基于高斯过程模型的指节图像识别方法

在基于图像的人机交互智能装配的手势识别与动作跟踪中,手部关节的图像定位是基础,并且关节信息的准确性对手势描述和行为识别与理解有直接影响.针对指节图像特征分布具有较强随机性,利用同态滤波进行图像预处理,以增强图像特征.基于高斯过程模型对手部指节图像二类特征进行学习,用样本对象的聚类测度,学习数据分布的特征模型,将学习获得的两类特征模型作为图像特征的检测器,检测结果即为图像的两个似然值.将经过正负类样本标记过的两种模型似然值作为输入,直接依据估计结果对手部关节图像进行检测识别.通过对不同位置处的手部关节识别分析和测试库检测,结果表明,本文所述方法可以直接得到后验概率的分布,提高了目标识别的准确性和效率.