一种新的基于结构光的人体动作识别算法

基于深度图像可以方便的区分前景和背景,有效提高自然人机交互的性能。要实现面向大众的自然人机交互,需要深度摄像头在实时性、价格、适应环境等方面达到实用性。基于面结构光技术的深度摄像头实用性强,得到了迅速发展,其深度信息获取基于图像块匹配算法,在计算每个像素点的深度时,需要在测量范围内进行逐点搜索、图像块匹配、寻优,带来大量运算,这些运算要通过高性能计算机或专用并行运算芯片才能达到实时性,导致了深度传感器成本的增加。本文提出了一种全新的人体动作识别方法,即利用结构光图像直接进行动作识别,从而避免了复杂的深度图计算环节,降低了计算量,并能够充分利用图像的3D信息。该方法通过分析结构光图案的偏移所产生断裂点信息,成功实现了人手定位及人手动作识别,并将其应用于UI界面模拟鼠标操作。实验结果表明了算法的有效性和可行性。