Advisor: Prof. Chin-Shyurng Fahn

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Designer: Yu-Ta Lin

C. S. Fahn , C. W. Huang , and H. K. Chen , “A Real-Time Gesture Tracking and Recognition System Based on Particle Filtering and AdaBoosting Techniques,” Accepted to publish in Lecture Notes in Computer Science and also to appear in Proc. of the 12th Int. Conf. on Human-Computer Interaction , Beijing, China, 2007.

  緣於更有效率且更友善的人機介面之需求漸漸提高,使得各種與人臉以及肢體處理相關的研究迅速地成長。除了對人提供服務之外,最重要的是系統與人們的互動關係。在本文裡,我們提出一個具有即時手勢追蹤與辨識功能的系統,於手部追蹤的部分,利用粒子濾除器(particle filtering)技術對手部區域進行追蹤,其中我們以運動與顏色兩者資訊當作特徵,使在追蹤的過程中儘可能讓背景的影響達到最低。而在手勢辨識的部分,我們提出了一個快速辨識的方式;此做法是在手部偵測後,由小波轉換所得到的手部影像特徵,交給 AdaBoost演算法所訓練出來的強分類器做判斷。與其它機器學習演算法相比較,這種 AdaBoost演算法在收斂的速度上佔了很大的優勢,因此可以時常更新我們的訓練樣本去應付不同的辨識對象,並且不會花費太大的成本;最後,我們為多類別的手勢辨識發展一個由下而上的階層式分類架構。根據實驗結果顯示,我們所提方法的手部追蹤率在一般的情況下高於 95%,而於手部遭受暫時性遮蔽的情況下高於 88%,又手勢的辨識率經過統計可以在 90%以上,此外,整體系統的執行效能相當令人滿意,至少達到每秒20個畫面的處理速度。

 

註:本文收錄於EI與SCI; C. W. Huang (黃致瑋)為申請人指導的碩士班研究生(民國95年10月畢業), 而H. K. Chen (陳宏光) 為申請人與本校電子系M. B. Lin (林銘波) 教授共同指導的博士班研究生(民國95年1月畢業)。