廖翔宇 甘宇健 喻光繼

摘要：本文分析了動(dòng)作識(shí)別的研究現(xiàn)狀和技術(shù)原理，并通過光學(xué)體感設(shè)備所獲取的深度數(shù)據(jù)信息轉(zhuǎn)換出的骨骼數(shù)據(jù)，對(duì)動(dòng)作進(jìn)行識(shí)別，并運(yùn)用在導(dǎo)購(gòu)系統(tǒng)中，實(shí)現(xiàn)手勢(shì)動(dòng)作隔空操控系統(tǒng)。該導(dǎo)購(gòu)系統(tǒng)在識(shí)別用戶動(dòng)作方面具有較高的精確性和穩(wěn)定性，其采用光學(xué)式的捕捉方式使得在實(shí)際應(yīng)用中更具有實(shí)用價(jià)值。

關(guān)鍵詞：深度數(shù)據(jù);動(dòng)作識(shí)別;手勢(shì)識(shí)別;導(dǎo)購(gòu)系統(tǒng)

中圖分類號(hào)：TP393? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2019）27-0187-03

Abstract：In this paper， the research status and technical principle of action recognition are analyzed， and the bone data converted from the depth data information obtained by optical somatosensory equipment are used to recognize the action and apply it to the guidance and purchase system. The gesture action spacer control system is realized.The purchase guidance system has high accuracy and stability in identifying user movements， and its optical capture method makes it more valuable in practical application.

Key words：DepthData; Action Recognition;GestureRecognition; Guidance And Purchase System

在人工智能高速發(fā)展的趨勢(shì)下，動(dòng)作識(shí)別技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用價(jià)值已初見端倪，給人們帶來(lái)了革命性的體驗(yàn)。雖然現(xiàn)在動(dòng)作識(shí)別技術(shù)的發(fā)展重點(diǎn)在游戲領(lǐng)域，但是從長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展來(lái)看，動(dòng)作識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用必將呈多樣發(fā)展趨勢(shì)。如今的無(wú)人經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)，從無(wú)人機(jī)送貨、無(wú)人汽車到最貼近廣大消費(fèi)者生活的無(wú)人商店，都顛覆了傳統(tǒng)的經(jīng)營(yíng)模式，更受到商業(yè)市場(chǎng)的重視和歡迎。面對(duì)未來(lái)的無(wú)人經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)，如何抓住機(jī)遇，將動(dòng)作識(shí)別技術(shù)在無(wú)人商店中進(jìn)行應(yīng)用，將是我們需要去探討研究的問題。

1 動(dòng)作識(shí)別技術(shù)的研究現(xiàn)狀

人機(jī)交互技術(shù)出現(xiàn)至今， 已應(yīng)用到了生活中的方方面面并展現(xiàn)出良好的應(yīng)用前景。在2013年，微軟推出的新一代體感設(shè)備kinect2.0，可以實(shí)時(shí)準(zhǔn)確地捕捉人體動(dòng)作、面部及語(yǔ)音特征[1]。這些特性很好地彌補(bǔ)了人機(jī)交互技術(shù)現(xiàn)有的缺陷，使動(dòng)作識(shí)別成為人機(jī)交互領(lǐng)域中的一個(gè)研究熱點(diǎn)。它的出現(xiàn)， 給眾多科技愛好者和熱衷人工智能的IT從業(yè)者帶來(lái)無(wú)窮的想象，使醫(yī)學(xué)、商業(yè)及機(jī)器人等多個(gè)領(lǐng)域迎來(lái)新一輪變革，如ARDoor公司基于Kinect設(shè)備開發(fā)的“試衣魔鏡”給顧客帶來(lái)了無(wú)須脫衣也能換裝的體驗(yàn)[2];廣州大學(xué)實(shí)驗(yàn)中心通過體感虛擬裝配系統(tǒng)[3]，降低了對(duì)傳統(tǒng)鼠標(biāo)鍵盤的依賴;由羅元等人[4]為實(shí)現(xiàn)控制輪椅運(yùn)動(dòng)，基于Kinect傳感器設(shè)計(jì)的智能輪椅系統(tǒng)?？梢灶A(yù)測(cè)， 隨著未來(lái)智能化生活的到來(lái)和體感設(shè)備功能的完善， 基于動(dòng)作識(shí)別的人機(jī)交互應(yīng)用將越來(lái)越值得期待。

