王森寶 楊晉驍 王子昂 李世堯 秦娟 石艷梅

（天津理工大學(xué)集成電路科學(xué)與工程學(xué)院，天津 300384）

1 引言

手勢可以表達(dá)豐富的含義，廣泛應(yīng)用于人們?nèi)粘Ｉ钪?，隨著機(jī)器學(xué)習(xí)的不斷發(fā)展，巧妙利用多媒體機(jī)器學(xué)習(xí)模型應(yīng)用框架并對其識別算法進(jìn)行改進(jìn)是現(xiàn)在手勢識別的一個大趨勢。手勢識別在現(xiàn)代社會中具有廣泛應(yīng)用，對于AR特效，可以進(jìn)行短視頻、直播等娛樂交互場景，基于指尖點(diǎn)檢測和指骨關(guān)鍵點(diǎn)檢測，可實(shí)現(xiàn)手部特效、空間作畫等多種創(chuàng)意玩法，豐富交互體驗(yàn)；在手勢進(jìn)行自定義識別的過程中，根據(jù)手部骨節(jié)坐標(biāo)信息，可靈活定義業(yè)務(wù)場景中需要用到的手勢，例如面向智能家電、可穿戴等硬件設(shè)備的操控類手勢，面向內(nèi)容審核場景的特殊手勢等。

在傳統(tǒng)方法中，手勢識別算法通常依賴硬件設(shè)備或者基于視覺方法進(jìn)行識別[1]。Jayashree Pansare 等人創(chuàng)新性地采用網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)進(jìn)行實(shí)時手勢識別[2]，潘志庚等人提出了基于Kinect 和膚色檢測算法結(jié)合的手勢識別系統(tǒng)[3]，譚臺哲等人采用深度信息與膚色信息結(jié)合的方法[4]，減少了硬件設(shè)備的影響，并且具有更高的魯棒性。此外，James Rwigema等人提出的一種差分進(jìn)化方法來優(yōu)化參數(shù)[5]，但以上基于傳統(tǒng)模型的識別方法或多或少都有著受環(huán)境影響大、精度不夠高、識別速度慢等弊端。

針對以上問題，本文基于魯棒預(yù)測控制的方法，使用手部關(guān)鍵點(diǎn)檢測迭代改進(jìn)算法，可以盡可能減少復(fù)雜環(huán)境的影響并實(shí)現(xiàn)具有較高精度的快速檢測。該方法采集包括指尖、各節(jié)指骨連接處等22個特征點(diǎn)的信息，其中包括精準(zhǔn)定位手部的21個主要骨節(jié)點(diǎn)描述指尖、各節(jié)指骨的坐標(biāo)信息，以及1個特征點(diǎn)標(biāo)記圖像采集獲取人手畫面的背景點(diǎn)。通過在標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集與自制數(shù)據(jù)集上進(jìn)行測試，該算法提高了有效性和精準(zhǔn)度。

2 基本原理

2.1 目標(biāo)選定

在整個識別過程中需要對攝像頭所捕捉到的區(qū)域進(jìn)行信息的提取，只有提取到正確的信息才能進(jìn)一步判斷，并獲得輸出結(jié)果。信息的提取需要確定候選區(qū)域。對于候選區(qū)域的產(chǎn)生本文采用的方法是選擇性搜索[6]。

2.2 降噪處理

在圖像處理的過程中，當(dāng)獲取到的手勢信息轉(zhuǎn)換成可用計算機(jī)處理的數(shù)字圖像時，其手勢圖像在生成、傳輸或變換過程中會受到各種因素的干擾和影響，其畫質(zhì)將會因噪聲而在不同程度上出現(xiàn)畸變[7]，因此需要先對圖像進(jìn)行預(yù)處理。預(yù)處理是對圖像做一些諸如降維、降噪的操作，主要是為后續(xù)處理提供一個大小合適的、盡可能去除無用信息的圖像。本文對噪聲的處理是使用魯棒預(yù)測控制，進(jìn)行魯棒預(yù)測控制會大幅提高其精準(zhǔn)度[8]，降低噪聲對獲取圖像的影響，就可以增加部分關(guān)鍵點(diǎn)難以檢測出來的手勢圖像，擴(kuò)充識別手勢庫。

