陳濱++時(shí)巖

摘要：利用微軟Kinect體感設(shè)備進(jìn)行骨骼數(shù)據(jù)采集，開(kāi)發(fā)出一款利用手勢(shì)動(dòng)作控制計(jì)算機(jī)的體感虛擬鼠標(biāo)軟件。并在開(kāi)發(fā)過(guò)程中設(shè)計(jì)并提出一種基于RGB-D信息的人體手勢(shì)動(dòng)作檢測(cè)及識(shí)別方法來(lái)處理Kinect輸出的彩色影像和深度影像。該方法分別利用DBSCAN與K-means聚類算法獲取手勢(shì)操作特征中的位置信息和方向信息來(lái)識(shí)別手勢(shì)操作，實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了該方法的可行性。借助基于該方法開(kāi)發(fā)的虛擬鼠標(biāo)軟件，用戶只需要做出一些簡(jiǎn)單的手臂動(dòng)作即可操作虛擬鼠標(biāo)完成對(duì)計(jì)算機(jī)的控制。

關(guān)鍵詞：計(jì)算機(jī)應(yīng)用；手勢(shì)識(shí)別；聚類；Kinect

中圖分類號(hào)：TP393.0

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2016.02.012

引言

目前電腦主要依靠鍵盤輸入和鼠標(biāo)點(diǎn)擊圖形用戶界面（GUI）來(lái)實(shí)現(xiàn)人機(jī)互動(dòng)。Kinect作為微軟推出的一種新型體感設(shè)備及基于動(dòng)作和聲音感應(yīng)的體感技術(shù)，它創(chuàng)造了一種與眾不同的人機(jī)互動(dòng)模式——自然用戶界面（Nature User Interface）?；贙inect體感設(shè)備和體感技術(shù)，我們身邊的電腦將越來(lái)越能夠理解人類的手勢(shì)和語(yǔ)言，電腦也將在本質(zhì)上更具人性化。

Kinect提供了一系列新技術(shù)，諸如深度傳感、骨骼追蹤、語(yǔ)音和人體識(shí)別等，開(kāi)創(chuàng)了新的人機(jī)界面基礎(chǔ)。Kinect首先被應(yīng)用到游戲開(kāi)發(fā)，譬如賽車、球類運(yùn)動(dòng)和虛擬城市等。但游戲僅僅是Kinect應(yīng)用的一個(gè)小方面，它致力于應(yīng)用到各種不同的設(shè)備上面，包括Windows的電腦、電視、手機(jī)，來(lái)創(chuàng)造新的自然用戶界面。不可否認(rèn)，Kinect已經(jīng)成為當(dāng)前學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界研究開(kāi)發(fā)的熱點(diǎn)。

本文通過(guò)開(kāi)發(fā)體感虛擬鼠標(biāo)，利用Kinect體感設(shè)備進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，并基于RGB-D（Red Green Blue-Depth）信息進(jìn)行行為檢測(cè)、行為識(shí)別處理，通過(guò)處理其輸出的彩色影像串流數(shù)據(jù)（RGB信息）和深度影像串流數(shù)據(jù)（Depth信息），并對(duì)這些特征數(shù)據(jù)采用聚類分析算法來(lái)獲得手掌的位置信息和手臂的運(yùn)動(dòng)方向信息來(lái)識(shí)別用戶的手勢(shì)特征，使得用戶可以通過(guò)手勢(shì)操作來(lái)控制電腦。

1 手勢(shì)動(dòng)作識(shí)別系統(tǒng)概述

1.1 Kinect

Kinect是美國(guó)微軟公司于2010年11月4日推出的Xbox 360游戲機(jī)體感周邊外設(shè)的正式名稱，Kinect集成傳感器、處理芯片和軟件中間件在內(nèi)。其中，傳感器又包括：紅外激光（也有人稱之為“結(jié)構(gòu)光”），用于三維點(diǎn)云捕捉，像素為640x480，含像素深度；基于點(diǎn)云的彩色影像（像素為1600x1200），能夠顯著改善視覺(jué)效果；可進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別的音頻麥克風(fēng)。這些信號(hào)的處理離不開(kāi)一項(xiàng)核心技術(shù)：由PrimeSense公司生產(chǎn)的芯片和軟件中間件。其中，軟件中間件包括：

