【摘 要】
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针对高维人手状态空间中的采样稀疏问题,提出了一种基于改进粒子群优化粒子滤波的关节人手跟踪方法,用于从Kinect获取的深度图像序列中恢复三维人手运动。首先,利用简单几何
【机 构】
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山东大学机械工程学院虚拟工程研究中心,山东大学高效洁净机械制造教育部重点实验室
【基金项目】
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山东省科技攻关计划资助项目(No.2010G0020233)
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针对高维人手状态空间中的采样稀疏问题,提出了一种基于改进粒子群优化粒子滤波的关节人手跟踪方法,用于从Kinect获取的深度图像序列中恢复三维人手运动。首先,利用简单几何基元建立三维人手模型,并为其添加自由度节点,用于在跟踪过程中生成可与观测特征进行比较的人手姿势假设。然后,在粒子滤波框架下,使用深度图像作为观测输入,融合深度特征与区域特征建立了系统观测模型。最后,将粒子群优化粒子滤波应用于关节人手运动跟踪。为避免在高维空间中的早熟收敛问题,利用模拟退火思想和局部随机化方法对算法进行改进,增强了算法的全局搜索能力。通过合成序列和真实序列上的跟踪实验对该方法进行了评价,结果表明该方法的关节角度跟踪误差均值约为2.3°,标准差约为1.7°,优于标准粒子滤波和标准粒子群优化跟踪方法,可以准确、鲁棒地从深度图像跟踪三维人手运动。
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