2.3 手勢識別

手勢識別是整體設(shè)計中關(guān)鍵的一環(huán)，手勢識別的方法有很多種，不同的識別方法所建立的模型不盡相同。相對于常見且較為耗時的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法[9]以及傳統(tǒng)的模板匹配法[10]，本文基于手掌二維定位向量法設(shè)計手腕定位方法[11]，由于正常人的五指指根以及各個關(guān)節(jié)處到手掌中心之間的距離基本相等，因而可以手腕為原點(diǎn)，定位手腕為原點(diǎn)坐標(biāo)，通過各個關(guān)節(jié)與手腕的角度數(shù)學(xué)運(yùn)算，對伸直手指個數(shù)進(jìn)行識別；通過角度運(yùn)算結(jié)果進(jìn)一步確定是哪根手指伸直或彎曲，由此判定相應(yīng)的手勢信息。此種方法最大的優(yōu)點(diǎn)是適用性強(qiáng)，可準(zhǔn)確識別出多種手勢。

3 基于關(guān)鍵點(diǎn)檢測的手勢識別

手勢圖像識別首先采集圖像，其次確定候選框，進(jìn)而應(yīng)用關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行算法識別。

3.1 圖像獲取

由于檢測圖像中存在的物體具有局部區(qū)域相似性（顏色、紋理等），所以適當(dāng)情況下需要進(jìn)行區(qū)域生長（或合并），可以有效提取圖像中信息。使用攝像頭進(jìn)行圖像采集，常用的方法有滑動窗口[12]與選擇性搜索。其中滑動窗口法是通過對輸入圖像采用不同大小的窗口進(jìn)行滑動，并采用非極大值抑制的方法進(jìn)行篩選的全局性搜索算法。但是在本實(shí)驗(yàn)之中，進(jìn)行手勢識別具有較高的實(shí)時性，滑窗法有局限性，所以在此不適用。而選擇性搜索可為物體檢測算法提供候選區(qū)域，其速度快，召回率高。產(chǎn)生初始的分割區(qū)域，然后使用相似度計算方法合并一些小的區(qū)域。通過不斷地迭代，候選區(qū)域列表中的區(qū)域越來越大，進(jìn)而完成候選區(qū)域的選擇。本文采用選擇性搜索。其算法的具體流程如圖1所示。

圖1 圖像獲取流程

進(jìn)行相似度的衡量時，算法主要考慮四種相似性度量，取值都在[0,1]，值越大就說明越相似。它們分別是顏色相似性scolour(ri,rj)、紋理相似性stexture(ri,rj)、尺寸相似性ssize(ri,rj)和重疊相似性sfill(ri,rj)，合并只能在近鄰的兩個區(qū)域間進(jìn)行，遠(yuǎn)離的兩個區(qū)域不能合并（其中ri，rj分別是候選區(qū)域中各點(diǎn)的橫坐標(biāo)與縱坐標(biāo)）。

最終相似度的度量總標(biāo)準(zhǔn)是上述四個度量的組合：

不斷進(jìn)行區(qū)域合并，直至候選區(qū)域選擇完畢，獲取候選區(qū)域中的圖像。

3.2 基于魯棒預(yù)測控制的降噪

根據(jù)魯棒性的定義可知，控制系統(tǒng)由于工作狀況變動、外部干擾以及建模誤差，會產(chǎn)生一定的不確定性，精準(zhǔn)性模型很難被獲取到。而基于手勢關(guān)鍵點(diǎn)的手勢識別對依據(jù)關(guān)鍵點(diǎn)而判斷出來的彎曲或伸直狀態(tài)是尤為重要的。原算法是將采集的圖像送入手部關(guān)鍵點(diǎn)檢測器，以得到許多粗略的關(guān)鍵點(diǎn)檢測結(jié)果，關(guān)鍵點(diǎn)的3D 位置被重新投影到2D 圖片，將其和關(guān)鍵點(diǎn)結(jié)合可以訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。由于原方法中噪聲的影響降低了手勢圖像的檢測精確度，故本文采取魯棒預(yù)測控制，對訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行降噪處理。關(guān)于有界噪聲問題[13]，外部噪聲的線性不確定系統(tǒng)可表示為：

其中xk是系統(tǒng)狀態(tài)，xk∈Rn；uk是系統(tǒng)輸入uk∈Rm；ωk是外部噪聲，ωk∈Rr（其中Rn，Rm，Rr是取值空間）在這里外部噪聲大多來源于周圍環(huán)境噪聲，值雖然未知但是這里假定有界。

