熊才華 鞏言麗 廉華 侯枘辰

摘? 要： 為了解決不同識(shí)別環(huán)境下光照強(qiáng)度的變化對(duì)手勢(shì)識(shí)別準(zhǔn)確率影響的問(wèn)題，提出了基于ResNet-50殘差網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)Faster R-CNN手勢(shì)識(shí)別算法。相較于普通的Faster R-CNN算法，該算法用了ResNet-50網(wǎng)絡(luò)，提高網(wǎng)絡(luò)特征的學(xué)習(xí)能力，并在ResNet-50中加入了實(shí)例批處理標(biāo)準(zhǔn)化（IBN）方法用于對(duì)單個(gè)圖片的表征內(nèi)容學(xué)習(xí)，適應(yīng)不同的識(shí)別環(huán)境。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法在測(cè)試集上的識(shí)別率高達(dá)98.7%，相較于常用手勢(shì)識(shí)別算法，有效性更高，魯棒性更好。

關(guān)鍵詞： 手勢(shì)識(shí)別; Faster R-CNN; ResNet-50; 實(shí)例批處理標(biāo)準(zhǔn)化

中圖分類(lèi)號(hào)：TP391? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ? ?文章編號(hào)：1006-8228（2019）09-01-04

An improved Faster R-CNN hand gesture recognition algorithm based on ResNet-50

Xiong Caihua， Gong Yanli， Lian Hua， Hou Ruichen

（Faculty of Mechanical Engineering & Automation， Zhejiang Sci-Tech University， Hangzhou 310018， China）

Abstract： In order to solve the problem of the influence of the change of illumination intensity on the accuracy of gesture recognition in different recognition environment， an improved Faster R-CNN hand gesture recognition algorithm is proposed based on optimized ResNet-50 network in this paper. Compared with the ordinary Faster R-CNN algorithm， the proposed algorithm improved with ResNet-50 network improves the feature learning ability of the network. Furthermore， by using the IBN （instance batch standardization）， the ResNet-50 is optimized for the learning of representational contents， and for different recognition environment. The experiment shows that the proposed algorithm achieves the recognition rate of 98.7% on test set， with higher effectiveness and robustness compared with state-of-the-art hand gesture recognition algorithms.

Key words： hand gesture recognition; Faster R-CNN; ResNet-50; IBN

0 引言

人機(jī)交互方式逐漸趨于簡(jiǎn)便化、智能化，讓基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的手勢(shì)識(shí)別的人機(jī)交互逐漸成為現(xiàn)實(shí)。手勢(shì)識(shí)別發(fā)展到現(xiàn)在，主要是基于傳統(tǒng)檢測(cè)識(shí)別算法和深度學(xué)習(xí)算法。傳統(tǒng)的檢測(cè)識(shí)別算法是利用人體手部區(qū)域的顏色特征來(lái)實(shí)現(xiàn)，即YCbCr[1]、HSV[2]、YUV[3]，以及其他人為選出的特征來(lái)進(jìn)行判別。這種識(shí)別算法容易受光照強(qiáng)度變化、肢體遮擋及其他復(fù)雜環(huán)境因素影響，所以魯棒性低。

基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)[4]是目前在圖像處理上較為流行的方法，深度學(xué)習(xí)主要是利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[5]對(duì)大量圖像多次訓(xùn)練學(xué)習(xí)，通過(guò)深層卷積自動(dòng)計(jì)算提取目標(biāo)圖像中的特征。深度學(xué)習(xí)相比于傳統(tǒng)的檢測(cè)識(shí)別算法具有識(shí)別速度快，精度高[6]的優(yōu)點(diǎn)。

目前用于目標(biāo)檢測(cè)的深度學(xué)習(xí)算法有Faster R-CNN[7]、SSD[8]等;Faster R-CNN使用區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)[9]（Region Proposal Net-work，RPN）逐個(gè)檢測(cè)每一個(gè)對(duì)象，再綜合提取信息，最終對(duì)手勢(shì)所處的位置和類(lèi)別進(jìn)行確定。但是該方法仍然沒(méi)能克服光照強(qiáng)度變化和網(wǎng)絡(luò)深度不能加深的問(wèn)題。

手勢(shì)識(shí)別的研究工作主要是手勢(shì)的檢測(cè)和識(shí)別。本文的手勢(shì)識(shí)別算法是在Faster R-CNN基礎(chǔ)上使用殘差網(wǎng)絡(luò)ResNet-50來(lái)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)深度，加深特征學(xué)習(xí)，將 IBN結(jié)構(gòu)用于深度卷積網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)對(duì)單個(gè)圖片表征（光照、顏色等）的多樣性學(xué)習(xí)，克服因不同環(huán)境下光照強(qiáng)度變化產(chǎn)生的漏檢、錯(cuò)檢的問(wèn)題。

