视觉驱动的动态手势识别与机器人交互技术

"基于手势识别的机器人人机交互技术研究" 本文深入探讨了基于手势识别的机器人人机交互技术，其主要目标是通过视觉感知实现动态手势的精确识别，以提升机器人与人类之间的沟通效率和互动体验。作者陈一民和张云华来自上海大学计算机工程与科学学院，他们在研究中结合了多种技术手段，以克服复杂背景下的手势跟踪难题。 首先，研究中提到了一种结合肤色检测的高斯模型和改进的光流场追踪算法。肤色检测利用高斯模型来区分手部区域，有效地区分出手部在复杂背景中的位置。而改进的光流场追踪算法则用于对手部进行实时跟踪，确保在动态环境中能够准确捕捉手势的变化，该方法具备快速、准确和鲁棒性强的特点。 其次，动态手势识别器的核心是采用了隐马尔可夫模型（HMM）。HMM是一种统计建模方法，特别适用于序列数据的建模，如语音识别和自然语言处理。在手势识别中，HMM能够捕捉手势的时序特征，从而更准确地识别出一系列连续的手势动作。然而，考虑到动态手势的特性，研究者对HMM的参数优化算法进行了调整，优化了重估式，提高了算法的效率，进而推导出了确定最佳状态链的算法以及HMM参数优化算法。 最后，这些研究成果被应用于网络远程机器人控制系统中，使得用户可以通过手势控制远端的机器人，实现了跨越空间的交互。这一应用不仅提升了人机交互的直观性和便捷性，也为远程操作和协作提供了新的可能性。 关键词：手势识别；光流跟踪；模式识别；隐马尔可夫模型 中图分类号：TP391 文献标识码：A 这项研究对于理解人机交互技术的最新进展，尤其是基于视觉的手势识别技术，具有重要的参考价值。它展示了如何通过创新算法和技术实现复杂环境下的高效手势识别，为未来智能机器人和人机交互系统的设计提供了理论基础和实践指导。