山东省自然科学基金(ZR2011FZ003)
- 作品数：6 被引量：38H指数：3
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- 与颜色空间选择无关的肤色检测方法被引量：2
- 2013年
- 针对当前肤色检测方法中如何选择合适的颜色空间和高准确率伴随高误报率的问题,提出一种基于柔性神经树的肤色检测方法.该方法随机生成不同结构的柔性神经树,在评估函数的约束下使用基于语法引导的遗传算法进行结构优化,同时使用粒子群优化算法对参数进行优化,最终获得最优肤色模型.优化过程保留了结构简单和具有较好性能的个体,使得训练得到的肤色模型保留了颜色空间中贡献较大的特征分量.在Compaq和ECU数据库上的实验结果表明,文中方法分别获得了92.27%和90.79%的准确率以及6.16%和9.71%的误报率,优于其他主流肤色检测方法,且对复杂环境下肤色细节的检测有较好的效果.
- 徐涛冯志全吴鹏
- 关键词：肤色检测
- 基于用户行为分析的手势跟踪方法被引量：6
- 2013年
- 人手结构的高维性而导致粒子滤波跟踪方法中采样数目非常庞大,是实现运动人手的实时性跟踪研究的主要障碍之一.以降低粒子数目为目标,以行为分析和建模为切入点,提出一种手势跟踪方法.首先分析操作者在手势操作过程中的行为特征,建立人手运动的动态模型;其次,研究动态模型的基本特征,并给出一种描述方法;然后,建立人手运动的时段模型,分析了手势状态的时间-空间关系.在此基础上,提出了状态变量微观结构的概念,重点给出了基于状态变量微观结构的手势跟踪算法;最后,设计和完成了实验,并与相关参考文献方法的实验结果进行对比.结果表明,采用该算法,用少量粒子就可以得到比较精确的跟踪结果.提出的核心算法已经用于一个基于自然手势交互的三维虚拟装配原型系统.
- 冯志全杨波郑艳伟徐涛唐好魁
- 关键词：粒子滤波
- 基于动态粒子数模型的人手跟踪方法
- 提出一种确定粒子滤波器中采样粒子数目的方法,旨在用最少、最有效的粒子近似人手高维状态的后验概率分布。首先,研究特定交互操作下第k时刻手势的估计跟踪精度与第k+1时刻采样粒子分布的关联,在此基础上提出动态优化粒子数模型;然...
- 盖伟冯志全孟祥旭尚爱丽
- 关键词：粒子滤波
- 文献传递
- 基于自然手势跟踪的直接操作型三维人机交互范式被引量：20
- 2014年
- 针对自然手势单通道条件下建立统一交互模型的难点问题和关键问题,该文提出一种基于二级行为模型的3D手势跟踪和交互方法,实现了一种基于自然手势的直接操作型3D人机交互界面范式原型系统.首先,建立了二级行为模型,然后,以行为模型为基础,设计并实现了一种基于行为模型的三维人机交互界面范式.文中主要创新点在于:建立了基本手势库的二级行为模型;用"令牌环"技术捕捉用户的交互意图;建立"多选一"的交互模型;用"替身"技术解决人手模型与不同物体的抓取过程中的多样性和复杂性问题,建立了抓取和释放操作的统一范式并提出了相关算法.文中算法在多个交互型虚拟装配平台上得到了验证.实验结果表明,与现有相关算法相比较,文中算法在时间开销和跟踪精度等方面得到了明显改善.
- 冯志全杨波徐涛唐好魁吕娜
- 关键词：人机交互界面
- 以多模型融合为特征的三维手势跟踪算法被引量：2
- 2013年
- 三维手势跟踪是基于手势交互中的一个基础性研究课题,要实时、高精度地实现三维手势跟踪是一个具有挑战性的热点问题.为提高三维人手跟踪的精确度,提出一种基于多模型融合状态预测的粒子滤波跟踪算法.首先通过对基于数字手套的虚拟烤箱系统进行实验,结合人手的行为理解和描述建立了基于认知实验的人手运动状态预测模型;其次对人手跟踪过程中的数据建立人手运动模型,将Sigma点原理应用到人手模型数据上,得到基于局部分析预测模型;最后将这2个模型按照其与当前帧图像的相似度进行融合,得到粒子滤波过程中的状态预测模型.与退火算法相比较的实验结果表明,在运行时间基本相同的情况下,该算法通过改善粒子滤波过程中状态预测的精度提高了人手跟踪过程中的精度.
- 林燕冯志全朱德良尚爱丽盖伟
- 关键词：粒子滤波
- 基于交互行为分析的手势跟踪方法被引量：3
- 2012年
- 为有效解决手势跟踪研究中的高维问题,提出一种基于交互行为分析的自然人手跟踪和交互算法。探讨了基于手势的交互行为分析和建模,建立了操作者手势的四阶段行为预测模型,揭示了手势交互的一般规律或关键特征,并给出建立行为模型的具体方法和过程;然后,研究基于提出的行为模型的手势跟踪和交互算法。采用数学方法对分段预测模型进行描述,提出多通道采样和预测手势跟踪算法。通过与几种相关算法进行的对比实验表明,该算法可以有效地改善手势跟踪的速度和精度。
- 冯志全杨波李毅许婷尚爱丽刘炳超蒋彦
- 关键词：手势交互粒子滤波
- 基于特征点分布分析的手势特征检测方法被引量：9
- 2011年
- 为提高对手势特征点检测的精度和速度,提出一种快速、准确的复杂背景下手势特征检测方法。利用基于肤色亮度的手势分割方法将手势提取出来,获得手势轮廓,针对不同手型,利用改进的曲率算法对轮廓点进行初步筛选,通过对候选点区域内分布特点的分析,最终确定特征点位置。进一步提出了新的特征点分离算法。与已有算法相比,该算法提出基于亮度分布的肤色模型,增强了手势分割的鲁棒性;引入了手型分析尺度和特征点分布分析,对手势特征位置由粗到精进行检测,改善了算法的精度和时间开销。实验表明,该方法在复杂背景下对手势特征的检测有较高的准确率和实时性,有效地减少了传统曲率方法中干扰点的误判和特征点的冗余,对不同大小的手型具有一定的鲁棒性。最后,通过在运动三维人手跟踪中的成功运用,验证了该方法的有效性。
- 冯志全杨波郑艳伟徐涛李毅朱德良
- 关键词：图像处理
