蘇 靜，劉兆峰，王 嫄，馮柯翔，王曉薇

(天津科技大學人工智能學院，天津 300457)

計算機視覺技術(shù)正逐步進入人們?nèi)粘Ｉ?，并推動著人機交互領(lǐng)域的升級和進化．基于手勢的人機交互中一個非常重要的環(huán)節(jié)是手勢識別．目前已實現(xiàn)的手勢識別算法包括基于模板匹配、基于數(shù)據(jù)手套以及基于隱馬爾科夫模型等．但是，這些算法存在工序復雜、設備昂貴、計算量大等問題，導致訓練模型的泛化能力差，因此很難達到實時檢測的目的．基于計算機視覺的手勢識別方法可以有效克服傳統(tǒng)方法的弊端，YOLO(you only look once)算法的出現(xiàn)，在目標檢測領(lǐng)域取得極佳的檢測效果[1]．

目標檢測是一個從深度學習快速發(fā)展中受益匪淺的領(lǐng)域，近年來人們實現(xiàn)了許多目標檢測算法，包括Faster RCNN算法[2]、SSD算法[3]、Mask-RCNN算法[4]和RetinalNet算法等[5]．YOLO算法是目標檢測中one-stage的開山之作，開辟性地將物體檢測任務直接作為回歸問題處理，直接將候選和檢測兩個階段合而為一，“只需要看一眼”就可以知道在每張圖片中有哪些物體以及物體的位置．相較于之前的物體檢測方法，YOLO算法在保證一定的檢測準確率的前提下達到了實時檢測的速度．

在實驗中將原始版本的YOLOv3算法[6]應用于手勢實時識別領(lǐng)域，雖然可以取得較好的效果，平均準確率(mAP)達到96.36%，準確率為98.06%，但召回率僅為81.59%，在檢測的精度和速度上還有一定的提升空間，并且由于訓練集數(shù)量和GPU顯存的限制，導致訓練時間過長．

為了解決上述問題，本文提出對YOLOv3算法進行改進：首先，YOLOv3算法中的先驗框是利用Kmeans[7]聚類算法在COCO數(shù)據(jù)集預計算定義，但由于目標檢測結(jié)果往往需要縮放到原始尺寸，自定義數(shù)據(jù)集中目標對象的尺寸與COCO數(shù)據(jù)集的并不完全相同，因此需通過對所有標簽的邊界框進行重新聚類計算先驗框，提高模型識別的準確率和召回率；之后，針對GPU顯存的限制，采用在輸入端進行Mosaic數(shù)據(jù)增強[8]的方式解決，通過隨機選取4張圖片進行隨機縮放、隨機裁減、隨機分布的方式進行拼接，一次訓練4張圖片可以大大提高訓練效率，個人電腦單GPU就可以達到很好的效果，并且極大縮短了訓練時間；最后，在輸出端調(diào)整損失函數(shù)，結(jié)合IoU、GIoU、CIoU、DIoU[9]定義GCDIoU損失函數(shù)，加快訓練過程中的位置損失的下降速度，提高模型的訓練效率．

1 目標檢測算法

YOLOv3是完全卷積網(wǎng)絡(fully convolutional networks for semantic segmentation，F(xiàn)CN)[10]，有75個卷積層，還有跳躍連接層和上采樣層，沒有池化層，使用步長為2的卷積層對特征圖進行采樣．作為完全卷積網(wǎng)絡，YOLOv3是可以處理各種輸入圖像的大小，但在實際實驗中還要保持一個恒定的輸入大小，其中一個很大的問題是，如果想進行批處理圖像，那么就需要固定圖像的寬高，這是將多個圖像連接成一個大批處理所需要的．

網(wǎng)絡通過步長因子對圖像進行下采樣．例如，如果網(wǎng)絡的步長是32，則大小為416×416的輸入圖像將產(chǎn)生大小為13×13的輸出圖像．一般來說，網(wǎng)絡中任何一層的步長都等于該層的輸出小于網(wǎng)絡輸入圖像的因子．

在深度方面，特征圖中有 S× S( B × ( 5+ C))個元素，B表示每個單元格可以預測的邊界框的數(shù)量，每個邊界框都有5＋C屬性，這些屬性描述每個邊界框的中心坐標、尺寸、對象性得分和C類置信度．YOLOv3為每個單元格預測3個邊界框．

YOLOv3網(wǎng)絡對輸入圖像進行下采樣直到第一檢測層，其中使用步長為32的層的特征映射進行檢測，以因子2向上采樣，然后與具有相同特征圖大小的先前層的特征圖連接．另一個檢測層的步長為16，重復相同的上采樣程序，并在步長為8的層進行最終檢測．上采樣可以幫助網(wǎng)絡學習細粒度特征，這些特征有助于YOLOv3檢測小物體．

