手语数据驱动的头部运动合成方法

摘要：

　　手语的表达呈多通道、并行性特点，除手势动作外，还伴随着大量的非手部姿态，如表情、唇动、头动、及肢体动作等。本文研究并实现了手语其中一项重要的运动模式合成-头部动作。本文的主要目的是挖掘手语表达过程中手势与头部动作之间的关系。为了获得手势与头动的同步数据，本文搜集了20个寓言故事并聘请专业的手语老师进行表演。系统采用MicrosoR Kinect设备采集人体骨骼关节位置数据。由于利用该设备采集获得的是人体骨骼关节点在空间中的三维位置信息，结合这个特性，我们定义手势和头动的特征向量，分别为采集数据运动帧中主导手和头部相对初始参考帧的运动特征。

关键词： 手语手势 头部动作 合成方法 特征向量 KCCA技术

作者: 何文静 陈益强 刘军发

作者单位: 中国科学院计算技术研究所，北京 100190 中国科学院研究生院，北京 100190 中国科学院计算技术研究所，北京 100190

会议类型: 国内会议

会议名称: 第九届中国计算机图形学大会(Chinagraph‘2012)

会议地点: 成都

会议语种:中文

页码: 195

在线出版日期: 2012-10-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）