基于深度数据层次聚类的手部跟踪
计算机视觉与模式识别
2011-10-26 v1
摘要
快速且鲁棒的手部分割与跟踪是手势识别的重要基础，因此也是非接触式人机交互（HCI）的关键组成部分。基于二维视频数据的手势识别已被深入研究。然而，在实际场景中，纯粹基于强度的方法会受到杂乱背景颜色等不可控环境条件的影响。本文提出了一种使用飞行时间（ToF）深度相机和强度数据的实时手部分割与跟踪算法。强度与深度信息被融合为一个像素值，代表其组合的强度-深度同质性。利用基于 GPU 的并行合并算法对场景进行层次聚类，即使在非均匀背景下也能鲁棒地识别双手。检测完成后，双手在 CPU 上进行跟踪。我们的跟踪算法能够处理一只手被另一只手暂时遮挡的情况。
引用
@article{arxiv.1110.5450,
title = {Hand Tracking based on Hierarchical Clustering of Range Data},
author = {Roberto Cespi and Andreas Kolb and Marvin Lindner},
journal= {arXiv preprint arXiv:1110.5450},
year = {2011}
}
备注
Technical Report