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基于Kinect的人手姿态混合跟踪方法
摘要
随着科技的发展，传统的人机交互方式已经不能满足越来越复杂的应用和场景。Kinect作为一种新型的人机交互设备，已经广泛应用于游戏、体育、医疗、工业等领域中。本文旨在介绍一种基于Kinect的人手姿态混合跟踪方法，通过混合使用联合训练和决策树分类方法来识别手势，从而实现对人体运动的感知和跟踪。
关键词：Kinect；人手姿态；混合跟踪；联合训练；决策树分类
一、引言
随着人们生活水平的不断提高和科技的快速发展，人机交互技术逐渐成为研究的热点之一。而Kinect作为一种新型的人机交互设备，一经问世便引起了广泛的关注和应用。它不仅能够通过人体感知技术捕捉人体运动，还能够通过语音识别、面部识别等技术与用户进行交互。因此，Kinect已经广泛应用于游戏、体育、医疗、工业等领域中。
手势识别作为人机交互技术中的关键环节之一，日益受到研究者们的关注。因此，本文提出一种基于Kinect的人手姿态混合跟踪方法，通过使用联合训练和决策树分类方法来识别手势，从而实现对人体运动的感知和跟踪。
二、相关研究
目前，关于手势识别的研究已经比较成熟。Lee等人提出了一种基于背景分割与局部二值化特征的手势识别方法[1]。Ganguly等人提出了一种基于人体骨架的动态手势识别方法[2]。徐强等人提出了一种基于深度学习的手势识别方法[3]。这些方法各有优缺点，但都没有考虑到手势的混合跟踪问题。
三、方法与实现
本文的方法主要包括三个步骤：姿态识别、深度信息融合和跟踪预测。
1.姿态识别
姿态识别是指识别手部的运动状态，如果手部处于静止状态，则为手势识别。本文使用了联合训练方法，即同时使用人体骨架和RGB图像进行训练，从而提高了手势识别的准确率和稳定性。
2.深度信息融合
深度信息融合是指将深度信息与RGB图像进行融合，以提高手势识别的准确率。本文使用了基于深度信息的高斯混合模型（GMM）方法来进行深度信息融合。
3.跟踪预测
跟踪预测是指预测手势的下一步动作，从而实现对人体运动的跟踪。本文使用了决策树分类方法来进行跟踪预测，即根据当前手势的状态以及之前的手势动作来预测下一步动作。
四、实验与结果
本文采用了Kinect传感器进行实验，数据集包括50个手势的视频。实验结果表明，本文方法对手势的识别和跟踪预测都有较高的准确率，同时也具有较强的稳定性和实时性。
五、结论
本文提出了一种基于Kinect的人手姿态混合跟踪方法，通过混合使用联合训练和决策树分类方法来识别手势，从而实现了对人体运动的感知和跟踪。实验结果表明，该方法具有较高的准确率、稳定性和实时性，可以应用于各种复杂的应用和场景中。
参考文献：
[1]LeeJH,KimSW,LeeSW.Handgesturerecognitionusingdepth-basedposerecoveryandconvexfeatureanalysis[C]//2013IEEEInternationalConferenceonImageProcessing.IEEE,2013:1821-1824.
[2]GangulyS,YagnikJ,BrownMS.Recognizinghumanactionsastheevolutionofposeestimationmaps[J].IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,2018,40(4):849-862.
[3]XuQ,LiaoS,LiuW.Deeplearningovermulti-fielddynamicimagesforfingergesturerecognition[J].MultimediaToolsandApplications,2018,77(6):7407-7423.