針對(duì)手臉交互行為的手勢(shì)識(shí)別算法研究.pdf

1、在手語(yǔ)識(shí)別和異常行為檢測(cè)領(lǐng)域中，手臉交互行為識(shí)別是其中一個(gè)重要的、極具挑戰(zhàn)的研究方向。手語(yǔ)教材中有大量的手臉近距離交互詞匯和語(yǔ)句，同樣對(duì)于吸煙等異常行為的識(shí)別也需要采用手勢(shì)作為判據(jù)，來(lái)彌補(bǔ)在遇到復(fù)雜環(huán)境等因素影響時(shí)難以進(jìn)行識(shí)別的缺陷。而對(duì)于手臉交互行為識(shí)別研究所面臨的挑戰(zhàn)主要來(lái)自于手臉膚色、紋理的相似性、手臉距離較為貼近，以及手臉交互行為實(shí)驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)集在數(shù)量和質(zhì)量上的局限性。因此，對(duì)基于視覺(jué)的手臉交互行為的手勢(shì)識(shí)別的研究具有非常重要的價(jià)

2、值和意義。
　　本文在利用硬件設(shè)備采集場(chǎng)景中的RGBD數(shù)據(jù)，來(lái)建立手臉交互行為的數(shù)據(jù)集，并提出一種融合深度信息，基于模糊C均值聚類(lèi)協(xié)同偏移場(chǎng)矯正的多項(xiàng)水平集的手勢(shì)分割方法。首先采用核模糊C均值聚類(lèi)，對(duì)手臉遮擋圖像進(jìn)行粗分割和灰度增強(qiáng)，以實(shí)現(xiàn)手臉?lè)蛛x。其后，引入初始化水平集函數(shù)，利用偏移場(chǎng)矯正的多相水平集理論來(lái)解決聚類(lèi)方法常導(dǎo)致的手勢(shì)區(qū)域像素缺失問(wèn)題。
　　為提高特征向量對(duì)目標(biāo)特征描述的準(zhǔn)確性和可靠性，對(duì)傳統(tǒng)的方向梯度直方圖(

3、Histogram of Oriented Gradient,HOG)特征進(jìn)行改進(jìn)，提出一種基于深度信息的方向梯度直方圖特征。由于深度信息具有對(duì)物體空間信息描述完備準(zhǔn)確，且方向梯度直方圖具有對(duì)圖像局部區(qū)域的方向梯度描述準(zhǔn)確的特點(diǎn)。所以，深度方向梯度直方圖特征能夠有效的對(duì)手勢(shì)形狀以及內(nèi)部紋理信息進(jìn)行描述，并且受環(huán)境影響較小,具有較強(qiáng)的可靠性和適應(yīng)性。
　　由于手臉交互行為識(shí)別問(wèn)題處于研究的初級(jí)階段，先驗(yàn)知識(shí)較少。本文主要利用泛化能力