彭露茜，姚加飞

(1.重庆大学 输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室，重庆 400044；2. 重庆大学 建筑设计研究院)

利用轨迹模板匹配方法的实时动态手势识别

彭露茜1，姚加飞2

(1.重庆大学 输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室，重庆 400044；2. 重庆大学 建筑设计研究院)

利用混合高斯模型进行运动检测，分割出运动前景，采用粒子滤波器结合皮肤椭圆模型进行手势跟踪，获得手势中心点运动轨迹，在此基础上提出利用轨迹模板匹配方法进行动态手势识别。该方法利用基本的几何和三角函数就能完成手势运动轨迹的定义和识别，不需要选择特征或训练样本。实验结果表明，该算法能够实现实时动态手势识别。

轨迹模板匹配；动态手势识别；皮肤椭圆模型；粒子滤波器

引 言

手势识别作为新型人机交互方式之一，成为一项越来越重要的热点研究内容。利用可穿戴设备进行手势识别的系统设备费用昂贵，操作上也有局限性。基于机器视觉的手势识别则具有设备相对简单、操作更加方便的优势，成为手势识别的主要发展趋势[1]。

张良国等[2]采用手势模板匹配方法建立了中国手语手指字母识别系统，但在手势旋转或缩放时鲁棒性较差。陈文[3]利用动态时间规则进行手势识别，但实时性较差。Tusor等[4]基于神经网络的手势识别，刘珠峰等[5]建立的HMM手势识别模型，都存在训练样本大、实时性不高的问题。

本文利用单摄像头，基于混合高斯模型进行运动检测，采用粒子滤波器结合皮肤椭圆模型进行手势跟踪，并提出一种基于轨迹模板匹配的动态手势识别方法。……