網(wǎng)絡在3個不同的尺度上進行預測，檢測層用于對3種不同尺寸(32、16、8)的特征圖進行檢測．也就是說，當輸入是416×416的情況下，模型在13×13、26×26和52×52的尺度上進行檢測．

1.1 制作數(shù)據(jù)集

由于特定手勢控制數(shù)據(jù)集的稀缺，導致互聯(lián)網(wǎng)上暫時未有符合項目要求的公開數(shù)據(jù)集，因此實驗中采用眾包方式收集大量手勢錄像．對于通過使用攝像頭和計算機視覺技術(shù)捕獲的RGB手勢錄像，首先要將其按照10 幀/秒進行切分，然后按照YOLO算法數(shù)據(jù)集的格式通過CVAT進行人工標記手勢區(qū)域，標注內(nèi)容包括手勢的類別信息以及位置信息．

標注工作完成后要對所有的標簽進行K-means聚類處理，結(jié)果如圖1所示．圖1中：(a)為選擇的5種手勢圖片數(shù)量，0—4分別代表鼠標的單擊、雙擊、右鍵、上滑和下滑；(b)為通過K-means聚類算法得到的先驗框，由于數(shù)據(jù)集中大部分都是手勢box，所以表現(xiàn)為豎直框；(c)為手勢位置在圖片中的分布，空白部分為面部和胸前位置；(d)為box的寬高所占圖像寬高比例分布，呈現(xiàn)線性相關(guān)性．

圖1 K-means聚類處理結(jié)果 Fig. 1 Clustering results of K-means

1.2 數(shù)據(jù)增強

數(shù)據(jù)增強是由現(xiàn)有的、有限的訓練數(shù)據(jù)通過變換創(chuàng)建新的訓練樣本，通過調(diào)整圖像的參數(shù)推廣到其他情況，允許模型適應更廣泛的情況．用于手勢識別的數(shù)據(jù)集并不大，因此采用了廣泛的數(shù)據(jù)增強，包括幾何畸變、光照畸變、色彩空間調(diào)整和圖像遮擋等等．除此之外，在手勢識別的項目訓練中，由于手勢大部分都是小目標，而YOLOv3針對小目標的檢測效果并不理想，因此需要對數(shù)據(jù)進行一些處理. Mosaic數(shù)據(jù)增強是參考CutMix數(shù)據(jù)增強[11]的方式，但CutMix數(shù)據(jù)增強只使用了2張圖片進行拼接，而Mosaic數(shù)據(jù)增強則采用了4張圖片，實驗在此基礎上又添加了色彩空間的調(diào)整(圖2)，通過隨機縮放、隨機裁減、隨機分布的方式進行拼接，并且隨機添加邊緣空白．

圖2 Mosaic數(shù)據(jù)增強和色彩空間調(diào)整 Fig. 2 Data enhancement and color space adjustment

隨機縮放增加了很多小目標，讓網(wǎng)絡檢測效果更好，對小目標檢測的準確率更高，并且通過Mosaic數(shù)據(jù)增強訓練時可以直接計算4張圖片的數(shù)據(jù)，使得小批次訓練大小并不需要特別大，個人電腦的GPU就可以達到很好的效果．

1.3 損失函數(shù)

IoU_Loss[12]由曠視科技提出，把4個點(x，y，w，h)構(gòu)成目標的真實邊界框(box)看成整體進行回歸，對兩個box計算其交并比，但IoU_Loss有兩個缺點：第一，當預測框和目標框不相交時，IoU＝0，不能反映距離的遠近，此時損失函數(shù)不可導，因此無法優(yōu)化兩個box不相交的情況；第二，如果預測框和目標框的大小確定，只要兩個box的相交值是確定的，其IoU值就是確定的，但并不能反映兩個box是如何相交的．

基于IoU存在的問題，一個好的位置損失函數(shù)應該考慮重疊面積、中心點距離、box寬高比這3個重要的幾何因素．

GIoU損失函數(shù)是通過IoU減去兩個邊界框閉包區(qū)域中不屬于兩個框的區(qū)域占閉包區(qū)域的比重表示．DIoU和CIoU損失函數(shù)是將目標與先驗框之間的距離、重疊率、尺度和box寬高比均考慮進去，使得目標框回歸變得更加穩(wěn)定，不會像IoU和GIoU一樣出現(xiàn)訓練過程中發(fā)散等問題．

綜合考慮各種IoU的計算優(yōu)劣勢，定義GCDIoU_Loss為損失函數(shù) LGCDIoU_Loss進行優(yōu)化．

式中：b和 bgt分別為預測框B和預測框Bgt的中心點，ρ(·)為歐式距離，c為預測框B和預測框Bgt的最小外接矩形的對角線距離，v用來度量寬高比的相似性．

1.4 pynput鼠標控制

訓練的模型可以通過調(diào)用電腦的默認攝像頭獲取圖像，并返回屏幕中識別的手勢位置和標簽，然后通過pynput庫進行人機交互．

pynput庫是一個可以控制和監(jiān)聽輸入設備，通過pynput.mouse包含用于控制和監(jiān)聽鼠標或觸控板的類，通過pynput.keyboard包含用于控制和監(jiān)聽鍵盤的類，并且可以通過設置環(huán)境變量將其值作用于適合當前平臺的鍵盤或鼠標后端．

