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摘要:
手部跟踪技术是实现自然人机交互的关键.针对现有跟踪方法易受光照、环境等影响及鲁棒性差的不足,提出一种融合深度与肤色特征的自适应手部跟踪算法.考虑手部运动过程的形变,该算法首先利用深度平滑连续性选取深度闻值以实现跟踪区域的自适应尺度变化,获得手部候选区域.在此基础上建立YCbCr空间肤色归一化直方图,在粒子滤波框架下将跟踪问题转换为贝叶斯估计问题,基于最大后验准则确定手部位置,并通过监测粒子重要性权值的方差解决跟踪失效问题,实现复杂观测环境下的鲁棒跟踪.实验结果表明,该跟踪算法可适应不同复杂环境,鲁棒性良好.
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文献信息
篇名 融合深度与肤色特征的自适应手部跟踪算法
来源期刊 计算机科学 学科 工学
关键词 深度特征 粒子滤波 自适应手部跟踪 肤色归一化直方图
年,卷(期) 2016,(z1) 所属期刊栏目 模式识别与图像处理
研究方向 页码范围 125-129,164
页数 6页 分类号 TP391
字数 5977字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 孙瑾 南京航空航天大学飞行模拟与先进培训工程技术研究中心 23 307 9.0 17.0
2 钮晨霄 南京航空航天大学民航学院 1 2 1.0 1.0
3 丁永晖 南京航空航天大学民航学院 1 2 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
深度特征
粒子滤波
自适应手部跟踪
肤色归一化直方图
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机科学
月刊
1002-137X
50-1075/TP
大16开
重庆市渝北区洪湖西路18号
78-68
1974
chi
出版文献量(篇)
18527
总下载数(次)
68
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