基于 Kinect 的无标记手部姿态估计系统

• 作者: 于耀 周余 周文猛 杨一品 都思丹 金苏文
• 来源期刊: 南京大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: Kinect 手的姿态估计 无标记 粒子群优化算法 GPU 加速
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 页码范围: 297-303
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3767字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13232/j.cnki.jnju.2015.02.013

摘要

随着计算机技术的发展，人机交互的方式越来越多样化，声音、手势、肢体动作等都可以用来向计算机传递信息。本文实现的手部姿态估计系统，使用 Kinect 作为输入设备，在无标记的情况下对人体手部的姿态进行估计、跟踪，恢复出人体手部的姿态信息。采用参数化的手部三维模型，提出了有效的评价函数衡量三维模型投影结果与真实观测值之间的差异，使用改进的粒子群寻优算法求解该评价函数的最优解，进而得到手部姿态信息。针对手部运动帧间的连续性，使用前一帧的优化信息初始化当前帧粒子群，提高了粒子群优化算法的收敛速度。此外，还利用了粒子群算法的内在并行特性，使用 GPU 并行加速，并针对手部图像处理这一具体任务加以优化，达到了20 Hz的处理速度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	都思丹	南京大学电子科学与工程学院	124	1194	16.0	29.0
2	周余	南京大学电子科学与工程学院	30	457	11.0	20.0
3	于耀	南京大学电子科学与工程学院	7	73	4.0	7.0
4	周文猛	南京大学电子科学与工程学院	1	2	1.0	1.0
5	杨一品	南京大学电子科学与工程学院	1	2	1.0	1.0