基于RGB-D圖像的手勢識別方法

譚臺哲，韓亞偉，邵 陽

(1.廣東工業大學 計算機學院，廣東 廣州 510006；2.河源廣工大協同創新研究院，廣東 河源 517001)

0 引 言

近年來隨著科技的發展，人機交互廣泛應用于人們的生活中，常見的人機交互如鼠標、鍵盤等，但這種交互方式限制了交互的速度和自然性[1-3]；而手作為人體結構中最靈活的部分，能夠在人機交互中向電腦及其一些智能設備更加方便地傳遞信息。早期，人們通過穿戴一些傳感器對手部數據進行采集進而對手勢進行識別，這樣就造成成本很高昂，不利于普及，而且穿戴很不方便。隨著攝像頭精度的提高，基于計算機視覺的手勢識別開始流行[4]，國內的一些高校和科研機構也做了大量研究，例如，Ghosh D K等[5]提出了基于膚色分割和SVM的算法進行手勢識別。因為手部是人體最靈活的部位之一，各種動作可以產生很大的扭曲性，為了保證魯棒性，Yimin Zhou等[6]提出了一種把手掌和手指分開并分別取特征的方式進行手勢識別，常亞楠等[7]使用HMM進行動態的手勢識別，這些方法取得了不錯的效果。然而，在手勢識別的過程中，手部動作的采集受到光照、復雜背景、硬件特性的影響，識別準確率不高，而且不同環境識別結果偏差比較大。隨著深度圖像的引進，研究人員通常在識別的過程中運用彩色圖像信息與深度信息相結合的方法[8-11]，蒲興成等[12]使用了改進Hu矩算法的Kinect手勢識別，Zhaojie Ju等[13]提出了基于EMD距離和Lasso算法的深度圖像手勢識別，吳曉雨等[14]提出了基于深度人手定位和HOG特征的靜態手勢識別算法及基于改進HMMs的動態手勢識別算法。對比以上方法，現階段手勢識別的難度主要集中在：①復雜環境下的手勢分割問題；②手勢的旋轉不變性問題，方向不能固定；③復雜手勢的識別；④手掌與手腕的分割問題。針對這種情況，本文通過Kinect攝像頭采集到RGB-D深度圖像信息，采用一種基于手部參數的手勢識別算法，分割的過程中采用膚色分割和深度信息分割相結合的方式進行。手勢特征提取過程中通過對圖像進行卷積、閾值化和形態學處理得到手指部分的圖像信息，然后通過手掌質心和手指質心來保證手勢的旋轉不變形。最后在極坐標下具體識別每個手指的具體角度位置和彎曲狀態，這樣能夠克服前人使用的方法中出現的上述問題，達到更高的識別率、保證更強的魯棒性，并且能夠準確地判別左右手信息。

1 手部提取

1.1 深度圖像獲取

本文采集深度圖像的時候選擇設備是Kinect，Kinect是由微軟公司開發的體感攝像機，特別之處在于該攝像機有3個攝像頭，從左到右依次是紅外投影機、彩色攝像頭、紅外攝像頭。中間的彩色攝像頭是采集RGB圖像的，兩端兩個是通過發射/接收紅外線來提供深度數據。經過實驗可知，從Kinect中采集的深度圖像一般情況下是不穩定的，存在很多的噪聲和空洞，而且邊緣深度值不穩定，因此在進行下一步識別之前要進行一些濾波和形態學處理[14]，采集設備如圖1所示。

圖1 Kinect設備

1.2 手勢分割

經過中值濾波和形態學處理以后得到的深度圖像如圖2所示。

圖2 采集圖像信息

手勢分割是手勢提取中最重要的部分，只有手勢提取更加完整清晰才能為后續的識別提供更多的準確的參數依據。本文使用膚色和深度信息相結合的方式進行分割，首先根據膚色消除掉除人體以外的信息，這樣就能夠很好地去除前景及非人體部位干擾，然后對通過膚色分割后的深度圖像進行進一步處理，本文使用根據深度信息使用最大類間方差法與固定閾值相結合的方法，分割出手勢區域。

