在深度图像的实时手势跟踪

专人跟踪是一种姿态的根本任务识别系统。大部分以前的作品所追踪的手在彩色图像位置和肤色严重依赖信息。然而，颜色信息是很容易受到照明变化和肤色的差异各地不同的人种族。此外，不能有效地鉴别面或从手等皮肤色状物体使用肤色时检测。在本文中，我们提出了一个手势跟踪算法使用深度图像只，并且也是手点击检测方法自动初始化专人跟踪。我们证明该深度的图像即可，有利于实时专人跟踪。的区域生长技术应用到段手区域的深度图像。然后基于均值漂移算法准确地定位在分段的手中心手区域。实验结果表明，该跟踪算法运行在300+的FPS，和平均误差所跟踪的3D手，持仓量为小于1厘米。该提出的方法使得大量的潜在应用到自然的人机交互（HCI），并且是足够的对于消费电子产品，由于其低的嵌入式系统复杂性和低带宽要求。 【在深度图像的实时手势跟踪】这一研究领域主要探讨了如何利用深度图像进行高效、准确的手势跟踪，尤其是在实时人机交互系统中的应用。传统的手势识别系统常常依赖于彩色图像和肤色信息，但这些信息易受光照变化和种族肤色差异的影响，而且难以区分手与其他肤色相近的物体。为了解决这些问题，研究者提出了一个基于深度图像的手势跟踪算法，同时配合自动的手点击检测方法来初始化跟踪。 在该算法中，首先利用区域生长技术对深度图像进行分割，以确定手的区域。区域生长是一种图像处理方法，通过对像素邻域的分析和连接，将具有相似属性的像素聚集成特定的区域。在这个案例中，它帮助从背景中分离出手部的像素。随后，研究人员采用了均值漂移算法对手区域的中心进行精确定位。均值漂移是一种无监督的学习算法，通过迭代寻找数据分布的峰值，以此来估计目标的位置。 实验结果显示，提出的跟踪算法能以超过300帧每秒（FPS）的速度运行，平均3D手部跟踪误差小于1厘米。这样的性能使其适用于实时的自然人机交互（HCI）应用，并且由于其低的嵌入式系统复杂性和低带宽需求，特别适合于消费电子产品。 手势识别技术在近年来受到了广泛关注，因为它在人机交互中有着巨大的潜力。根据方法的不同，可以分为两类：一类是跟踪手的位置，另一类是跟踪并估计关节。本研究聚焦于第一类，即在三维空间中跟踪手的位置。以往的工作大多使用RGB摄像头，依赖肤色和运动信息，但这种方法存在许多限制，例如肤色模型的不确定性、容易受到肤色相近的背景干扰等。相比之下，深度信息提供了一种更可靠的解决方案，尤其是在用户与机器交互时，手通常位于身体前方，深度信息可以辅助更好地定位手部。 本文中，研究者利用微软Kinect的深度感应器获取深度图像，这不仅提高了手部定位的准确性，还使得能够估计三维手部姿势，而不仅仅是二维位置。通过避免依赖肤色信息，该算法减少了光照变化和肤色差异带来的影响，增强了系统的鲁棒性。此外，算法的实时性能和低计算复杂性使其在消费电子设备中具有广阔的应用前景。 本文提出的深度图像手势跟踪算法克服了传统方法的局限性，通过深度信息实现了高精度、高速度的实时跟踪，为自然人机交互提供了更为可靠的技术支持。未来的研究可能会进一步优化这种算法，提高跟踪的稳定性和适应性，以适应更多复杂环境和应用场景。