手語(yǔ)視頻中頭部姿態(tài)識(shí)別的研究.pdf

1、隨著人機(jī)交互的智能化發(fā)展和計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的深入研究，頭部姿態(tài)識(shí)別作為一項(xiàng)重要的研究課題，越來(lái)越引起人們對(duì)其濃厚的探索興趣。同時(shí)，頭部姿態(tài)識(shí)別有廣泛的應(yīng)用前景，如手語(yǔ)識(shí)別、智能監(jiān)控、疲勞檢測(cè)、3D游戲和娛樂(lè)等領(lǐng)域。其中，利用頭部姿態(tài)提高聾人與計(jì)算機(jī)的交互能力，改善手語(yǔ)識(shí)別效果，已成為重要研究熱點(diǎn)之一。
　　 手語(yǔ)是聾人進(jìn)行溝通的主要方式。手語(yǔ)不僅包含手和手臂的動(dòng)作，而且也包含表情和頭部姿態(tài)等。有實(shí)驗(yàn)表明，手語(yǔ)中只有手勢(shì)信息時(shí)，人們

2、所能理解的內(nèi)容不超過(guò)60％。頭部姿態(tài)包含了豐富的含義，對(duì)手語(yǔ)視頻的綜合理解起到重要的輔助作用。本文針對(duì)手語(yǔ)視頻中的頭部姿態(tài)識(shí)別問(wèn)題進(jìn)行研究，最終實(shí)現(xiàn)了一個(gè)頭部姿態(tài)識(shí)別系統(tǒng)。具體的研究工作如下:
　　 1.人臉及特征點(diǎn)檢測(cè)與跟蹤。本文首先建立膚色模型檢測(cè)手語(yǔ)視頻中的人臉，并對(duì)其用Camshift算法跟蹤，同時(shí)利用橢圓擬合方法得到頭部的相關(guān)參數(shù);然后在檢測(cè)到的人臉基礎(chǔ)上，結(jié)合Kalman濾波與Meanshift算法跟蹤人臉特征點(diǎn)，進(jìn)

3、而，根據(jù)幾何模型、眼角動(dòng)態(tài)閾值二值化及唇色模型的方法精確定位手語(yǔ)視頻每幀中雙眼內(nèi)眼角點(diǎn)和嘴部中心。
　　 2.多角度頭部姿態(tài)估計(jì)。本文首先根據(jù)用橢圓擬合方法得到的方向角（用橢圓擬合方法得到的頭部的長(zhǎng)軸與水平方向的夾角），估計(jì)頭部在平面內(nèi)的姿態(tài)變化;然后，運(yùn)用獲得的人臉特征點(diǎn)之間的位置距離變化關(guān)系，結(jié)合視頻第一幀（正面平行幀）中的頭部參數(shù)信息，估計(jì)頭部在空間內(nèi)的旋轉(zhuǎn)角度，從而實(shí)現(xiàn)了手語(yǔ)視頻中頭部姿態(tài)的實(shí)時(shí)估計(jì)。
　　 3.