1.2.1 膚色分割

本文選擇在HSV空間采用改進的高斯模型的方法進行膚色檢測和膚色分割，首先要將RGB空間轉到HSV空間。高斯模型的基本原理是根據膚色分布的概率建立高斯模型。計算公式如下

D(Cb,Cr)=exp[-0.5(P-μ)TC-1(P-μ)]

(1)

其中，μ表示均值、C表示協方差，根據建立的模型計算待測矢量P(Cb,Cr)與膚色的相似度，對計算出的結果D進行歸一化，然后進行閾值化以后就能夠得到具有深度信息的膚色圖像的二值圖像。分割效果如圖3所示。

圖3 膚色分割

1.2.2 深度信息分割

從以往的研究成果和實驗來看[14]，當手和身體部分距離較近或者手掌與攝像機平面不平行的時候，直接使用最近點灰度值和固定閾值結合來分割效果不好。

在這種情況下本文考慮使用最大類間方差法與固定閾值相結合的方法，分割出手勢區域。首先假設一個圖像中包含L個灰度級，那么灰度值為i的像素點個數為Ni，一般而言灰度值為0的點被認為是背景點，所以一張圖像中人體部分總的像素點數為N=N1+N2+…NL-1，因此可以得到灰度值為i的概率為pi=Ni/N。可以假設閾值為t，通過閾值t把人體軀干部分和手的部分區分開來，軀干部分為A=(1,2,…,t)，手勢部分為B=(t+1,t+2…L-1)。由上可得兩個部分出現的概率分別是

(2)

(3)

因此人體軀干部分和手勢部分的灰度均值為

(4)

而灰度圖像的總均值為

(5)

由上可以推出人體軀干部分和手勢部分的類間方差為

σ2=PA(wA-w0)2+PB(wB-w0)2

(6)

而上述所說的類間方差越大就表示手勢部分和軀干部分的灰度值差別越大，因此使得類間方差最大的t就是說要求的最佳閾值

(7)

由上面所得到的t，再通過實驗設置一個閾值τ，可以很完整地分割出手部圖像

(8)

通過這兩種方法分割出的效果如圖4所示。

圖4 手勢分割

通過膚色分割和深度信息分割相結合的方式對圖像進行分割，這樣能夠既能夠很好地去除前景和背景干擾，又能去除光照等影響。對比幾種算子效果，最終選擇使用最簡單的Roberts算子檢測方法對分割后的圖像進行邊緣檢測處理，得到圖像b，如圖5所示。

圖5 手勢邊界

1.3 手指圖像提取

為了得到更加準確的數據信息，增強下一步手勢識別的魯棒性，本文利用特殊的卷積處理，去掉手掌部分，然后得到手指部分的圖像信息。卷積算子G模型如下[7]

(9)

首先，通過圖像的卷積處理，得到圖像b，其中Ib(x,y)=Ia(x,y)×G；

然后，對得到的圖像b進行閾值處理，得到圖像c，其中

(10)

最后，對圖像c進行形態學膨脹處理，得到圖像d。過程如圖6所示。

圖6 手指分割過程

2 特征提取

2.1 獲取質心

從已知分割后的手部圖像a獲取圖像信息。設手勢二值分割圖像的質心為Phc(x0,y0)

其中，x,y為圖像坐標，I(x,y)為在圖像在該坐標下的灰度值。用上述同樣的方法，求圖像c手指部分的質心Pfc。

2.2 手的方向

由上面求得的手掌質心和手指質心可以得到整個手的方向

(12)

3 手勢識別

手勢建模圖，如圖7所示。

圖7 手勢建模

(13)

Pn可以認為是第n個角度手指部分的面積[8]，即角度在[θn,θn+1]范圍內，半徑在[r1,r2]范圍內，根據手部特征，一般可取r1=0.5Rp，r2=2.5Rp。根據手的形狀特征，一般手的曲張度在180度以內，因此取M值取180。然后對Pn進行標準化，可得

(14)

