基于计算机视觉的手势识别及人机交互技术的应用研究

【摘要】：手势交互具有自然、直观等优点,已成为人机交互领域中的重要部分与研究热点。手势交互技术可按输入设备分为多种类型,例如数据手套、加速传感器、触摸屏、单目摄像机、深度摄像机等。本论文研究的是基于单目视觉的手势交互技术,它通过分析裸手的图像信息来识别手势的类型或语义。该技术不需要额外的设备,更符合人类的交互习惯,但是有限的输入信息导致了一些具有挑战性的问题。人手的高自由度、环境的复杂性等均会影响手势识别的正确率与运算速度。为此,本文提出了能用于复杂环境的手势分割与识别算法,尤其解决了人脸的干扰问题,在这些算法的基础上设计开发了一个实时的手指-视线人机交互系统。本论文主要内容与贡献如下:(1)针对复杂环境下的手势识别问题,本文采用肤色分割与背景差分法相结合的方法提取手势区域,在YCbCr颜色空间建立基于直方图的CbCr肤色模型,以及结合帧间差分的背景分割模型。为了消除手势位置的改变、背景中类肤色的物体以及动态的背景对手势分割造成的干扰,对肤色与背景模型进行了实时地更新。在此基础上,提出了一种基于Hu矩、轮廓凸性与紧性的支持向量机分类算法,实现了6种静态手形的识别。实验表明,该手势分割与识别算法能在复杂背景下快速且准确地提取目标,对手势方向、尺寸变化以及手指结构变化均具有较强的鲁棒性,识别率正确率达到98%。(2)基于单目视觉的手势识别系统中,人脸处于摄像头视野内,并经常与手部发生重叠。由于人脸与手的颜色与纹理特征非常类似,对手势识别的稳定性造成很大的影响,因此,实时准确地分离重叠的手与人脸区域是本文最重要的内容之一。针对背景中存在人脸干扰的问题,本文提出了一种基于部件模型与边缘修复的手势分割算法,当手与人脸重合时,利用分层Chamfer距离匹配算法定位手势区域;考虑到手指的灵活性,将人手分为手掌与各手指的子部分,再利用基于图结构与梯度方向直方图的支持向量机分类器来检测这些子部分;为了解决手与人脸的交界处的边缘模糊不清的问题,采用提出的边缘修复法来获得完整的子部分轮廓线,将这些修复后的轮廓组合起来即可得到精确的手势区域。实验表明,该算法对头部运动、手势几何变形以及不同用户的差异性具有鲁棒性,在包含手与人脸重合情况的数据库上获得94.6%与8.7%的分割真正率与假正率,为进一步实现手指-视线交互奠定基础。(3)为了进一步提高复杂背景下的手势分割性能和实时性,论文进一步引入深度学习算法,提出一种基于卷积神经网络的手势分割算法。深度学习是机器学习与人工智能发展中一个突破性的新技术,它能自动地从原始图像数据中学习特征,避免了人工提取特征。论文设计并优化了一个基于全卷积神经网络的深度网络结构,该网络主要包含4个卷积层与1个反卷积层。实验表明,该算法成功解决了人体其他部分、不同光照、复杂环境等对手势分割的干扰问题,并对不同被试的差异性以及手势的几何形变具有很高的鲁棒性。测试样本集的真正率与假正率分别为93.8%与4.3%,优于传统的算法。该网络结构在GPU上实时运行,运算速度为18毫秒/帧,能够满足实时交互应用条件。(4)论文针对电脑、手机和智能电视三种不同的使用环境,结合提出的各种手势分割与识别算法,建立了一种基于单目视觉的手指-视线交互系统。通过优化设计交互模式、框架与算法流程,重点研究了通过手指与人眼视线来自适应定位的人机交互方式。用户面对不同的终端执行预定义的手势即可实现实时操作,例如移动光标、拖放、缩放、单击、双击、复制粘贴。基于人眼视线的自适应光标定位法便于用户通过人眼与手指的相对位置快速且准确的移动光标,并且能自适应地修正由于缺少深度图像信息而造成的定位误差。实验表明该系统对不同的终端都成功实现了上述各种交互功能,使用户在人机交互中获得更自然与舒适的体验。

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