2 基于Kinect的動(dòng)作識(shí)別方法

目前對(duì)動(dòng)作進(jìn)行捕捉識(shí)別的常用方法從原理上可分為電磁式、機(jī)械式、聲學(xué)式和光學(xué)式，其中光學(xué)式的捕捉方法對(duì)環(huán)境要求和識(shí)別者較為友好。本文主要通過光學(xué)式的體感設(shè)備Kinect2.0來(lái)對(duì)外界進(jìn)行即時(shí)動(dòng)態(tài)捕捉，并借助微軟所提供的Kinect2.0 SDK將捕捉到的深度數(shù)據(jù)分離出骨骼數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行動(dòng)作識(shí)別的研究設(shè)計(jì)。

2.1 Kinect2.0獲取深度數(shù)據(jù)

Kinect2.0的視錐是由X、Y、Z坐標(biāo)軸表示的三維立體空間。Kinect2.0通過紅外投影儀持續(xù)主動(dòng)的投射出紅外光譜，光譜照射到三維空間內(nèi)粗糙物體或是穿透毛玻璃后光譜會(huì)發(fā)生扭曲，形成隨機(jī)反射斑點(diǎn)。深度攝像頭通過分析捕獲到的隨機(jī)反射斑點(diǎn)生成具有三維坐標(biāo)數(shù)據(jù)的深度數(shù)據(jù)，通過深度數(shù)據(jù)可以有效地描述三維空間內(nèi)的物體。

2.2 基于深度數(shù)據(jù)的骨骼追蹤技術(shù)

骨骼追蹤技術(shù)的原理是通過對(duì)Kinect2.0捕獲到的深度圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行邊緣檢測(cè)，將人體從整個(gè)深度圖像中提取出來(lái)，再使用隨機(jī)森林模型對(duì)人體部位進(jìn)行識(shí)別，最后結(jié)合基于高斯核函數(shù)的局部模型識(shí)別方法來(lái)對(duì)關(guān)節(jié)位置進(jìn)行追蹤[5]。深度圖像數(shù)據(jù)最多可以轉(zhuǎn)換出25個(gè)可視化的人骨骼體關(guān)節(jié)點(diǎn)（如圖1）。本文將在骨骼關(guān)節(jié)點(diǎn)運(yùn)動(dòng)軌跡特征的基礎(chǔ)上對(duì)動(dòng)作識(shí)別技術(shù)進(jìn)行系統(tǒng)應(yīng)用。

3 系統(tǒng)交互動(dòng)作的設(shè)計(jì)

微軟所提供的Kinect2.0 SDK中的動(dòng)作識(shí)別引擎并不多，在新的動(dòng)作識(shí)別引擎沒有提供之前，需要自行編寫算法來(lái)識(shí)別系統(tǒng)所要識(shí)別的動(dòng)作。但在系統(tǒng)捕捉動(dòng)作過程中，因?yàn)楸蛔R(shí)別者常常會(huì)有其他無(wú)意識(shí)的動(dòng)作，所以在所設(shè)計(jì)的交互動(dòng)作中應(yīng)避免設(shè)計(jì)的動(dòng)作與人體所做的無(wú)意識(shí)動(dòng)作相似。

3.1所能識(shí)別的動(dòng)作范圍

雖然導(dǎo)購(gòu)系統(tǒng)可以基于25個(gè)可視化骨骼關(guān)節(jié)數(shù)據(jù)識(shí)別出人體多數(shù)動(dòng)作，但并非所有動(dòng)作都適用于實(shí)際應(yīng)用。在日常生活中，手是控制外部設(shè)備最常用的部位，所以根據(jù)手部肢體位置的變化即以手勢(shì)作為導(dǎo)購(gòu)系統(tǒng)與外界交互的方式較于用其他部位的動(dòng)作顯得更自然、簡(jiǎn)潔和豐富。為使得手勢(shì)交互更具人性化和高容錯(cuò)率，交互手勢(shì)應(yīng)遵循以下原則：

1）交互手勢(shì)的移動(dòng)范圍應(yīng)盡可能小

根據(jù)人機(jī)工程學(xué)的設(shè)計(jì)思想，用戶與機(jī)器交互所使用的手勢(shì)運(yùn)動(dòng)范圍應(yīng)盡可能地小，這樣不僅緩解了使用者短時(shí)間內(nèi)因交互引起的疲勞，也避免了大范圍動(dòng)作給人帶來(lái)的尷尬心理[6]。

2）交互手勢(shì)應(yīng)符合人類自然常用手勢(shì)

所設(shè)計(jì)的手勢(shì)應(yīng)使用戶能自然地與機(jī)器交互，而無(wú)須專門學(xué)習(xí)，以減少用戶做出手勢(shì)的難度。因而，所設(shè)計(jì)使用的手勢(shì)應(yīng)契合使用者的自然習(xí)慣。