按照積分的定義以及手指的分布特性，最終求得的Pn_norm中極大值中的最大的5個值所在的位置就是5個手指的角度位置。由上可以求得每一個手指部分的與0度之間的角度為θn，n=1,2,3,4,5。因此可以定義

θ=θn+1-θn,n=1,2,3,4,5

(15)

當θ取最大值時，如果θn≥90度，則表示右手，如果θn<90度時，則表示左手，當然這樣的判別僅限于常規手勢，非常規手勢會有誤差。

在角度變化范圍內，因為由上信息可以非常具體地得到5根手指所處的位置和角度信息，設指尖到腕部Pw的距離為Di，這樣根據手指的特性，可以很精確地判斷手指的彎曲和伸直狀態

(16)

通過以上方法，在常規手勢下可以準確判斷手勢樣例是左手還是右手。而通過手指具有的特性可以判別出手指是彎曲還是伸直。

4 實驗與結果分析

4.1 實驗數據介紹

本文一共定義了0-5這6種手勢，分別代表6種不同手指彎曲狀態。由于網絡上并沒有完全公開的手勢識別數據庫，因此本文是使用實驗室設備Kinect對20個人，每個手勢左右手分別采集30張深度圖像(包括強光、黑暗、復雜背景下各10張深度圖像)，并且每個動作伸手的角度是不相同的。一共采集7200張圖片進行測試。手勢樣板如圖8所示。

圖8 手勢樣板

4.2 實驗結果分析與對比

蒲興成等[13]提出了一種基于改進Hu矩算法的Kinect手勢識別算法，吳曉雨等[14]提出了基于深度和HOG特征的靜態手勢識別算法，這兩種方法作為本文的對比方法。本文是基于深度圖像進行手勢識別，在實驗的過程中，由于Kinect的特性，共有3個攝像頭，既可以采集深度圖像，又可以采集RGB圖像，RGB圖像用于膚色分割，深度信息用于二次分割。

實驗是在12GRAM、2.6GHzIntelCPU筆記本上進行，Kinect型號是kinectforXbox360，使用VS2012進行編程，調用OPENCV庫函數對數字0-5這6種手勢分別通過兩種方法進行手勢識別。

實驗分為兩個部分，第一部分不對左右手進行區分直接實驗，然后作對比。總體識別率見表1。

表1 識別率對比

第二部分是將左右手放在一起進行識別，由于另外兩種方法沒有對左右手進行分別，因此沒有做對比實驗。先識別左右手，然后對手指的彎曲和伸展狀態進行識別。實驗結果見表2。

表2 左右手判別

4.3 魯棒性驗證

為了驗證本文的識別效果，特別對3種不同的環境下手勢識別率進行了一下對比，分別將采集到的3種場景下的手勢各400張圖片進行了分別實驗，實驗結果見表3。

表3 特殊環境識別率

從實驗結果上面來看，顯然本文的方法取得了較好的識別率，當光照或環境過于復雜的情況下，本文提出的算法比另外兩種算法分割出的手勢更加完整。而基于HOG直方圖的識別效果最差。從本文方法錯誤識別的圖像來看，當手指并攏或者相鄰手指之間呈現非常規角度時，識別效果會受到一定影響。本文方法對光照、前景和背景干擾都有很強的魯棒性。對于左右手的識別，識別率達到了96%，從識別錯誤的圖片可以看出，當相鄰手指呈現非常規角度的時候，左右手識別會受到影響。3種特殊環境下識別效果如圖9～圖11所示。

圖9 光照條件下

圖10 黑暗條件下

圖11 復雜背景下

5 結束語

本文利用RGB-D圖像的深度和彩色數據，提出了一種魯棒性強的靜態手勢識別方法。本文方法利用深度信息和彩色信息相結合的方法對手勢進行分割能夠消除背景和光照條件對采集手勢數據信息的影響；而特征提取的過程中通過卷積和閾值相結合的方式得到手指信息特征，以及利用具體的手指角度信息和尺寸信息能夠很準確地判斷手指的彎曲狀態和左右手信息。通過對比實驗，本文的方法對手勢的判別更加精準，而在左右手的判別上也有很高的識別率。

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