（1）參考設(shè)計(jì)（Reference Design），獲取三維影像的深度；

（2）NITE（Nature Interface Technology Enhanced）中間件，處理深度數(shù)據(jù)（特征檢測(cè)和姿勢(shì)識(shí)別）。

其產(chǎn)品結(jié)構(gòu)如圖l所示：

1.2 系統(tǒng)功能模塊設(shè)計(jì)

整個(gè)系統(tǒng)分為界面顯示模塊和控制模塊，顯示模塊完成獲取的影像顯示及交互顯示，控制模塊負(fù)責(zé)Kinect相關(guān)管理和數(shù)據(jù)獲取，并進(jìn)行骨骼數(shù)據(jù)的處理及動(dòng)作識(shí)別的控制，進(jìn)而完成交互控制。詳細(xì)的系統(tǒng)功能模塊設(shè)計(jì)如下圖所示：

從上述功能模塊設(shè)計(jì)可以看出，控制模塊是實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)功能的關(guān)鍵模塊，其主要功能是處理由Kinect采集的彩色影像，并進(jìn)一步處理在二維的RGB圖像上增加的Kinect深度信息以形成骨骼數(shù)據(jù)來(lái)研究手勢(shì)的識(shí)別，這與傳統(tǒng)的僅僅基于RGB圖形信息獲得動(dòng)作手勢(shì)有所不同。

由于微軟Kinect SDK并沒(méi)有包含手勢(shì)識(shí)別引擎，因此需要我們結(jié)合實(shí)際系統(tǒng)需求與最佳實(shí)踐來(lái)設(shè)計(jì)一種手勢(shì)識(shí)別方法。

2 基于RGB-D信息的手勢(shì)檢測(cè)方法

傳統(tǒng)的基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的技術(shù)區(qū)分人手掌有一定的困難，通常需要加上一些限制，如使用白色背景，或者讓用戶穿戴特殊顏色的手套來(lái)作區(qū)分。這些方法的目的是為了降低分割的難度，提高分割的精準(zhǔn)性，但是這種方法對(duì)于用戶有很大的限制。本文利用Kinect的深度探測(cè)技術(shù)，首先識(shí)別場(chǎng)景中的目標(biāo)人物手臂，然后利用Kinect進(jìn)行特征選擇，并對(duì)特征數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，最后采用聚類算法獲取聚類結(jié)果。

2.1 目標(biāo)識(shí)別

目前用來(lái)進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)的方法主要有3種：背景相減法、光流計(jì)算法和幀差法。本文采用的是基于深度信息的背景相減法。

與傳統(tǒng)的背景相減法相同，基于深度信息的背景相減法也是首先在沒(méi)有目標(biāo)出現(xiàn)的場(chǎng)景中提取背景模型，只不過(guò)提取的背景模型是圖像中各個(gè)點(diǎn)的深度信息。計(jì)算公式為

其中，Bk（z）為背景圖像上第k個(gè)點(diǎn)的深度值，Nk（z）為當(dāng)前幀上第k個(gè)點(diǎn)的深度值，δ為設(shè)定的閾值，當(dāng)G（k）=1時(shí)，表明該點(diǎn)為目標(biāo)物體上的點(diǎn)。

在實(shí)際操作中，Kinect傳輸來(lái)的數(shù)據(jù)會(huì)包含目標(biāo)人物的正面信息以及部分側(cè)面信息。因?yàn)槲矬w的正面各點(diǎn)具有大致相同的深度值，且其深度值必定小于其側(cè)面的深度，因此可通過(guò)提取符合公式1條件的所有點(diǎn)中的最小深度值，并將其余各點(diǎn)的深度值與深度最小值做差值計(jì)算，當(dāng)差值的絕對(duì)值在某一閾值范圍內(nèi)時(shí)，表明此點(diǎn)為目標(biāo)正面的點(diǎn)。

2.2 手掌位置提取

在整個(gè)虛擬鼠標(biāo)系統(tǒng)中，手臂的位置特征起到相當(dāng)重要的作用。相同的手型在不同的位置可以表達(dá)出不同的含義。本文所提方法首先通過(guò)Kinect獲取位置特征數(shù)據(jù)，然后對(duì)位置特征數(shù)據(jù)采用主成分分析法處進(jìn)行處理，最后利用DBSCAN（Densiy-Based SpatialClustering ofApplications with Noise）聚類算法進(jìn)行聚類分析。

