摘  要： 介紹了一種基于膚色與手形的動態(tài)人手跟蹤方法。根據(jù)檢測過程中所用到的人手基本特征，提出了一種基于色度-飽和度自適應(yīng)閾值膚色分割與成對幾何直方圖（PGH）匹配的人手圖像檢測方法。為了克服跟蹤過程中背景色干擾的問題，實現(xiàn)了基于Kalman濾波器的預(yù)測跟蹤。實驗結(jié)果表明，該動態(tài)人手跟蹤方法計算簡便、實時性好、跟蹤精度高，可應(yīng)用在大多數(shù)復(fù)雜場景。
關(guān)鍵詞： 膚色概率直方圖；成對幾何直方圖；卡爾曼濾波器

　隨著計算機性能的不斷提高和機器視覺領(lǐng)域研究的不斷深入，人機交互技術(shù)日益成為機器視覺領(lǐng)域的研究熱點。基于機器視覺的手勢識別作為其重要的研究內(nèi)容之一，在許多領(lǐng)域有著重要的應(yīng)用。最近幾年，尤其在智能家居以及3D體感游戲領(lǐng)域，手勢識別得到了廣泛的應(yīng)用，因此受到越來越廣泛的關(guān)注。
根據(jù)識別特征的不同，手勢識別分為基于標(biāo)記的手勢識別和基于裸手的手勢識別系統(tǒng)，而裸手手勢識別又分為靜態(tài)手勢識別和動態(tài)手勢識別[1]。目前，基于裸手的動態(tài)手勢識別是手勢識別中最重要的領(lǐng)域[2]，相對于靜態(tài)手勢識別而言，動態(tài)手勢識別有著更靈活、更廣泛的應(yīng)用。但是人手是一個多關(guān)節(jié)非剛性物體，在運動過程中會呈現(xiàn)出多種多樣的手勢形態(tài)，在跟蹤過程中還會伴有手勢遮擋和膚色干擾等情況。所以，如何對人手進行有效的視覺檢測與跟蹤是實現(xiàn)動態(tài)手勢識別和理解的關(guān)鍵，也是機器視覺機和人機交互領(lǐng)域中一個富有挑戰(zhàn)的重要課題。
1 相關(guān)工作
　按照運動目標(biāo)跟蹤策略的不同，對于動態(tài)人手跟蹤可以分為基于模型和基于表象兩種方法。
　基于表象的方法又叫非模型跟蹤方法，它可細分為基于區(qū)域的跟蹤、基于活動輪廓[3]以及基于其他圖像特征的跟蹤方法[4]。該方法的優(yōu)點是實時性較好，但由于所跟蹤特征很容易受遮擋或光線條件變化等外界因素的干擾，難以保證魯棒性?；谀Ｐ偷姆椒ㄒ獙Ω櫮繕?biāo)建立特征模型，通過比較觀測和預(yù)測數(shù)據(jù)來修正模型中的參數(shù)。該類方法性能的實現(xiàn)依賴于初始化過程，如果初始化合理，即可達到精確的估計。同時該類方法還面臨著高維空間中搜索的難題，如采用粒子濾波器跟蹤人手運動，當(dāng)狀態(tài)空間維數(shù)過高時，需要大量的粒子來估計高維空間中的概率分布。因此這種方法計算復(fù)雜度高、計算量較大，很難保證實時性。
針對以上問題，提出了一種快速魯棒的人手檢測與跟蹤算法，在背景相對復(fù)雜、存在類膚色干擾的情況下，該方法也能夠有效地對動態(tài)人手進行實時跟蹤。具體框圖如圖1所示。

        


　經(jīng)過對比可以看出，Camshift+Kalman實時性最好，但誤檢率最高；Haar+Adaboost方法漏檢率較低，但是跟蹤速度相對較慢，誤檢率較高；Chamfer Matching方法誤檢率與漏檢率都較低，但是跟蹤速度最慢，很難達到實時跟蹤的要求；本文所提出的SPDH+PGH+Kalman方法，誤檢率和漏檢率與Haar+Adaboost方法相當(dāng)，跟蹤速度接近Camshift+Kalman方法，滿足實時性跟蹤，具有較強的魯棒性，且能夠適用于大多數(shù)復(fù)雜場景。
　本文提出了一種基于膚色與形狀的手勢檢測與跟蹤方法，該方法簡單可靠，具有較強的快速性與魯棒性。在跟蹤過程中，手部運動盡量保持恒速運動，跟蹤效果比較好。本文提出的方法尚有需要改進之處，當(dāng)背景光照較強烈時，容易出現(xiàn)漏檢情況。因為強光照的干擾，視頻中部分膚色區(qū)域的色調(diào)“污染”嚴(yán)重，所以影響了自適應(yīng)閾值膚色分割的效果。
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