基于视觉的手势界面关键技术研究

针对视觉手势界面存在的问题,提出了一套行之有效的解决方案.首先,为了解决视觉手势交互中的Midas Touch问题,以人类注意的信息加工模型为理论依据提出了一个可扩展的视觉手势交互模型,该模型将手势交互过程分为选择性处理、分配性处理和集中处理3个不同阶段;然后,基于该模型提出了一个视觉手势识别框架,并结合认知心理学从手势检测、跟踪和识别3个方面对该框架的各个组成模块的关键技术进行了阐述,其中手势检测模块和识别管理模块能够辅助系统在复杂的背景中滤除掉不相关信息而选择性地搜索人手并根据上下文信息对手势识别任务重定向,从而避免了系统时刻都处于激活状态并对所有的手势动作都进行识别分析,有效解决了Midas Touch问题.文中介绍了使用该方法实现的IEToolkit手势界面工具平台,并基于一个视觉手势交互系统进行了实验测试与评估,结果验证了文中方法的可用性.