3）所選手勢(shì)應(yīng)具有特殊軌跡

許多動(dòng)作的運(yùn)動(dòng)軌跡是相識(shí)的，雖然通過動(dòng)作的重復(fù)能提高識(shí)別率，但會(huì)造成識(shí)別時(shí)間上的延長(zhǎng)，所以應(yīng)找到具有特殊軌跡的手勢(shì)，以盡量減少識(shí)別時(shí)動(dòng)作的重復(fù)，提高識(shí)別速度。

3.2整體算法設(shè)計(jì)

人類對(duì)于人體動(dòng)作的判斷是基于視覺的，當(dāng)眼睛看到人體后，通過大腦中對(duì)于動(dòng)作的描述，判斷所做的動(dòng)作。同樣的，在計(jì)算機(jī)的動(dòng)作識(shí)別過程中，也要首先獲取“視覺信息”，即深度數(shù)據(jù)，作為判斷動(dòng)作狀態(tài)的基礎(chǔ)。本文根據(jù)捕獲的深度數(shù)據(jù)所得出的25個(gè)骨骼關(guān)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)出判定方法，判斷所做的動(dòng)作，基本思路如下：

當(dāng)設(shè)備捕獲到深度圖像數(shù)據(jù)時(shí)，檢測(cè)深度圖像數(shù)據(jù)中是否包含有人體骨骼特征數(shù)據(jù)，即25個(gè)骨骼關(guān)節(jié)點(diǎn);將其中具有骨骼關(guān)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)一幀一幀地進(jìn)行判斷。根據(jù)所要識(shí)別的動(dòng)作，設(shè)定其運(yùn)動(dòng)的關(guān)鍵軌跡，再選取動(dòng)作軌跡中主要關(guān)鍵點(diǎn)，將這些點(diǎn)作為判斷動(dòng)作是否符合的條件，并收集判定結(jié)果，需要注意的是收集條件判斷的結(jié)果的先后順序要和動(dòng)作運(yùn)動(dòng)時(shí)所經(jīng)過的軌跡點(diǎn)順序一致。當(dāng)動(dòng)作進(jìn)行過程滿足所有條件，即動(dòng)作與設(shè)定軌跡點(diǎn)一一相符，則輸出該動(dòng)作名稱。

在整個(gè)識(shí)別動(dòng)作過程中需要注意的是，動(dòng)作是一個(gè)動(dòng)態(tài)的過程，它是以一定的速率進(jìn)行運(yùn)動(dòng)的，若識(shí)別時(shí)間過長(zhǎng)，則會(huì)被認(rèn)為是相互獨(dú)立的動(dòng)作而非連續(xù)動(dòng)作。本文在判斷條件內(nèi)加入時(shí)間屬性，在即將更新狀態(tài)之前，檢查動(dòng)作開始和結(jié)束的時(shí)間，若時(shí)間差大于事先設(shè)定的時(shí)間值，則移除之前的動(dòng)作起始點(diǎn)，以現(xiàn)在的位置點(diǎn)作為新的動(dòng)作起始點(diǎn)。

4 導(dǎo)購(gòu)系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)

本文通過設(shè)計(jì)導(dǎo)購(gòu)系統(tǒng)所采用的交互動(dòng)作和識(shí)別動(dòng)作的算法，將動(dòng)作識(shí)別技術(shù)應(yīng)用到導(dǎo)購(gòu)系統(tǒng)中，實(shí)現(xiàn)基于動(dòng)作識(shí)別的智能無(wú)人導(dǎo)購(gòu)系統(tǒng)。系統(tǒng)使用者可以通過系統(tǒng)所能識(shí)別的交互動(dòng)作與系統(tǒng)進(jìn)行精確、快速的交互，使人與系統(tǒng)本身自然地融合在一起，為人們帶來(lái)智能化的購(gòu)物體驗(yàn)和享受。

4.1系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)方式

導(dǎo)購(gòu)系統(tǒng)采用C#語(yǔ)言進(jìn)行開發(fā)，通過Kinect2.0設(shè)備獲取實(shí)時(shí)深度數(shù)據(jù)。系統(tǒng)使用Kinect2.0 SDK提供的骨骼追蹤的基本庫(kù)，直接調(diào)用其內(nèi)置庫(kù)中的深度圖像數(shù)據(jù)流獲取數(shù)據(jù)，通過本文所設(shè)計(jì)的算法得出人體當(dāng)前所進(jìn)行的動(dòng)作，根據(jù)得到的動(dòng)作變化最終實(shí)現(xiàn)根據(jù)人體的不同動(dòng)作來(lái)控制系統(tǒng)進(jìn)行非接觸式的智能化導(dǎo)購(gòu)。