1 Faster R-CNN算法介紹

Faster R-CNN算法模型主要包含了以下三個(gè)部分：CNN共享卷積、RPN區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)和感興趣區(qū)域池化[10]（Region of Interest Pooling，ROI池化）檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)。

1.1 共享卷積

共享卷積CNN作為Fast R-CNN和RPN的前端網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)深度卷積計(jì)算來(lái)獲取輸入圖像的特征圖，通常使用ImageNet[11]數(shù)據(jù)集來(lái)多次訓(xùn)練和微調(diào)CNN網(wǎng)絡(luò)使其達(dá)到最優(yōu)。目前使用的主流網(wǎng)絡(luò)有VGG16[12]和ResNet[13]。

1.2 區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)

Faster R-CNN的分類(lèi)檢測(cè)是利用RPN在網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)部計(jì)算，產(chǎn)生高質(zhì)量區(qū)域建議框，用于后續(xù)的處理分類(lèi)。

其中，包圍盒為（[x，y，w，h]），候選框的中心坐標(biāo)、寬和高為（[x1，y1，w1，h1]）。則參考標(biāo)準(zhǔn)為GT （Ground-Truth）：設(shè)標(biāo)記的矩形框G的真實(shí)中心坐標(biāo)、寬和高為（[x*，y*，w*，h*]），預(yù)測(cè)候選區(qū)域坐標(biāo)向量[ ti]，[t*i]是真實(shí)目標(biāo)框的坐標(biāo)向量.如式（1）、（2）。

[tx=x-x1w1;ty=y-y1w1;tw=log2ww1;th=log2hh1.]? ? ? ? ? （1）

[t*x=x*-x1w1;t*y=y*-y1h1;t*w=log2w*w1;t*h=log2h*h1.]? ? ? ? ?（2）

本文采用的損失函數(shù)是[Smooth L1]函數(shù)：

[Smooth L1x0.5x2，x≤1x-0.5，otherwise]? ? （3）

1.3 感興趣池化網(wǎng)絡(luò)

Faster R-CNN算法是基于SPP-Net算法[14]改進(jìn)的，在此基礎(chǔ)上提出感興趣區(qū)域池，感興趣區(qū)域池化是SPP-Net的一個(gè)簡(jiǎn)化版本，因?yàn)橹贿x取了其中一層金字塔，也就是感興趣區(qū)域池化中只含有一種尺度，實(shí)驗(yàn)證明，加入ROI池化進(jìn)行圖像處理，使其運(yùn)算速度加快數(shù)十倍。

2 本文算法

2.1 殘差網(wǎng)絡(luò)

ResNet主要是利用殘差原理來(lái)實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的加深，以此避免梯度的消失和爆炸問(wèn)題.本文采用殘差網(wǎng)絡(luò)來(lái)解決目前手勢(shì)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)深度不能加深的問(wèn)題。

殘差網(wǎng)絡(luò)以高速路網(wǎng)絡(luò)的跨層鏈接思想為基礎(chǔ)對(duì)其改進(jìn)：利用“shortcut connections（捷徑連接）”的方法，會(huì)把輸入[x]直接傳到輸出作為初始結(jié)果輸入到下方，輸出結(jié)果為：

[Hx=Fx+x]? ? ? ? ? ? ?（4）

當(dāng)[Fx=0]時(shí)，則有[Hx=x]，這就是前面所提到的恒等映射（identity）。在此基礎(chǔ)上，改變ResNet學(xué)習(xí)目標(biāo)，不再是通過(guò)層層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)完整的特征輸出，而是學(xué)習(xí)目標(biāo)值[H（x）]和x的差值，其殘差為：

[Fx=Hx-x]? ? ? ? ? ? ?（5）

本文采用的是ResNet-50網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。但仍然無(wú)法克服因光照強(qiáng)度變化造成的圖片色度變化而識(shí)別不準(zhǔn)確這一缺點(diǎn)。為克服此缺點(diǎn)，本文對(duì)原有的ResNet-50進(jìn)行改進(jìn)，在卷積層輸出后加入實(shí)例標(biāo)準(zhǔn)化[15]（Instance Normalization，IN）和批量標(biāo)準(zhǔn)化（Batch Normalization，BN）作用。

