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.pdf

《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.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在应用文档-天天文库。

1、第24卷第3期机器人ROBOTVol.24No.32002年5月May2002文章编号:1002-0446(2002D03-0197-05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(上海交通大学信息存储研究中心上海200030D摘要:手势识别是人和机器人交互中的重要组成部分本文针对双目视觉系统SFbinoeye实现了基于光流PCA(主分量分析D和DTW(动态时间规整D的命令手势识别用以控制仿人机器人SFHR的手臂运动.利用块相关算法计算光流并通过主分量分析得到降维的连续投影系数与手掌区域的质心位置组合为混合特征向量.针对DTW定义了新的加权距离测度并用它对手势进行

2、匹配识别.针对9个手势训练和识别识别率达到92.4%并成功地应用于机器人的手臂控制中.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:TP24文献标识码:bVISIONBASEDDYNAMICGESTURERECOGNTIONANDITSAPPLICATIONINHUMAN-HUMANOIDROBOTINTERACTIONLIJiang-huaCHENGJun-ShiCHENJia-pin(17f07?Cl07S07Cg6R6S6C7LhC6767ShC7ghClJlC007gU7l67Sl}200030DAbstract:GeSturerecognitioniSanimpor

3、tantcomponentinhuman-robotinteraction.ThiSpaperrealiZedacommand-geSturerecognitionarchitecturebaSedonopticalfloWPCAandDTWforaStereoViSionSyStemSFbinoeye.TherecogniZedgeSturecommandWaSuSedtocontrolhumanoidrobotSFHRSarmtomoVecorreSpondingly.0pticalfloWiScomputeduSingblockrelatiVealgorithmWhichiSthen

4、handledWithPCAtogetcontinuouSproectioncoefficientSWithloWerdimenSion.TheproectioncoefficientSarecombinedWiththecenterpoSitionofhandaScomplexfeatureVector.AneWWeighteddiStanceiSdefinedinDTWWhichiSuSedforgeSturepatternmatch.ThepropoSedgeSturerecognitionarchitectureiSteStedon9geStureSWithofrecognitio

5、n92.4%rate.ThiSarchitectureiSSucceSSfullyappliedinthecontrolofrobotarm.Keywords:geSturerecognitionprinciplecomponentanalySiSdynamictimeWarpingopticalfloW1引言(IntroductionD时间规整(DTWD~隐马尔可夫模型(HMMD和神经网络等方法.这些方法最初均出现在语音识别中其最近仿人机器人得到人们越来越多的关注相中DTW最易实现且常用.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但对于动态手势中的非

6、手势模式觉~仿人交互~两足步行其中手势识别是人和机器不是很适用.HMM因为其对非手势模型的建模能人的一个重要交互手段也是人机交互(HCID~虚拟力比较适合于连续手势识别对于复杂的涉及上下现实中重要的组成部分引起了众多研究者的兴趣.文的手势很合适但是存在训练复杂~判别能力差~所谓手势识别就是根据手和胳膊的运动轨迹(2维或观察概率相互独立等先验假设不合理等缺点.对于[1]3维D找出其中的含义.手势包括静态的姿态识别本文中的命令手势DTW则更易实现更加实用能和动态的手势识别其中动态的手势识别更具有挑够满足实时要求.战性.为了对动态手势的时间特性建模提出了动态收稿日期:20010710198机器人

7、22年5月手势识别在人和机器人的交互的应用有许多分析可以提取光流场的主要成分从而减小这一影文[5]利用M(运动能量图D和有限状态机对人和响.其次是手势特征的提取和分析.本文文利用基于机器人交互的左~右~远近等5个简单的手势命令进块的相关算法实时计算光流得到光流场对于一个行识别优点是无需训练.文[]对装配有单摄像头手势的连续几帧光流场用主分量分析进行降维.然的移动机器人的向左行9向右行9停止9等5个手后将实时得到的每帧光流