基于相关点均值处理的Kinect人手位置检测方法研究

来源：南京信息工程大学学报·自然科学版杂志2021年第3期北京时间：

作者：殷宏彬

单位：殷宏彬,南京航空航天大学 自动化学院, 南京, 211106,赵悦,南京航空航天大学 自动化学院, 南京, 211106,唐维彦,南京航空航天大学 自动化学院, 南京, 211106,林闽旭,南京航空航天大学 自动化学院, 南京, 211106,陆熊,南京航空航天大学 自动化学院, 南京, 211106,luxiong@nuaa.edu.cn黄晓梅,南京航空航天大学 自动化学院, 南京, 211106

摘要：在人机交互领域中，人手的位置信息往往直接用于交互指令的解读与交互结果的计算，因此高精度的实时人手位置检测是实现非接触式的、自然的人机交互的重要基础.针对Kinect 2.0追踪人体骨骼点获取的三维坐标数据的波动和误差较大的问题，本文提出了基于相关点均值处理的人手位置检测算法.该算法基于深度信息，以手腕为分割阈值点，进行人手图像分割，并对人手位置信息相关点进行空间平均处理与时间平均处理，提高位置检测精度.实验结果表明：基于相关点均值处理的人手位置检测算法是有效的，检测误差在5 mm以内，能够满足在人机交互等应用系统中的基本要求.

关键词：Kinect;位置检测;深度图像;图像分割;骨骼追踪

基金资助：国家自然科学基金（61773205）；南京航空航天大学基本科研业务费专项（NS2019018）；南京航空航天大学研究生开放基金（kfjj20200304）