交互系统中基于DeepSORT驱动的视觉跟踪方法用于手势识别
人机交互
2025-05-13 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
本研究基于DeepSORT算法，探讨了视觉跟踪技术在智能人机交互中的应用，特别是在手势识别与跟踪领域。随着人工智能和深度学习技术的快速发展，基于视觉的交互已逐渐取代传统输入设备，成为智能系统与用户交互的重要方式。DeepSORT算法通过结合卡尔曼滤波器和深度学习特征提取方法，能够在动态环境中实现精确的目标跟踪，尤其适用于多目标跟踪和快速运动的复杂场景。本研究通过实验验证了DeepSORT在手势识别与跟踪方面的优越性能，它能够准确捕捉和跟踪用户的手势轨迹，并在实时性和准确性方面优于传统跟踪方法。此外，本研究还结合手势识别实验，评估了DeepSORT算法在不同手势（如滑动、点击、缩放）下的识别能力和反馈响应。实验结果表明，DeepSORT不仅能有效处理目标遮挡和运动模糊，还能在多目标环境中稳定跟踪，实现流畅的用户交互体验。最后，本文展望了基于视觉跟踪的智能人机交互系统的未来发展方向，并提出了算法优化、数据融合和多模态交互等未来研究重点，以促进更智能、更个性化的交互体验。
引用
@article{arxiv.2505.07110,
title = {DeepSORT-Driven Visual Tracking Approach for Gesture Recognition in Interactive Systems},
author = {Tong Zhang and Fenghua Shao and Runsheng Zhang and Yifan Zhuang and Liuqingqing Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.07110},
year = {2025}
}