在整個迭代優(yōu)化過程中，對其進(jìn)行優(yōu)化控制處理[14]，本文的優(yōu)化控制使用Min-max方法[15]，考慮了由不確定性引起的“最壞”的情況，如果系統(tǒng)能在這種“最壞”的情況下穩(wěn)定運(yùn)行，則對于未來發(fā)生的任何一種不確定性，系統(tǒng)仍然可以穩(wěn)定運(yùn)行。其計算依據(jù)：

其中xk+N是終端狀態(tài)，xk+N∈XN為終端約束條件，JN(xk+N)為終端代價函數(shù)，N為預(yù)測時域，Q,R分別為相關(guān)權(quán)重。

可以通過枚舉法得到W的頂點(diǎn)，枚舉法列出所有頂點(diǎn)所要滿足的約束以保證“最壞”情況下約束滿足，但是約束數(shù)量會急劇增加，所以在經(jīng)典控制論中使用閉環(huán)回路往往可以實(shí)現(xiàn)更好的控制效果[16]。

本文的手勢識別的模型預(yù)測采用反饋校正的方法實(shí)現(xiàn)閉環(huán)回路[17]。反饋的關(guān)鍵是利用可測量的系統(tǒng)狀態(tài)信息，對原預(yù)測系統(tǒng)進(jìn)行校正。

3.3 手勢分類識別

基于手部關(guān)鍵點(diǎn)的手勢分類識別由三個關(guān)鍵步驟組成，分別是：獲取二維角度、判斷手指是否彎曲、圖像識別結(jié)果輸出。本文以手勢分類識別為主線將其設(shè)計的主要思想進(jìn)行詳細(xì)分析，其手勢分類識別的流程如圖2所示。

圖2 手勢分類識別流程圖

1962年，Hu首次提出圖像識別的幾何矩理論，并證明了所提出的7個矩對圖像的平移、旋轉(zhuǎn)和比例變化均保持不變，再根據(jù)Hu氏理論，通過各種不同級別的幾何矩的數(shù)學(xué)組合，得到7個特征量。

在識別中主要采用模板匹配法，將輸入圖像與模板（點(diǎn)、曲線或形狀）匹配，并根據(jù)匹配相似性進(jìn)行分類。坐標(biāo)距離、點(diǎn)集距離等，輪廓邊緣匹配、彈性圖匹配等都可以用于匹配度計算。模板匹配法的優(yōu)點(diǎn)是在小樣本的情況下速度非?？欤瑢τ诠庹?、背景變化的適應(yīng)性較好，應(yīng)用范圍廣，但分類精度不高，可以識別手勢的類型有限，適用于小樣本、形狀變化小等情形。

定義了輸入手勢圖像與10 個模板手勢圖像中任一手勢之間的距離DM。

其中，Gi為輸入手勢的7 個矩特征分量，為模板手勢的Hu矩特征分量，ωi為各特征分量的權(quán)值，為了調(diào)節(jié)特征向量中各矩分量數(shù)量級的不一致，在實(shí)際實(shí)驗(yàn)中取ωi的值為104、1010、1015、1016。DM即為輸入手勢與模板手勢的特征距距離，DM越小表示越接近識別結(jié)果，即找到與輸入手勢特征距離最小的模板手勢，那么這個手勢即為識別結(jié)果。

3.4 產(chǎn)生二維向量角度

將手部分為21個關(guān)鍵點(diǎn)，如圖3所示。定義21個關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行二維向量的角度計算，并且計算得到大拇指、食指、中指、無名指、小拇指五個手指的角度。

圖3 手部21個關(guān)鍵點(diǎn)

其中二維角度計算的具體算法步驟如下：首先設(shè)置兩個向量v1,v2并對兩個向量的x,y軸賦予初始值；然后對兩個向量運(yùn)算后的結(jié)果取反余弦弧度值和角度值。再對特定的手指進(jìn)行相應(yīng)的維度計算，最后將得到的結(jié)果替換第一步中設(shè)置的兩個向量的初始值，進(jìn)行相應(yīng)的角度求解，從而得到5個手指的相應(yīng)角度值。

3.5 判斷手指是否彎曲

在識別過程中每一個手指都最多有兩個狀態(tài)，也就是彎和直。通過對不同手指是否彎曲進(jìn)行具體判決，并將五個手指不同的組合方式表達(dá)出不同意思。因此，所有可能的情況共計：25=32 種。

