基于連續數據流的動態手勢識別算法

鄭 韡 沈旭昆

（北京航空航天大學 虛擬現實技術與系統國家重點實驗室，北京 100191）

基于連續數據流的動態手勢識別算法

鄭 韡 沈旭昆

（北京航空航天大學 虛擬現實技術與系統國家重點實驗室，北京 100191）

為識別用戶做出的動態手勢序列，基于數據手套采集的連續數據流，運用奇異值分解消除數據噪點，提取手勢的特征信息，并利用關節彎曲的生理學特性與用戶解耦合，將各種動作片段抽象成用戶無關的手勢模板，從而唯一定義手勢特征并屏蔽不同用戶的手勢差異，再基于Hill Climbing思想把連續數據流分割成有序的動作序列，并按時序對所有片段在預先構造的層次樹上實時搜索，根據歐式距離度量序列與手勢模板的相似性.該算法對手勢序列的分割準確，對多用戶具有良好的適應性，其有效性在使用5DT數據手套搭建的兩組動態手勢識別的實驗中得以驗證.

連續數據流;奇異值分解;動態手勢識別

在虛擬現實的人機交互環境中，用戶借助大量自然的輸入設備（如觸力覺設備、定位設備等）與計算機交互，計算機通過分析它們的數據理解用戶的動作指令，實時做出反饋，從而讓用戶獲得自然、真實的類人際交互的沉浸感和體驗.對這類傳感器數據的分析、處理過程和傳統的數據庫查詢［1］操作存在很大的差異性，后者的數據穩定，基于精確匹配就能完成全局數據庫的搜索，而傳感器數據由于是連續到達、不斷變化的［2］，它有著以下幾個……