4.2? 識(shí)別用戶獲取物品功能的實(shí)現(xiàn)

導(dǎo)購(gòu)系統(tǒng)識(shí)別用戶是否獲取物品的方法是通過體感器獲取顧客手部關(guān)鍵骨骼關(guān)節(jié)點(diǎn)的變化情況從而控制系統(tǒng)做出對(duì)應(yīng)的反饋。以右手拿取物品過程為例，當(dāng)體感設(shè)備識(shí)別范圍內(nèi)出現(xiàn)可識(shí)別人體，且右手腕關(guān)節(jié)點(diǎn)向商品位置移動(dòng)并靠近物品時(shí)，體感設(shè)備開始檢測(cè)手勢(shì)變化情況。如果25個(gè)骨骼關(guān)節(jié)點(diǎn)中的右手關(guān)節(jié)（第11個(gè)點(diǎn)）、右中指關(guān)節(jié)（第24個(gè)點(diǎn)）和右手拇指關(guān)節(jié)（第23個(gè)點(diǎn)）這三個(gè)關(guān)節(jié)點(diǎn)之間的空間距離在所設(shè)定時(shí)間內(nèi)縮短至設(shè)定距離范圍，則導(dǎo)購(gòu)系統(tǒng)判定該顧客拿取該商品，并將商品信息以視頻文字等形式呈現(xiàn)給用戶。如果顧客拿取商品后在極短時(shí)間里三點(diǎn)之間的空間距離變大，則導(dǎo)購(gòu)系統(tǒng)將判定該顧客放棄該商品的選購(gòu)。

4.3 手勢(shì)控制視頻切換瀏覽功能的實(shí)現(xiàn)

視頻切換所用的實(shí)現(xiàn)方法為檢測(cè)用戶是否在進(jìn)行揮手的動(dòng)作，根據(jù)揮手的不同方向?qū)ξ锲沸畔⒔榻B進(jìn)行上下切換。以右手向左揮動(dòng)的動(dòng)作為例，當(dāng)體感設(shè)備識(shí)別范圍內(nèi)出現(xiàn)可識(shí)別人體，體感設(shè)備判斷用戶的右手在進(jìn)行從右向左揮動(dòng)的動(dòng)作后，系統(tǒng)將判斷用戶想要切換視頻。那么，系統(tǒng)將為顧客切換到上一個(gè)商品視頻信息。揮動(dòng)的過程所對(duì)應(yīng)關(guān)節(jié)的位置條件設(shè)置為：當(dāng)25個(gè)骨骼關(guān)節(jié)點(diǎn)中的右手關(guān)節(jié)（第11個(gè)點(diǎn)）出現(xiàn)在右胳膊肘（第9個(gè)點(diǎn)）前端，且處于右肩關(guān)節(jié)（第8個(gè)點(diǎn)）下方時(shí)，在一段極短時(shí)間內(nèi)，右手關(guān)節(jié)點(diǎn)（第11個(gè)點(diǎn)）由右肩關(guān)節(jié)點(diǎn)（第8個(gè)點(diǎn)）外側(cè)即身體的外側(cè)到與右肩關(guān)節(jié)點(diǎn)（第8個(gè)點(diǎn)）重合處，最后處于左右兩肩之間。

5 結(jié)論與展望

本文通過Kinect2.0獲取的深度數(shù)據(jù)所分離出的骨骼關(guān)節(jié)數(shù)據(jù)對(duì)動(dòng)作識(shí)別技術(shù)進(jìn)行分析和研究，針對(duì)店鋪商品導(dǎo)購(gòu)的實(shí)際環(huán)境，提出識(shí)別手勢(shì)的方法，并應(yīng)用到導(dǎo)購(gòu)系統(tǒng)中。該基于動(dòng)作識(shí)別的導(dǎo)購(gòu)系統(tǒng)不僅提高了與顧客的互動(dòng)性，而且減少了商鋪雇傭?qū)з?gòu)員的資金投入和降低顧客與傳統(tǒng)導(dǎo)購(gòu)員間的尷尬感。同時(shí)系統(tǒng)仍然存在一些不足，后續(xù)將對(duì)以下幾個(gè)方面進(jìn)行進(jìn)一步研究：將研究識(shí)別更多的動(dòng)作進(jìn)行應(yīng)用實(shí)踐，以實(shí)現(xiàn)更多的交互方式;加入同時(shí)對(duì)多人手勢(shì)做出反應(yīng)的功能;進(jìn)一步提高手勢(shì)識(shí)別精度。

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【通聯(lián)編輯：唐一東】