基于3D建模的手势识别在机械臂抓取中的应用-论文.pdf

《基于3D建模的手势识别在机械臂抓取中的应用-论文.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、2014年6月计算机工程与设计June2014第35卷第6期COMPUTERENGINEERINGANDDESIGNVo1．35NO．6基于3D建模的手势识别在机械臂抓取中的应用张志芬，吴怀宇，程磊，杜钊君(武汉科技大学信息科学与工程学院，湖北武汉43OO81)摘要：为解决基于视觉的手势识别易受光照、阴影等因素干扰导致识别率及鲁棒性不稳定的问题，提出了一种基于深度图像传感器的手势识别技术。采用肤色建模与深度图像相结合的方法实现复杂背景下手势的定位分割；采用3D建模实现骨骼点的手势识别；将该算法应用于面向移动机械臂平台的人机交互控制系统中，成功地实现了目标物体的抓取。实验结果表明，该方

2、法识别速度快、准确性高且具有良好的鲁棒性。关键词：肤色建模；深度图像；3D建模；手势识别；人机交互中图法分类号：TP391．41文献标识号：A文章编号：1000—7024(2014)06—2147—06Researchonobjectgraspingbymanipulatorbasedon3DmodelinggesturerecognitionZHANGZhi—fen，WUHuai—yu，CHENGLei，DUZhao—jun(SchoolofInformationScienceandEngineering，WuhanUniversityofScienceandTechnology，

3、Wuhan430081，China)Abstract：Tosolvetheproblemthattheaccuracyandrobustnessofvision-basedgesturerecognitionwereunstableduetoitsSUS—ceptibilingtOtheillumination，shadowandotherfactors，agesturerecognitiontechnologywhichbasedonRGB-Dwasproposed．Themethodcombiningskin-modelingwithRGB-DisusedtOachieveges

4、turelocationandsegmentation，andonthebasisofthat，the3Dgesturemodeling-basedskeletonpointswereusedtoachievegesturerecognition．Atlast，thegesturerecognitionsystemwassue—cessfullyusedinahuman-robotinteractionframeworkorientedtOmobilemanipulatorplatformtoaccomplishobjectgraspingtasks．Ex—perimentalres

5、ultsshowedthatthealgorithmWasrealizedwithcharacteristicsofrapidity，accuracyandgoodrobustness．Keywords：skin-modeling；RGB-D；3Dmodeling；gesturerecognition；human-robotinteraction影等因素的干扰，识别率及鲁棒性会遇到相应的问题和瓶0引言颈，进而导致其实用性不强。本文旨在利用体感交互技术解目前，国内外已有许多学者在基于视觉的人机交互领决传统手势识别易受外界因素干扰的问题，并将这种手势识域获得丰硕成果[1]。其中，钱垫等提

6、出了一种基于手势意别算法应用到面向移动机械臂平台的人机交互框架中。图推理的人机交互框架，根据手势分类结果，推测出用户1基于3D建模的手势识别整体架构的操作意图，通过上下文感知强化机器人对用户意图的理解，实现了自然、智能的人机交互l_2]。李国阳等通过对人本系统的算法设计从新的角度解决鲁棒的手势识别系手的建模，提出了一种粒子滤波改进算法，实现了对动态统面临的3个问题：①手势分割。本文提出将可见光图像手势的实时跟踪，在此基础上，设计了一种动态手势理解与深度图像结合，解决单纯利用单目识别因遭遇多变光照、方法，实现了人与机器人的交互协作[3]。P．H．Kahn对人阴影、物体遮挡等复杂环境因素

7、的干扰而识别率不稳定的机交互中的模式设计进行了研究，从社交常见行为中对机问题，并且不需要经过双目识别所需要的复杂标定。②手器人进行模式设计并为高层次的人机交互模式建立基础[4]。势建模。结合深度信息与肤色检测结果与三维信息对手势但是，基于视觉的手势识别方法会受到光照、色度、阴进行3D建模，对多个手势进行骨架拟合、骨架合成以及收稿日期：2013—08—09；修订El期：2014—01—12基金项目：国家自然科学基金项目(60705035、61075087、6