融合红外深度信息的视觉交互手部跟踪算法

在虚拟现实环境中手部跟踪是视觉交互系统的基础和核心。针对现有视觉跟踪方法在手部运动姿态、尺度变化及复杂背景条件下出现的稳健性等问题, 结合纹理和轮廓信息, 利用基于梯度方向局部二值模式特征为基础的粒子滤波跟踪算法, 建立局部和全局的特征直方图描述, 实现手部跟踪。针对粒子匮乏问题, 利用红外深度信息, 并引入基于群智能的人工蜂群算法, 将当前时刻的观测信息融合在粒子预测的采样和更新阶段, 高效完成目标的搜索和优化, 降低粒子集衰减程度, 改善状态估计精度。实验结果表明, 该方法在各种复杂背景下可以实现手部的稳健跟踪。