本文方法首先利用Kinect SDK中自帶的NITE（Nature Interface Technology Enhanced）函數(shù)獲取目標(biāo)個(gè)體上半身中如下3個(gè)主要骨骼節(jié)點(diǎn)的3D坐標(biāo)：左手、左肘與左肩。然后計(jì)算這3個(gè)骨骼節(jié)點(diǎn)兩兩之間的相互關(guān)系，從而構(gòu)成維度為3的單手位置特征。

有了手臂位置的特征數(shù)據(jù)后，本文方法開(kāi)始分析手臂在空間的分布密度情況，并對(duì)不同的分布密度情況進(jìn)行聚類。在傳統(tǒng)的聚類算法中，，DBSCAN算法就是一種基于密度的聚類算法。該算法將具有一定密度的區(qū)域劃分為簇，可以在含有“噪聲”的空間數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)任意形狀的簇集。因此，本文方法采用基于密度的DBSCAN聚類算法進(jìn)行手臂位置聚類。

DBSCAN算法利用簇的高密度連通性，采用迭代查找的方法，查找并計(jì)算在已知給定掃描半徑eps的范圍內(nèi)的對(duì)象數(shù)量，當(dāng)對(duì)象數(shù)量超過(guò)已知給定的最小值時(shí)，就構(gòu)成一個(gè)聚類結(jié)果。為了獲取最優(yōu)的聚類結(jié)果，在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中不斷優(yōu)化參數(shù)eps和給定的最小值，最終獲得相對(duì)最優(yōu)的聚類結(jié)果。

2.3 手臂運(yùn)動(dòng)方向提取

人體手勢(shì)中，位置特征占據(jù)主要作用，方向信息起到補(bǔ)充作用。本文首先通過(guò)Kinect設(shè)備獲取方向信息，然后利用OpenCV圖像處理方法對(duì)方向信息進(jìn)行處理，得到方向特征信息，最后利用K-means聚類算法對(duì)方向特征進(jìn)行聚類，得到方向單元。

手勢(shì)的方向信息主要分為兩個(gè)部分：手型的方向和手肘與手腕構(gòu)成的方向。

在手型方向上，本文方法首先通過(guò)Prime Sense提供的手跟蹤函數(shù)獲取手心3D坐標(biāo)，然后利用OpenCV的圖像處理相關(guān)函數(shù)cvThreshold等將手部的坐標(biāo)信息進(jìn)行二值化處理，利用函數(shù)cvFindContours、cvConvexHu112和cvConvexityDefects等方法分別獲取手的輪廓、凸起和凹陷等圖像信息。通過(guò)結(jié)合Kinect原始的3D坐標(biāo)信息進(jìn)一步確定手的指尖坐標(biāo)。最后計(jì)算手心坐標(biāo)到指尖坐標(biāo)的單位向量（x1，y1，zl），得到手勢(shì)方向信息。

在手肘與手腕構(gòu)成的方向上。利用Kinect獲得的雙手手肘坐標(biāo)和手腕坐標(biāo)，計(jì)算手肘到手腕的單位向量（X2，y2，z2），得到手肘方向信息。

得到上述兩類方向信息后，本文方法引入K-means聚類算法，對(duì)方向信息進(jìn)行聚類分析。實(shí)際情況中，在方向特點(diǎn)上我明年可以憑經(jīng)驗(yàn)直觀地確定為東、南、西、北、東南、西南、東北、西北等8個(gè)方向，因此，在可以確定聚類結(jié)果數(shù)量和選取有代表性的坐標(biāo)作為這8個(gè)聚類的初始中心的情況下，本文方法采用K-means聚類算法獲取方向單元。具體的實(shí)施步驟如下所示：

（l）設(shè)定8個(gè)方向的單位向量作為初始化簇心，如（0，0，1）作為方向向北的初始化簇中心；

（2）分別計(jì)算每個(gè)對(duì)象到各個(gè)簇中心的歐幾里得距離，將對(duì)象分配到最近的簇中心；

（3）當(dāng)數(shù)據(jù)庫(kù)中所有對(duì)象分配完畢，計(jì)算每個(gè)簇中所有對(duì)象的平均值。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

3.1 手勢(shì)語(yǔ)識(shí)別實(shí)驗(yàn)

