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时间:2018-04-19
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1、一种面向舱外活动的视觉感知启发的手势识别方法王莉马钟唐雪寒王竹平周革强何双亮安微电子技术研宄所中国航天员科研训练中心针对航天员出舱作业(EVA)时的人机交互需求,结合着舱外服手套后手部动作的工效学分析,提出了一种结合眼动仪和手势识别技术的航天员目标选取方案,使航天员真正达到“解放双手”的目的。该方案采用眼动仪获取航天员“感兴趣目标区域”的位置信息,利用摄像头捕获航天员手势动作,并基于稀疏滤波的特征提取方法和神经网络分类器对手势进行识别,根据预定义的0标选取指令实现交互功能。试验结果表明,手势识别算法的识别率可达到95%以上
2、,为后期将该交互系统集成到航天服中提供了原型依据。关键词:舱外活动;手势识别;神经网络;稀疏滤波;收稿曰期:2017-01-16基金:载人航天预先研究项目(060601)AHandGestureRecognitionMethodInspiredbyVisualPerceptionforExtravehicularActivityWANGLiMAZhongTANGXuehanWANGZhupingZHOUGeqiangHEShuangliangXi,anMicro-ElectronicsTechniqueInstitute;
3、ChinaAstronautResearchandTrainingCenter;Abstract:Tosatisfytheneedsofthehuman-machineinteractionduringtheastronautextravehicularactivity(EVA),atargetselectionschemeforastronautswasproposedbasedonthehandmotionergonomicanalysisoftheEVAspacesuitgloves.Theschemecombine
4、dwiththeeyetrackerandthehandgesturerecognitiontechnologycouldrealizethe“handsfree”interactionduringEVAtasks.Aneyetrackerwasusedtodeterminethetargetofinterestandacamerawasusedtocapturetheastronaut’shandgesture.Then,agesturerecognitionalgorithmwasdevelopedbasedonthe
5、sparsefilteringfeatureextractionandtheneuralnetworkclassifiertorealizetheinteractionfunctionaccordingtothepredefinedtargetselectioncommand.Theexperimentalresultsshowedthatrecognitionratewasmorethan95%,whichcanprovideaprototypebasisforthefutureintegrationintothespa
6、cesuit.Keyword:extravehicularactivity;gesturerecognition;neuralnetwork;sparsefiltering;1引言按照我国载人航天的发展战略,将建造大型长期有人照料的空间站,航天员必将开展操作更复杂、任务更精细、次数更频繁的舱外作业,这对舱外航天服的信息管理与显示、人机交互与控制能力提出了更高的要求。手势识别技术作为人机交互领域的研宄热点,目前的研宄主要分为基于视觉[卜3]、基于传感器[4-5]和基于数据手套[6]三大类的识别方法。XuBingyuanDQ提
7、出丫一种RGB-D(RGBimageandDepthimage)图像的手势识别方法,基于深度数据和肤色特征从背景中分离手,并采用SVM分类器识别手势动作。ChihoChoi等M提出了基于深度手(deephand)的方法,采用3D深度传感器获取的深度数据通过深度卷积祌经网络来估计出3D手势。Marin、Wangchong[9~ll]等人多是采用LeapMotion和Kinect深度传感器,通过获取手势的深度信息来识别手势,而Kaur、XieRenqiang、Strezoski[12-14]等人均采用丫棊于神经网络的方法来识别
8、多种手势类别。康金兰等于Kinect的视觉手势识别技术,主要应用于航天虚拟组装训练中,该团队后来乂研宄了基于LeapMotion的虚拟手交互方法[15]。RichardJ.Adams等虹设计并测试了一种适用于人机交互的舱外航天服手套,可用作舱外作业中的数据输入设备。这些研究中,有些是需要依赖于传感装置,
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