手勢辨識中非標的手勢模型之研究｜國立清華大學博碩士論文庫

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研究生：	李世淵
論文名稱：	手勢辨識中非標的手勢模型之研究 Anti-Gesture Model For Gesture Recognition
指導教授：	楊熙年
口試委員:
學位類別：	碩士 Master
系所名稱：	電機資訊學院 - 資訊系統與應用研究所 Institute of Information Systems and Applications
論文出版年：	2005
畢業學年度：	93
語文別：	中文
論文頁數：	62
中文關鍵詞：	隱藏式馬可夫模型、似然度值、門檻值、手勢分割
相關次數：	點閱：59 下載：0
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在手勢辨識的系統中，一個重要的問題是如何有效地將非手勢(non-gesture)給排除(reject)，通常是利用隱藏式馬可夫模型來做手勢辨識，然而利用隱藏式馬可夫模型來作辨識時，其辨識結果是一個似然度值(Likelihood)，這樣的值只是一個相對的值而非絕對，因此辨識的結果只能告訴我們系統中哪一個手勢和我們輸入的手勢訊號最像，而無法告訴我們輸入的手勢訊號是否為一有效的手勢，意即若輸入的手勢訊號為非手勢(non-gesture)時就會發生問題。前人利用隱藏式馬可夫模型來作手勢辨識通常會將手勢訊號進行分段(Segmentation)的前處理，也就是輸入的手勢訊號只能是之前定義的手勢，而不能包含或是為一個非手勢。有的系統也作了一些限制以避免輸入非手勢而導致錯誤，他們限制使用者在開始作某個手勢時先停頓幾秒，做完之後再停頓幾秒，這樣的系統在實用性上離真實的連續手勢辨識系統還有一段距離。

本論文提出的「非標的手勢模型(Anti-Gesture Model)」提供了一個機率上明確的門檻值(Threshold)以排除非手勢，經過實驗證實可以有效的將非手勢予以排除，並正確地辨識出示範者的手勢。本論文所提出的「非標的手勢模型」可以廣泛的應用在離散型態的隱藏式馬可夫模型和連續型態的隱藏式馬可夫模型。此方法簡易且運算的時間複雜度低。

此外，經過實驗證實，也可利用「非標的手勢模型」來做手勢分割(Gesture Segmentation)。此方法可從一段正確輸入的手勢及非手勢訊號中正確地偵測出手勢訊號的部分，因此，我們相信這將提升連續手勢辨識系統的實用性。

目錄(Contents)
英文摘要………………………………………………………………i
中文摘要……………………………………………………………..ii
致謝(Acknowledgement)……………………………………………iii
第一章 前言...................1
第二章 隱藏式馬可夫模型……5
2.1 HMM基本原理.................5
2.2 HMM 三個問題及求解之演算法............9
2.2.1求值問題---正向逆向演算法...........11
2.2.2 求最佳路徑問題---維特比演算法……….14
2.2.3 訓練問題--- Baum-Welch Algorithm……….17
第三章 HMM-based 辨識和利用置信度估計作驗證………....21
3.1 貝式決策定理(Bayesian decision theory)………………21
    3.2 HMM-based辨識(maximum likelihood分類準則)…….23
    3.3 利用置信度估計作驗證.........23
第四章 相關研究......................27
4.1 垃圾模型(Garbage Model………………………………27
4.2 線上垃圾模型(on-line Garbage Model)………………..28
4.3 反詞模型(Anti-Word Model)…………………………...29
4.4 手勢辨識上的門檻模型(Threshold Model)……………30
第五章 研究設計--非標的手勢模型.........33
5.1 非標的手勢模型架構................35
5.2 離散型HMM外接節點(State)之設計..........40
5.3 連續型HMM外接節點(State)之設計.........42
5.4 分析非標的手勢模型的效果.............46
第六章 實驗結果...............51
6.1 符號手勢的辨識系統……………….51
6.2 測試及討論非標的手勢模型的效果..........53
6.3 利用非標的手勢模型做手勢分割…………………….57
第七章 結論及未來展望................61
參考文獻(Bibliography)…………...63



圖表目錄(Figures)
圖 2-1. HMM 狀態轉移示意圖......................7
圖 2-2. 離散型HMM狀態內之資料分佈示意圖...........8
圖 2-3. 連續型HMM狀態內之資料分佈示意圖.............9
圖 2-4. 正向演算法示意圖....................13
圖 2-5. 逆向演算法示意圖................14
圖 2-6. 維特比演算法示圖................17
圖 3-1. 驗證流程示意圖...................26
圖 4-1. Threshold Model 示意圖................31
圖 5-1. 手勢模型在高維特徵空間的示意圖...............33
圖 5-2. 現階段Ant-Gesture Model示意圖.(左為目標手勢模型；右為Ant-Gesture Model)...................36
圖 5-3. 現階段Ant-Gesture Model示意圖.(左為目標手勢模型；右為Ant-Gesture Model).....................37
圖 5-4. 離散型HMM外接狀態和目標手勢模型內狀態之資料型態示意圖.......................41
圖 5-5. 狀態 之上下界機率值示意圖................43
圖 5-6. 連續型HMM外接狀態機率值計算之示意圖..................44
圖 5-7. Case 1.的維特比路徑示意圖.(左為 的維特比路徑；右為 的維特比路徑).................46
圖 5-8. Case 2.的維特比路徑示意圖.(左為 的維特比路徑；右為 的維特比路徑)..............47
圖 5-9. Case 3.的維特比路徑示意圖.(左為 的維特比路徑；右為 的維特比路徑)...............48
圖 5-10. 辨識流程示意圖.....................50
圖 6-1. 10個符號手勢示意圖..................51
圖 6-2. 離散型HMM 16個方向符號示意圖..............52
圖 6-3. 連續型HMM之特徵向量求解示意圖..............52
圖 6-4. 一個手勢訊號在各模型的似然度示意圖(上為Inverse REC Shape手勢的軌跡；下為此輸入手勢訊號在各模型的似然度值的比較)....................54
表 6-1. 符號手勢辨識結果.....................55
圖 6-5. 一個非手勢訊號在各模型的似然度示意圖(左為非手勢的軌跡；右為此輸入的非手勢訊號在各模型的似然度值的比較).........................56
圖 6-6. 連續動作訊號在Inverse REC Shape手勢模型對應的Anti-Gesture Model的維特比路徑示意圖........58
圖 6-7. 手勢分割示意圖...................59
圖 6-8. 手勢分割示意圖..................60

                                

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