协同交互情境下双视图耦合的多用户身份识别

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1、2015年5月第41卷第5期北京航空航天大学学报JournalofBeijingUniversityofAeronauticsandAstronauticsMav2015V01．41NO．5http：／／bhxb．buaa．edu．cnjbuaa@buaa．edu．enDOI：10．13700／j．bh．1001—5965．2014．0454协同交互情境下双视图耦合的多用户身份识别杨玉辉1，王伟杰2，万华根圯(1．浙江大学现代教育技术中心，杭州310027；2．浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室，杭州310058)摘要：针对目前协同交互情境

2、下，因遮挡和接触等因素引发的多人协作身份识别错误问题，提出一种双视图耦合的多用户身份识别方法．借助深度相机，分别通过骨骼运动跟踪和卡尔曼滤波建立双视图运动跟踪．利用双视图的用户运动跟踪数据构建相互关联的耦合有限状态机，对耦合关系中的具体运动状态进行分析，建立规则算法；引入实时正误标记值进行多用户身份识别的实时监控与耦合矫正．所提方法与基于单视图的多用户身份识别方法进行对比实验，结果表明，在协同交互情境下所提方法对多用户身份识别更具有鲁棒性．关键词：协同交互；身份识别；卡尔曼滤波；运动跟踪；有限状态机(FSM)中图分类号：TP391．4文献标识码：A文

3、章编号：1001—5965(2015)05_0930-11计算机支持协同工作(ComputerSupportedCooperativeWork，CSCW)是指在计算机支持的环境中，一个群体协同工作完成一项共同的任务．它改善了人们信息交流的方式，提高了群体工作的质量和效率⋯．协同交互指在计算机支持协同工作中所使用的人机交互技术．当前多人协同交互情景普遍存在，如体感游戏中多人协同游戏交互、基于桌面的多人多点触摸系统等旧‘31．协同交互情景中都会遇到多用户的身份识别问题，如果身份识别不稳定将会导致多用户身份冲突、身份错误引发的分工混乱、授权重复，乃至整个协

4、作任务失败的灾难性问题H1．如何在协同交互情景中健壮地识别用户身份是当前人机交互领域的重要研究方向之一．当前人机交互中多用户的身份识别方法依其采用的装置主要可分为2大类．1)基于单一装置的多用户身份识别方法．这类方法依其具体技术路线主要可分为以下3个子类．①基于单视图骨骼运动跟踪的多用户身份识别方法：这类方法以Gall等提出的基于骨骼点跟踪和外表评估的运动扑捉方法¨1和Matt提出的基于骨骼跟踪的多用户身份管理方法m·为代表．其优势在于可以解决多用户之间的部分接触问题，不足在于难以处理多用户之间因遮挡造成的身份识别错误．②基于单视图图像运动跟踪的多用

5、户身份识别方法：Salvi等提出利用单相机跟踪目标的图像比例和运动速度，推导物体的运动轨迹，进行用户身份识别¨41．张彦超等提出遮挡目标的跟踪处理方法，用于解决运动跟踪中用户的部分遮挡问题∽。1⋯．其优势在于对未接触和未完全遮挡的多用户识别较好，不足在于无法辨别完全遮挡的用户身份和接触状态的多用户身份．③基于单视图人体特征点匹配的多用户身份识别方法：Qin等提出利用移动深度相机采集用户脸部、外观、骨骼数据存储数据库，将当前用户的信息与数据库进行比对，根据可信度结合运收稿日期：2014-04-28；录用日期：2014-07-31；网络出版时间：2014

6、．12．1119：47网络出版地址：WWWcnki．net／kcms／detail／11．2625．V．20141211．1947．002．html基金项目：国家自然科学基金(61272299)；浙江省教育厅项目(Y201225600)；浙江省卫生厅项目(2012KYB064)作者简介：杨玉辉(1984一)，男，河南洛阳人，硕士研究生，工程师，zju—edu@zju．edu．cn}通讯作者：万华根(1968一)，男，浙江杭州人，副教授，hgwan@cad．zju．edu．cn，主要研究方向为自然人机交互、增强现实及应用．引用格式：杨l辉．壬伟杰，万华

7、根．协商交互情境下双视图耦合的多用户身份识剐(J1．北京航空航天大学学报．2015，41(51：930—940．YangYH，WangWJ，WanHG．Multi-useridentificationbasedondoubleviewscouplingincooperativeinteractionsce-nariosLJj．journalofBeijingUniversityofAeronautiesandAstronautics。2015．41(5)：930—940(inChinese)．第5期杨玉辉，等：协同交互情境下双视图耦合的多用户身份识别

8、931动跟踪进行用户识别¨1。131．其优势在于多用户身份特征明显的情况下识别准确率较高，不足之处在于信息匹