以多模型融合为特征的三维手势跟踪算法

摘要：

三维手势跟踪是基于手势交互中的一个基础性研究课题,要实时、高精度地实现三维手势跟踪是一个具有挑战性的热点问题.为提高三维人手跟踪的精确度,提出一种基于多模型融合状态预测的粒子滤波跟踪算法.首先通过对基于数字手套的虚拟烤箱系统进行实验,结合人手的行为理解和描述建立了基于认知实验的人手运动状态预测模型；其次对人手跟踪过程中的数据建立人手运动模型,将Sigma点原理应用到人手模型数据上,得到基于局部分析预测模型；最后将这2个模型按照其与当前帧图像的相似度进行融合,得到粒子滤波过程中的状态预测模型.与退火算法相比较的实验结果表明,在运行时间基本相同的情况下,该算法通过改善粒子滤波过程中状态预测的精度提高了人手跟踪过程中的精度.

关键词：粒子滤波、认知行为模型、状态预测模型、Sigma点、人手三维跟踪

所属期刊栏目：25

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61173079,60973093;山东省自然科学基金重点项目ZR2011FZ003

在线出版日期：2013-05-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：450-459