2.2 IBN算法

在深度學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)中常用的標(biāo)準(zhǔn)化方法為BN，主要用來(lái)提高特征層對(duì)圖像的敏感度，降低風(fēng)格類(lèi)變化的魯棒性，即對(duì)圖像色調(diào)變化，敏感變化的魯棒性，IN方法提高對(duì)風(fēng)格類(lèi)變化的魯棒性。在圖2、圖3中可以看到IN和BN共同作用于ResNet。這是因?yàn)樵贑NN層中，表征多樣性的學(xué)習(xí)往往在網(wǎng)絡(luò)淺層，而內(nèi)容特征的學(xué)習(xí)往往在模型深層，故據(jù)此提出如圖3的IBN結(jié)構(gòu)。在淺層中BN和IN同時(shí)使用，保證了表征的多樣性和內(nèi)容信息的學(xué)習(xí)，最后經(jīng)過(guò)IN是為了保留深層網(wǎng)絡(luò)中圖像表征的識(shí)別信息。

從式（6）、式（7）中可以看出，BN是對(duì)同一個(gè)Batch作用，而IN是對(duì)單個(gè)圖像進(jìn)行作用，有效的保證了圖像表征的多樣性，其中BN函數(shù)為：

[ytijk=xtijk-μiσ2i+ε;μi=1HWTt=1Tl=1Wm=1Hxtilm;σ2i=1HWTt=1Tl=1Wm=1Hxtilm-mμi2.]? ?⑹

其中IN函數(shù)為：

[ytijk=xtijk-μiσ2i+ε;μi=1HWt=1Tl=1Wm=1Hxtilm;σ2i=1HWl=1Wm=1H（xtilm-mμti）2.]? ?⑺

式中的T為Batch的數(shù)量，[xtijk]表示第 tijk個(gè)元素，k和j是跨空間維度，i是特征通道（如果為RGB圖像就是顏色通道）t是圖像在Batch中的索引，W表示輸入特征圖的寬，H為輸入特定的通道數(shù)，其中[μi]為均值，[σ2i]為平方差。

3 實(shí)驗(yàn)分析

實(shí)驗(yàn)的訓(xùn)練樣本來(lái)自于NUS Hand Posture，對(duì)數(shù)據(jù)集用LabelImg進(jìn)行標(biāo)定，選取訓(xùn)練集手勢(shì)為2512個(gè)，測(cè)試集手勢(shì)為528個(gè)，并進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)。

表1可以得到，在測(cè)試集上的識(shí)別率，ResNet-50和ResNet-101性能不相上下，但考慮到ResNet-101在識(shí)別率沒(méi)有較大提高的前提下，耗時(shí)卻多出45%，由此選擇ResNet-50作為基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)。

由圖3、圖4、表2可以看出，本文算法無(wú)論是在訓(xùn)練時(shí)Loss收斂的速度還是在識(shí)別率上，都超過(guò)了SSD和Faster R-CNN模型，并且本文算法的召回率提升了3.8%，平均識(shí)別率提升了2%達(dá)到98.7%，檢測(cè)耗時(shí)上幾乎沒(méi)有變化。

實(shí)驗(yàn)中用不同光照強(qiáng)度進(jìn)行測(cè)試，在 ResNet-50網(wǎng)絡(luò)下，利用背后窗簾打開(kāi)大小來(lái)控制光照強(qiáng)度，實(shí)驗(yàn)中處于光線(xiàn)比較均勻的條件下所得到的手勢(shì)照片較為清晰，都實(shí)時(shí)地識(shí)別出常用的10種手勢(shì)。當(dāng)在光照不均勻或者光照較為強(qiáng)烈的環(huán)境下，手勢(shì)的識(shí)別效率會(huì)降低。當(dāng)采用傳統(tǒng)的Faster R-CNN識(shí)別檢測(cè)，可以看見(jiàn)如圖6中（a）、（b）所示，對(duì)少數(shù)手勢(shì)會(huì)出現(xiàn)漏識(shí)，錯(cuò)識(shí)。在Faster R-CNN加入了IBN后手勢(shì)識(shí)別檢測(cè)的正確率有所提高，如圖6（a）所示。

4 結(jié)論

本文在Faster R-CNN算法基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)，采用ResNet-50的殘差網(wǎng)絡(luò)作為基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)，并在網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)上進(jìn)行改進(jìn)，加入了IBN算法提高網(wǎng)絡(luò)對(duì)單個(gè)圖像表征內(nèi)容的學(xué)習(xí)，對(duì)圖像全局信息做了一次整合和調(diào)整。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提出的算法可以有效的克服了光照強(qiáng)度變化對(duì)手勢(shì)識(shí)別的影響，平均識(shí)別率高達(dá)98.7%，提高了檢測(cè)效果，增加算法的魯棒性。目前的識(shí)別環(huán)境只能在室內(nèi)，限制了手勢(shì)識(shí)別的廣泛使用，但是本文所提出的算法加快了以手勢(shì)識(shí)別為基礎(chǔ)的人機(jī)交互模式的發(fā)展進(jìn)程。

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