一种可处理数据缺失的视角无关手语识别方法

基于虚拟立体视假设,借鉴RANSAC技术的思想,文中针对数据缺失(帧对之间匹配特征可能较少)情况下的视角无关手语识别问题,提出一种Sample-Consensus方法.其基本出发点是,同一手语不同视角下的两个样本序列之间所有的对应帧对,可以解释为由某一虚拟立体视觉系统同步捕获,因而满足同一个基础矩阵,而且此基础矩阵能够基于部分对应帧对包含的点对应关系进行估计.实验表明,提出的Sample-Consensus方法能够有效地应用于数据缺失情况下的视角无关手语识别.另外,这种方法也可以扩展到相近的领域,如视角无关的动作识别和刚体运动分析等.