基于范例集实现复杂场景下的动态手势跟踪

• 作者: 季丽红 黄贤武 齐苏敏
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 手势跟踪 范例集 遮挡 HMM ICAMSHIFT
• 年，卷（期）: 2007,（12）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 180-183
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3206字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2007.12.057

摘要

提出了一种新的基于范例集的跟踪器:CEE(CAMSHIFT Embedded Exemplar)跟踪器,实现复杂场景下的动态手势跟踪.在学习阶段,利用ICAMSHIFT(Improved CAMSHIFT)算法提取手部轮廓特征并生成范例集,同时建立手势的动态HMM模型;在跟踪阶段,利用由ICAMSHIFT算法获取的手部特征和HMM概率模型预测手势动作,然后根据学习所得范例集获取当前手部轮廓.实验结果表明,算法能实现复杂场景下的准确手势跟踪,并能在手部位置与方向任意变化情况下实现手部轮廓的提取与跟踪.此外,在严重遮挡情况下也能取得不错的跟踪效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄贤武	苏州大学电子信息学院	65	993	16.0	29.0
2	齐苏敏	苏州大学电子信息学院	6	42	3.0	6.0
3	季丽红	苏州大学电子信息学院	2	3	1.0	1.0