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融合图像和深度信息的手势跟踪及应用

柴秀娟  唐毅力  山世光  陈熙霖  马丙鹏  
【摘要】:基于视觉的手势分析与理解是实现新一代人机交互的关键技术,而复杂环境下的手势检测、跟踪等一直是手势分析实用化的瓶颈问题。为解决复杂背景条件下的手势跟踪问题,本文融合图像信息和深度信息,提出深度限制的图像表观特征建模方法,有效去除背景区域的影响,提取前景目标的紧致描述,在核跟踪的框架下,实现物体的鲁棒、快速跟踪。与传统的单独利用2D图像信息的跟踪方法相比,本文提出的多通道信息融合的策略可获取更为精确的跟踪精度。并且,本文设计并实现了一个具体的应用场景,来验证手势交互的可用性。

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