經(jīng)過查閱相關(guān)手語資料[18]，發(fā)現(xiàn)其中有16種組合是絕大多數(shù)群體所通用的手勢，經(jīng)過識別之后在大眾生活中有較高的辨識度，可以進(jìn)行相對廣泛的應(yīng)用，表1 列出16 種手勢的中文含義、手指對應(yīng)彎直狀態(tài)。其手勢如圖4所示。

表1 識別手勢匯總表

圖4 手勢識別圖像

判斷是否彎曲，要定義相對應(yīng)的閾值，超過某個閾值就會判定為改變狀態(tài)。

余下16種手指彎直組合，是當(dāng)前社會中使用不太廣泛、群眾接受度不高的手勢；但是仍然具有識別價值，在人工智能快速發(fā)展的背景下，豐富交互體驗(yàn)顯得尤為重要；在手勢進(jìn)行自定義識別的過程中，可靈活定義業(yè)務(wù)場景中需要用到的手勢，并且也可以通過機(jī)器認(rèn)定的某些特性手勢進(jìn)行一些便捷操作和進(jìn)程控制。

3.6 圖像識別

使用者在鏡頭前擺出相關(guān)的手勢后，算法進(jìn)行檢測，直到失去對手的跟蹤為止，初始狀態(tài)識別像素點(diǎn)上的基本信息，之后對原始圖像點(diǎn)的信息進(jìn)行綜合處理[19]。

計算機(jī)讀取輸入的圖像信息，在每個輸入圖像上運(yùn)行即進(jìn)行目標(biāo)檢測，完成畫面捕捉，將捕捉的BGR格式圖像轉(zhuǎn)換為RGB 格式圖像。從RGB 格式圖像中提取使用者的手勢，與手勢庫中手勢進(jìn)行對比，將識別結(jié)果返回到窗口，完成圖像識別。

在其中要設(shè)置手部檢測的最小置信度值，大于這個數(shù)值被認(rèn)為是成功的檢測，默認(rèn)為0.5；同時還有目標(biāo)跟蹤模型的最小置信度值，大于這個數(shù)值將被視為已成功跟蹤的手部，這里也默認(rèn)為0.5。這里采用視頻流的方法來進(jìn)行圖像結(jié)果的輸出。

3.7 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

本次實(shí)驗(yàn)使用的計算機(jī)系統(tǒng)是windows10 運(yùn)行環(huán)境使用PyCharm社區(qū)版。

通過對10 名實(shí)驗(yàn)者每個手勢進(jìn)行30 次識別測試，獲得部分手勢識別結(jié)果數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計與分析計算，獲得所定義手勢的平均識別率。手勢識別結(jié)果如表2所示。

表2 手勢識別結(jié)果

文獻(xiàn)[21]基于人體膚色的方法進(jìn)行的實(shí)時手勢識別，在復(fù)雜背景下容易跟丟，導(dǎo)致識別不理想。本文所提方法，在實(shí)際的環(huán)境中手勢識別成功率平均值在94.5%以上，基于手部關(guān)鍵點(diǎn)的二維向量角度精準(zhǔn)，識別結(jié)果可信度高。該方法也存在手勢動作不標(biāo)準(zhǔn)造成識別結(jié)果錯誤的缺點(diǎn)。

本文是通過條件判斷組合來實(shí)現(xiàn)手勢的定義。在計算手勢角度值時，由于實(shí)際的手差異性和角度范圍，導(dǎo)致最終角度計算的誤差，所以無法對手部的細(xì)微變化進(jìn)行檢測。在實(shí)驗(yàn)檢測過程中可能會出現(xiàn)由于角度計算精確度不夠而導(dǎo)致識別錯誤，將會使得多種相近的手勢輸出同樣的結(jié)果，從而影響手勢庫的手勢數(shù)量，降低了代碼的實(shí)用性。

4 結(jié)論

本文首先對手勢識別的基本原理進(jìn)行介紹，之后介紹了手勢識別的基本流程，同時對識別代碼中所涉及的具體手勢進(jìn)行詳細(xì)的介紹。最后通過實(shí)驗(yàn)者進(jìn)行識別測試實(shí)驗(yàn)，根據(jù)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析出最終識別效果，以及目前該方法識別失敗的可能原因與局限性。

手勢識別作為機(jī)器與人類交互的自然方式，應(yīng)用廣泛。下一步工作將開展基于深度學(xué)習(xí)的手勢識別，進(jìn)一步提高手勢識別的成功率，做硬件移植應(yīng)用，并在保證成功率的前提下減少高計算成本和運(yùn)行時間，減少手勢識別的局限性。