12、手势识别与物体表面重建技术解析

手势识别与物体表面重建技术解析

1. 手势识别系统的数据收集与成果

在手势识别领域，提出了一种自动识别连续手势（0 - 9 与 A - Z）的系统。为了实现这一目标，对三种不同类型的相机（单色相机、立体彩色相机和热成像相机）在分割方面进行了比较。

在分析了它们各自的优缺点并计算了接收器操作特性（ROC）曲线后，发现平均而言，立体相机在分割方面给出了最佳结果。该系统的数据库为每个手势包含了超过 30 个视频序列。

使用立体相机系统，实现了孤立手势 98% 的平均识别率和连续手势 95.7% 的识别率，并且还进行了大量的在线测试。

2. 物体表面重建方法概述

对于物体的 3D 表面重建，有多种不同的解决方案，每种方案适用于特定的应用场景：
- 多相机视图重建 ：通过多个相机视图来构建物体表面。例如，早期的工作利用多个未校准的图像来重建点，也有从一对图像进行重建的方法，还有对多相机系统进行校准以提高精度的工作。
- 单图像重建 ：基于单个图像进行表面重建。有些方法使用监督学习来计算图像中各点的距离，还有些方法利用物体形状的先验信息，如建模头部的一些显著特征。
- 投影结构光重建 ：将结构光投影到物体上进行表面重建。已发表的方法包括从多个图像和单个静止图像进行重建。但这种方法存在物体相对面不可见的问题，因此需要从不同角度拍摄多个图像，并设置特征点来合并部分形状，这些特征点可以手动或自动设置。

3. 基于单相机和投影网格的物体表面重建方法

提出了一种使用单台低分辨率灰度相机和投