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桌面人机投影交互中多指尖的协同识别

DOI：10.1109/TMM.2018.2880608 期刊：IEEE Transactions on Multimedia 出版年份：2018 更新时间：2025-09-09 09:28:46
摘要： 我们提出了一种基于深度信息的交互式投影仪指尖识别方法。该方法采用连接在投影仪上的深度摄像头，从而无需手动重新校准即可改变投影仪与投影表面之间的相对位置。针对指尖检测与分类，我们提出使用由三维姿态归一化像素差分特征增强的级联随机森林算法。通过级联随机森林的集成概率来定义被检测指尖子集的评分函数，通过寻找使该评分函数最大化的子集，可正确分类该子集中的指尖并剔除其余误检指尖。实验表明，本方法优于传统随机森林和卷积神经网络分类器。此外，我们开发的应用程序展示了该方法在为不同手指分配不同功能方面的优势。
作者： Ouk Choi，Young-Jun Son，Hwasup Lim，Sang Chul Ahn
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

为交互式投影仪开发一种基于深度的平面指尖检测与分类方法，通过为不同手指分配不同功能来提升用户体验。

研究成果

所提出的基于深度的指尖检测与分类方法，通过级联随机森林和三维姿态归一化特征，有效丰富了用户与投影仪的交互方式。该方法在准确率上优于传统技术，并能灵活分配不同手指的不同功能。未来工作可探索将该协同分类框架与其他分类器结合，以提升准确性与效率。

研究不足

该方法假设背景是平面且静态的，这限制了其在非平面或动态背景中的应用。它还假设特定的手部姿势，可能无法涵盖所有交互场景。该系统的感知速度低于某些商业系统，且支持的并发用户数量和多点触控有限。

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