Advisor: Prof. Chin-Shyurng Fahn

TEL: 02-2733-3141 # 7425

Location: RB307-3

Designer: Yu-Ta Lin

一個基於粒子濾除與適應性提昇效能技術的即時手勢追蹤與辨識系統

 

  近年來,手勢追蹤與辨識的努力成果在電腦視覺的研究領域中越來越受專注,手勢分析是人機介面領域中一個不可或缺的技術,而手部追蹤更在手勢分析技術裡扮演著極重要的角色。在本論文中,我們提出一個基於粒子濾除與適應性提昇效能技術的即時手勢追蹤與辨識系統,其中粒子濾除器被用來做手部追蹤,它是一個靈活有彈性的方法,且能夠適應非線性的追蹤問題;另外,為了避免身體上其它裸露的部位或是背景中類似膚色的物體之干擾,除了膚色資訊外,我們的系統進一步採用物體的運動資訊當作追蹤手部時的特徵。這和傳統的粒子濾除器相比較,我們的方法僅需要少量的粒子數目即可達到有效的取樣成果,如此不但計算成本降低,更節省了大量時間讓稍後的手勢辨識步驟能做充裕的運算。辨識的步驟係採用 AdaBoost演算法,它在訓練時的收斂速度佔了很大的優勢,有助於更新資訊或是新增手勢資料庫。根據實驗結果顯示:我們的手部追蹤系統是快速、正確而且極具強健性,此外,在複雜的環境因素下,本系統仍有不錯的手勢辨識率。