采用改进粒子群优化粒子滤波的三维人手跟踪

• 作者: 周以齐 李东年
• 来源期刊: 光学精密工程
• 学科: 工学
• 关键词: 三维人手跟踪 深度图像 粒子滤波 粒子群优化 模拟退火 局部随机化
• 年，卷（期）: 2014,（10）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 2870-2878
• 页数: 9页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5833字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/OPE.20142210.2870

摘要

针对高维人手状态空间中的采样稀疏问题,提出了一种基于改进粒子群优化粒子滤波的关节人手跟踪方法,用于从Kinect获取的深度图像序列中恢复三维人手运动.首先,利用简单几何基元建立三维人手模型,并为其添加自由度节点,用于在跟踪过程中生成可与观测特征进行比较的人手姿势假设.然后,在粒子滤波框架下,使用深度图像作为观测输入,融合深度特征与区域特征建立了系统观测模型.最后,将粒子群优化粒子滤波应用于关节人手运动跟踪.为避免在高维空间中的早熟收敛问题,利用模拟退火思想和局部随机化方法对算法进行改进,增强了算法的全局搜索能力.通过合成序列和真实序列上的跟踪实验对该方法进行了评价,结果表明该方法的关节角度跟踪误差均值约为2.3°,标准差约为1.7°,优于标准粒子滤波和标准粒子群优化跟踪方法,可以准确、鲁棒地从深度图像跟踪三维人手运动.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周以齐	山东大学机械工程学院虚拟工程研究中心	76	741	16.0	22.0
5	李东年	山东大学机械工程学院虚拟工程研究中心	1	11	1.0	1.0