為了確保在Windows上監(jiān)聽器和控制器之間的坐標一致，當系統(tǒng)縮放比例增加到100%以上時，最新版本的Windows支持運行舊版本的應用程序，這使舊的應用程序可以縮放，盡管比較模糊，但這種縮放導致鼠標監(jiān)聽器和控制器的坐標信息不一致，監(jiān)聽器接收物理空間坐標，但是通過控制器設計必須使用縮放的坐標．要解決以上問題，需要設置Windows應用支持定位精度DPI，并且這是一個全局設置，因此需要通過ctypes模塊啟用DPI感知．

pynput方法參考：click(button，count＝1)表示在當前位置發(fā)出按鈕單擊事件，move(dx，dy)表示將鼠標指針從其當前位置移出多個像素，position表示返回鼠標指針的當前位置，press(button)表示在當前位置發(fā)出按鈕按下事件，release(button)表示在當前位置發(fā)出按鈕釋放事件，scroll(dx，dy)表示發(fā)送滾動 事件．

2 實驗結(jié)果及處理

2.1 實驗結(jié)果

實驗環(huán)境：Window 10、Intel(R)Core(TM)i7-7700HQ CPU@2.80GHz、NVIDIA GeForce GTX 1060 with Max-Q Design、Python 3.8、PyTorch 1.7.1、CUDA 10.2、cudnn 7.0個人電腦．

實驗結(jié)果如圖3所示．由圖3可以發(fā)現(xiàn)，實驗中所采用的方法得到了預期的效果．GCDIoU由于增加了包含預測框和真實框的最小矩形框，計算每個預測框之間的歐氏距離，并且綜合考慮重疊率和寬高比，讓模型加速收斂．迭代次數(shù)為100時，位置損失低于0.03，置信度損失低于0.01，分類損失低于0.01．最終檢測的準確率為98.87%，接近100%．由于Mosaic數(shù)據(jù)增強人為制造了大量的小目標，提升了對手勢檢測的召回率，在迭代次數(shù)為100時，就已經(jīng)穩(wěn)定在99.98%．

圖3 訓練集實驗結(jié)果 Fig. 3 Experimental results of training sets

2.2 IoU修改提升

對于深度學習的神經(jīng)網(wǎng)絡模型來說，損失函數(shù)的設計尤為重要，對比YOLO-V1和YOLOv3中的定位損失，采用的是平方和的損失計算方法，雖然可以考慮不同尺度對回歸損失的影響，但沒有考慮到位置坐標的相關(guān)性，并不能很好地反映預測框與真實框的重合程度．

通過結(jié)合IoU、GIoU、CIoU、DIoU定義的GCDIoU損失函數(shù)，充分考慮了預測框和真實框的重疊面積、中心點距離、寬高比，在訓練過程中加快了位置損失的下降速度，以此提高模型的訓練效率．如圖4所示，GCDIoU的損失值相比于其他4種基本處于較低水平．

圖4 不同IoU損失值下降對比 Fig. 4 Comparison of different IOU loss values

2.3 對比實驗

為檢測模型改進效果，實驗中對比改進前與改進后模型在測試集的mAP值對比(圖5)，結(jié)果表明改進效果較好．

圖5 模型改進前后測試集mAP值對比 Fig. 5 Comparison of mAP value of test sets before and after model improvement

3 結(jié)語

本文提出了一種基于改進的YOLOv3實現(xiàn)的手勢實時識別人機交互方法．數(shù)據(jù)集通過對錄像按照10 幀/秒進行切分獲得圖片，借助CVAT標注工具進行標注．底層特征提取器采用遷移Darknet-53模型，通過K-means聚類算法對先驗框進行優(yōu)化，訓練時通過Mosaic數(shù)據(jù)增強提高手勢檢測準確率，最后通過訓練出的模型結(jié)合pynput模塊實現(xiàn)手勢識別控制鼠標達成人機交互．改進后的人機交互方法在識別準確率、召回率和速度上都取得了很好的效果，可用于基于視覺手勢交互場景的實時識別，對視頻中的多目標手勢進行快速、準確的識別．

人機交互方式的改進可以帶來工作效率的提升，本文提出的手勢識別與人機交互方法只是針對靜態(tài)手勢進行識別，對于視頻中幀與幀之間的時序信息沒有加以利用，未來改進的方向是識別和理解連續(xù)的、動態(tài)的手勢．