粒子濾波算法及其在指尖跟蹤中的應用研究.pdf

1、近年來，以機器視覺為基礎的虛擬人機交互技術得到了極大的發(fā)展和應用，手勢交互作為虛擬交互技術中一種重要的交互方式，其通過攝像頭捕捉用戶手勢，對手勢進行識別，根據不同手勢動作執(zhí)行相應的命令并將結果反饋給用戶，通過這種方式使得人們在交互過程中徹底擺脫了觸摸式傳感器和設備的束縛，極大的提升了人機交互的自然感。指尖追蹤作為機器實現(xiàn)對復雜的手勢動作的識別的基礎，其算法的實現(xiàn)準確性和效率，直接影響到計算機對用戶手勢識別的準確度和實時性，進而影響到整個

2、交互過程中的用戶體驗。因此，研究和實現(xiàn)高精度、高效率的指尖跟蹤算法，對促進未來基于手勢的人機交互技術的發(fā)展具有非常重要的意義。
　　本研究主要內容包括：⑴針對粒子濾波算法“粒子退化”和算法實時性問題，提出了一種自適應粒子濾波算法，該算法對擴展卡爾曼濾波算法進行了改進，在擴展卡爾曼濾波基礎上，在建議分布函數產生上引入有限差分法，改善了“粒子退化”現(xiàn)象對濾波效果的影響；并且在粒子濾波的重采樣過程中，引入自適應確定采樣粒子樣本數的思想，

3、通過根據估計值和預測值的差值信息來確定采樣的粒子樣本數，進而有效降低粒子濾波平均采樣時間，提升粒子濾波算法效率。⑵提出了一種基于自適應粒子濾波算法的指尖追蹤方法，該方法通過從Kinect傳感器獲得視頻信息和視頻幀深度信息，然后在手指指尖信息和方向的提出過程中結合深度信息得到指尖的三維信息和方向，最后構建指尖運動模型，采用本文提出的自適應粒子濾波算法對其進行運動追蹤，預測其位置狀態(tài)，實現(xiàn)了對指尖的跟蹤。⑶在設計的指尖跟蹤算法的基礎上，基于