基于手势识别的机器人人机交互技术研究

被引:47
|
作者
陈一民
张云华
机构
[1] 上海大学计算机工程与科学学院
关键词
手势识别; 光流跟踪; 模式识别; 隐马尔可夫模型;
D O I
10.13973/j.cnki.robot.2009.04.014
中图分类号
TP242 [机器人];
学科分类号
1111 ;
摘要
研究了基于视觉的动态手势识别技术,采用基于肤色的高斯模型与改进的光流场跟踪算法结合的方法,实现了复杂背景下实时的手势跟踪,具有快速和准确的特点,且具有较好的鲁棒性。对于动态手势识别器,采用了隐马尔可夫模型(HMM)作为训练识别算法。考虑到动态手势特征本身的一些特点,对HMM参数优化算法重估式加以修正,调整了算法比例因子,从而推导了最佳状态链的确定算法、HMM参数优化算法。最后将研究开发的动态手势识别算法成功地应用到了基于网络的远程机器人控制系统中。
引用
收藏
页码:351 / 356
页数:6
相关论文
共 6 条
  • [1] 复杂背景下的手势分割与识别
    任海兵
    祝远新
    徐光祐
    张晓平
    林学訚
    [J]. 自动化学报, 2002, (02) : 256 - 261
  • [2] 基于立体视觉的皮肤表面检测技术的研究[D]. 张家林.北京工业大学. 2002
  • [3] A real-time hand tracker using variable-length Markov models of behaviour[J] . Nikolay Stefanov,Aphrodite Galata,Roger Hubbold.Computer Vision and Image Understanding . 2007 (1)
  • [4] A gesture based interface for human-robot interaction
    Waldherr, S
    Romero, R
    Thrun, S
    [J]. AUTONOMOUS ROBOTS, 2000, 9 (02) : 151 - 173
  • [5] Mixed Memory Markov Models: Decomposing Complex Stochastic Processes as Mixtures of Simpler Ones[J] . Lawrence K. Saul,Michael I. Jordan.Machine Learning . 1999 (1)
  • [6] Implementation and performance evaluation of glove-based HCI methods:Gesture recognition systems using fuzzy algorithm and neural network for the wearable PC .2 Shin J H,Kim J H,Hong K S. Lecture Notes in Computer Science . 2006