【摘 要】
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三维人手运动跟踪是人机交互领域的一个重要研究方向.提出了一种新的基于模型的三维人手运动跟踪方法,该方法将层次优化嵌入到基于粒子滤波器的跟踪框架中,通过在隐状态空间
【机 构】
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国防科学技术大学机电工程与自动化学院,虚拟现实技术与系统国家重点实验室北京航空航天大学
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61075072,60774076)
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三维人手运动跟踪是人机交互领域的一个重要研究方向.提出了一种新的基于模型的三维人手运动跟踪方法,该方法将层次优化嵌入到基于粒子滤波器的跟踪框架中,通过在隐状态空间中对粒子采样来提高粒子滤波器采样效率.首先,提出了采用低维隐状态来描述人手的配置状态,并根据人手的生理运动约束建立人手动态模型;其次,为提高粒子在隐状态空间的采样效率,提出了采用层次遗传优化来快速地在局部寻找好的粒子,并以此作为重要度采样函数修正粒子滤波的采样算法.实验结果表明,该方法可以在人手自遮挡存在时的复杂背景下快速地对人手运动进行跟踪.
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