距離的識別方法，通過對軌跡的預處理、有效性檢驗和基于標準差改進的軌跡相似度分類，本文的動態(tài)手勢系統(tǒng)識別準確率達到了96%。取得非常好的效果。 （3）系統(tǒng)設計方面：本文基于電視資源的分析，將算法資源進行有效分配，將復雜的算法運算置于高配置的PC端處理，而對指令的響應和顯示則由智能電視系統(tǒng)來處理，兩者通過網(wǎng)絡進行通信，以達到系統(tǒng)的高效協(xié)同運作。實驗結(jié)果表明，本系統(tǒng)設計方法具有一定的實用價值。相比于智能電視的內(nèi)置手勢控制系統(tǒng)，，有更好的兼容性和拓展性。
[Abstract]:As a natural human-computer interaction, gesture is widely used in intelligent TV interaction. Taking into account the non-rigid deformation of gestures and the characteristics of their rapid motion, the uncertain and complex lighting and background conditions in additional home environments, as well as the considerations of computational complexity, real-time performance and low cost, The research of intelligent TV gesture interaction system still faces many challenges. In this paper, an intelligent TV gesture interaction system based on single camera is designed for Skyworth 42E790U intelligent TV. The process of gesture recognition based on computer vision can be divided into three stages: gesture detection, gesture tracking and gesture recognition. Based on the existing related technologies, this paper mainly does the following three parts of work: 1) gesture tracking: the improvement of this paper is based on the original incremental subspace tracking model. The tracking algorithm used in this paper can be divided into two modules: motion model and object appearance model. The motion model reduces the search range of the target position and gives a certain motion prediction, which provides a guarantee for the real-time tracking. The object appearance model provides the guarantee for the accurate positioning of the target. In order to adapt to the non-rigid deformation of gestures and the complex illumination and background environment in home space, the incremental subspace online tracking model can be adaptively updated by the target appearance model. In order to reduce the influence of background on tracking, a weighted incremental subspace online tracking model is adopted. In order to adapt to the fast motion of gestures, a solution of quadratic sampling and motion prediction is proposed based on particle filter framework. Experimental results show the effectiveness of the proposed algorithm. (2) gesture recognition: firstly, the interactive task of TV system is analyzed, and a set of simple, easy-to-use and interactive dynamic gesture instruction set is designed. The corresponding dynamic gesture recognition algorithm is designed for the instruction set. In this paper, an edit-distance based recognition method is adopted, and the accuracy of dynamic gesture recognition is 96% through the pre-processing of trajectory, validity test and improved trajectory similarity classification based on standard deviation. Very good results have been achieved. 3) system design: based on the analysis of TV resources, this paper allocates the algorithm resource effectively, and puts the complex algorithm operation on the high configuration PC terminal, while the response and display to the instruction is handled by the intelligent TV system. In order to achieve the efficient and cooperative operation of the system, the two systems communicate through the network. The experimental results show that the system design method has certain practical value. Compared with intelligent TV's built-in gesture control system, it has better compatibility and expansibility.
【學位授予單位】：華南理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TN949.2

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本文編號：1786063