手勢(shì)語(yǔ)是人們?cè)谶\(yùn)用手臂時(shí)，所出現(xiàn)的具體動(dòng)作與體位。它是人類最早使用的、至今仍被廣泛運(yùn)用的一種交際工具。在一般情況下，手勢(shì)既有處于動(dòng)態(tài)之中的，也有處于靜態(tài)之中的。在長(zhǎng)期的社會(huì)實(shí)踐過(guò)程中，手勢(shì)被賦予了種種特定的含義，具有豐富的表現(xiàn)力。本實(shí)驗(yàn)選取了30個(gè)常見(jiàn)手勢(shì)語(yǔ)進(jìn)行識(shí)別實(shí)驗(yàn)，通過(guò)對(duì)圖3中的手勢(shì)語(yǔ)進(jìn)行識(shí)別試驗(yàn)，來(lái)驗(yàn)證本文提出的基于RBG-D骨骼追蹤技術(shù)獲取并正確識(shí)別手勢(shì)的可行性。

該實(shí)驗(yàn)分以下兩個(gè)步驟進(jìn)行：

1）數(shù)據(jù)采集。對(duì)每個(gè)手勢(shì)語(yǔ)采集40個(gè)手指語(yǔ)樣本，一共1200個(gè)樣本，其中樣本是從4位同學(xué)在教室、寢室等環(huán)境下采集，且采樣者均無(wú)神經(jīng)相關(guān)及骨骼相關(guān)病史。

2）實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)。首先從每個(gè)手勢(shì)語(yǔ)樣本中隨機(jī)抽取20個(gè)作為訓(xùn)練集，剩下的樣本作為測(cè)試使用。最后利用600個(gè)測(cè)試集對(duì)本文所提出的基于RGB-D的人體手勢(shì)動(dòng)作識(shí)別方法進(jìn)行測(cè)試，采用歐幾里得距離作為相似性度量準(zhǔn)則，并計(jì)算其識(shí)別率，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1所示：

從表1可以看出，本文所提出的基于RGB-D信息的手勢(shì)檢測(cè)和識(shí)別方法的平均識(shí)別率為84.80%，其中一些手勢(shì)語(yǔ)（如A、C、SH）的識(shí)別率達(dá)到了90%以上，因此該方法取得了良好的效果。

3.2 圖片瀏覽與縮放測(cè)試

通過(guò)不同的手勢(shì)實(shí)現(xiàn)相應(yīng)的功能，揮手進(jìn)行移動(dòng)頁(yè)面，用雙手拉伸和上下移動(dòng)等進(jìn)行頁(yè)面的縮放、滾動(dòng)瀏覽、移動(dòng)等操作。當(dāng)用戶想選定某張圖片時(shí)，只需揮手將光標(biāo)移動(dòng)到被選圖片上，并做出點(diǎn)擊手勢(shì)，如圖4所示：

當(dāng)用戶想縮放選定圖片時(shí)，只需合攏或張開(kāi)手掌，圖片變回相應(yīng)地縮小或者放大。如圖5所示：

從上面的程序測(cè)試結(jié)果可以看出，本文所開(kāi)發(fā)的基于RGB-D信息的手勢(shì)識(shí)別方法的虛擬鼠標(biāo)交互軟件滿足了人們?nèi)粘Ｊ褂秒娔X的操作需求，創(chuàng)造了一種全新的人機(jī)交互方式。

4 結(jié)論

本文方法有效地利用了微軟Kinect體感設(shè)備的優(yōu)勢(shì)，通過(guò)對(duì)人體手勢(shì)的深度特征信息和Kinect骨骼跟蹤技術(shù)的使用，并將其有效地與DBSCAN和K-means聚類算法結(jié)合，分別從手掌位置和手臂運(yùn)動(dòng)方向兩個(gè)組成部分提取有效的手勢(shì)識(shí)別信息，形成本文所提出的基于RGB-D信息的人體手勢(shì)動(dòng)作識(shí)別方法，并以此為基礎(chǔ)開(kāi)發(fā)出能夠控制計(jì)算機(jī)的體感虛擬鼠標(biāo)軟件，實(shí)現(xiàn)一種全新的人機(jī)交互方式。但是，該方法目前的手勢(shì)識(shí)別準(zhǔn)確率有待進(jìn)一步提高，這也是未來(lái)軟件優(yōu)化的著力點(diǎn)。