基于视觉的动态手势识别及其在仿人机器人交互中的应用

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1、第uw卷第v期机器人∂²¯quwo²qvΡΟΒΟΤussu年x月¤¼oussu文章编号}tssu2swwykussulsv2st

2、z2sxΞ基于视觉的动态手势识别及其在仿人机器人交互中的应用刘江华程君实陈佳品k上海交通大学信息存储研究中心上海usssvsl摘要}手势识别是人和机器人交互中的重要组成部分o本文针对双目视觉系统≥ƒ¬±²¨¼¨实现了基于光流°≤k主分量分析l和וk动态时间规整l的命令手势识别o用以控制仿人机器人≥ƒ的手臂运动q利用块相关算法计算光流o并通过主分量分析得到降维的连续投影系数o与手掌区域的质心位置组合为混合特征向

3、量q针对ו定义了新的加权距离测度o并用它对手势进行匹配识别q针对

4、个手势训练和识别o识别率达到

5、uqwho并成功地应用于机器人的手臂控制中q关键词}手势识别~主分量分析~动态时间规整~光流中图分类号}×°uw文献标识码}ςΙΣΙΟΝΒΑΣΕΔΔΨΝΑΜΙΧΓΕΣΤΥΡΕΡΕΧΟΓΝΤΙΟΝΑΝΔΙΤΣΑΠΠΛΙΧΑΤΙΟΝΙΝΗΥΜΑΝ−ΗΥΜΑΝΟΙΔΡΟΒΟΤΙΝΤΕΡΑΧΤΙΟΝ¬¤±ª2«∏¤≤∞∏±2¶«¬≤∞¬¤2³¬±kΙνφορματιονΣτοραγεΡεσεαρχηΧεντερΣηανγηαιϑιαοτονγΥνιϖ

6、ερσιτψusssvslΑβστραχτ}¨¶·∏µ¨µ¨¦²ª±¬·¬²±¬¶¤±¬°³²µ·¤±·¦²°³²±¨±·¬±«∏°¤±2µ²¥²·¬±·¨µ¤¦·¬²±q׫¬¶³¤³¨µµ¨¤¯¬½¨§¤¦²°2°¤±§2ª¨¶·∏µ¨µ¨¦²ª±¬·¬²±¤µ¦«¬·¨¦·∏µ¨¥¤¶¨§²±²³·¬¦¤¯©¯²º°≤¤±§×•©²µ¤¶·¨µ¨²√¬¶¬²±¶¼¶·¨°≥ƒ¬±²¨¼¨q׫¨µ¨¦²ª±¬½¨§ª¨¶·∏µ¨¦²°°¤±§º¤¶∏¶¨§·²¦²±·µ²¯«∏°¤±²¬§µ²¥²·≥ƒj¶¤µ°·²°²√¨¦²µµ

7、¨¶³²±§¬±ª¯¼q³·¬2¦¤¯©¯²º¬¶¦²°³∏·¨§∏¶¬±ª¥¯²¦®µ¨¯¤·¬√¨¤¯ª²µ¬·«°oº«¬¦«¬¶·«¨±«¤±§¯¨§º¬·«°≤·²ª¨·¦²±·¬±∏²∏¶³µ²¨¦·¬²±¦²¨©©¬¦¬¨±·¶º¬·«¯²º¨µ§¬°¨±¶¬²±q׫¨³µ²¨¦·¬²±¦²¨©©¬¦¬¨±·¶¤µ¨¦²°¥¬±¨§º¬·«·«¨¦¨±·¨µ³²¶¬·¬²±²©«¤±§¤¶¦²°2³¯¨¬©¨¤·∏µ¨√¨¦·²µq±¨ºº¨¬ª«·¨§§¬¶·¤±¦¨¬¶§¨©¬±¨§¬±×•oº«¬¦«¬¶∏¶¨§©²

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10、uqwhµ¤·¨q׫¬¶¤µ¦«¬·¨¦·∏µ¨¬¶¶∏¦¦¨¶¶©∏¯¯¼¤³³¯¬¨§¬±·«¨¦²±·µ²¯²©µ²¥²·¤µ°qΚεψωορδσ}ª¨¶·∏µ¨µ¨¦²ª±¬·¬²±o³µ¬±¦¬³¯¨¦²°³²±¨±·¤±¤¯¼¶¬¶o§¼±¤°¬¦·¬°¨º¤µ³¬±ªo²³·¬¦¤¯©¯²º1引言kΙντροδυχτιονl时

11、间规整kוl!隐马尔可夫模型kl和神经网络等方法q这些方法最初均出现在语音识别中o其最近仿人机器人得到人们越来越多的关注o相中ו最易实现且常用q神经网络对于静态手势显应的研究领域涉及仿人机器人的体系结构!仿人视示了非凡的能力o但对于动态手势中的非手势模式觉!仿人交互!两足步行o其中手势识别是人和机器不是很适用q因为其对非手势模型的建模能人的一个重要交互手段o也是人机交互k≤l!虚拟力o比较适合于连续手势识别o对于复杂的涉及上下现实中重要的组成部分o引起了众多研究者的兴趣q文的手势很合适o但是存在训练复杂!判别能力差!所谓手势识别就是根

12、据手和胳膊的运动轨迹ku维或观察概率相互独立等先验假设不合理等缺点q对于≈t v维l找出其中的含义q手势包括静态的姿态识别本文中的命令手势oו则更易实现o更加实用o能和动态的手势识别o其中动态的手势识别更具有挑够满足实时要求q战性q为了对动态手势的时间特性建模o提出了动态Ξ收稿日期}usstpszptst

13、{机器人ussu年x月手势识别在人和机器人的交互的应用有许多o分析可以提取光流场的主要成分o从而减小这一影文≈x 利用∞k运动能量图l和有限状态机对人和响q其次是手势特征的提取和分析q本文文利用基于机器人交互的左!右!远近等x个简单的

14、手势命令进块的相关算法实时计算光流o得到光流场o对于一个行识别o优点是无需训练q文≈y 对装配有单摄像头手势的连续几帧光流场o用主分量分析进行降维q然的移动机器人的/向左行0/向右行0/停止0