使用卡尔曼滤波器在3D深度专人跟踪.

关于手势的研究活动为基础的用户界面（UI）已经增殖，在过去十年[1]，[5]。其中各种基于手势的用户界面，接触界面已经进入了聚光灯下的人机交互（HCI）的智能电视和移动设备。非接触式用户界面的方法已经深入的研究，因为它们不仅提供了一个直观的 接口也无需额外的硬件。大多数的非接触式的用户界面已经基于颜色基于视觉的手势跟踪[2]，[3]。基于颜色的跟踪有两个致命的局限性：1）背景往往具有相似的颜色来双手武器。 2）照明勤换。为了避免色为主跟踪这些问题，我们提出了一种新颖的基于深度的专人跟踪合适的算法手势识别。 : 使用卡尔曼滤波器在3D深度手部跟踪 : 面向用户界面（UI）的研究中，基于手势的交互方式逐渐受到重视，特别是接触和非接触式用户界面在智能电视和移动设备上的应用。由于非接触式UI无需额外硬件且直观易用，其研究重点多集中在色彩视觉的手势跟踪上。然而，色彩跟踪易受背景相似颜色和光照变化的影响。为此，本研究提出了一种基于深度感知的3D手部跟踪算法，采用卡尔曼滤波器进行实时手势识别，旨在克服传统色彩跟踪的局限性。 : Kinect 【部分内容】: 本文的核心是利用3D深度传感器（如Kinect）和卡尔曼滤波器实现高效、精确的手部跟踪，从而改善手势识别的性能。传统的2D视觉跟踪方法，如基于颜色和形状的检测，容易受到光照变化和Z轴信息缺失的影响。相比之下，3D深度信息提供了对手部动作的完整捕捉，但需要高计算能力和成本效益的设备。随着深度传感器技术的发展，实时3D手势跟踪成为可能。 提出的3D手部跟踪方法分为几个步骤：从深度图像中生成运动图像；利用运动聚类和预定义的手势模型来检测手部区域；通过卡尔曼滤波器对检测到的手部位置进行跟踪。卡尔曼滤波器是一种优化预测和更新的算法，能够结合先验信息和新观测数据，提供平滑且可靠的跟踪结果。 与视觉为基础的方法相比，该方法在光照变化条件下表现出更好的鲁棒性，并能有效处理手部遮挡问题。实验结果证明，基于深度的3D手部跟踪方法优于传统的2D视觉方法，尤其是在跟踪精度和稳定性方面。 文章结构包括相关工作回顾、深度信息预处理、手部检测与跟踪方法的详细描述、实验验证以及结论。其中，2D视觉跟踪方法的两个主要类别——基于颜色和基于模板的方法被讨论，强调了它们的优缺点。2.2节介绍了基于深度的跟踪方法，包括基于模型和基于运动的策略，为后续提出的新方法提供了背景。 本文提出了一种结合3D深度信息和卡尔曼滤波器的实时手部跟踪方法，旨在克服传统2D视觉跟踪的局限性，尤其在光照变化和手部遮挡的场景下，提高手势识别的准确性和鲁棒性。这一方法对于提升非接触式用户界面的交互体验具有重要意义。