基于嵌入式Linux的手勢識別技術(shù)研究.pdf

1、隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，手勢識別技術(shù)也得到了很大的提升，基于視覺的手勢識別逐漸成為人機交互技術(shù)中的研究熱點。它應(yīng)用于各種控制領(lǐng)域，如智能控制、機械手以及手語識別等。目前，嵌入式技術(shù)和相關(guān)產(chǎn)品也早已廣泛應(yīng)用于各種智能設(shè)備，將嵌入式設(shè)備與基于視覺的手勢識別技術(shù)相結(jié)合，人們生活方式將會產(chǎn)生巨大的變化。因此，設(shè)計一種高效、方便、自然的手勢識別系統(tǒng)，具有非常重要的實用價值和現(xiàn)實意義。本文通過對國內(nèi)外手勢識別技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀的把握，深入研究了手勢識別技術(shù)。

2、具體研究內(nèi)容如下:
　　首先，在圖像預(yù)處理方面，通過對圖像進行拉伸提高圖像的對比度，采用均值濾波法對環(huán)境和設(shè)備帶來的噪聲進行濾除，通過canny算子和二維最大類間閾值分割算法，對手勢圖像進行邊緣檢測和閾值分割。
　　其次，通過閾值分割和邊緣檢測處理之后，對圖像進行特征提取，由于Hu不變距具有平移、旋轉(zhuǎn)以及縮放的不變性，采用Hu不變距對手勢圖像進行特征提取。通過Hu矩計算兩幅圖像之間輪廓的相似度，選擇相識度較高的值作為識別準(zhǔn)則

3、。為了更好實現(xiàn)人機之間的交互，對手勢跟蹤做了詳細研究，利用幀差法與CamShift跟蹤法相結(jié)合的方式，對傳統(tǒng)的CamShift跟蹤法加以改進。
　　最后，通過嵌入式平臺與開源計算機視覺庫openev相結(jié)合，實現(xiàn)閾值分割、特征提取、手勢識別等算法。由于開源計算機視覺庫opencv中HighGUI對GTK2.0+庫的依賴性，與嵌入式開發(fā)板存在兼容問題，因此采用Qt/QtEmbeeded C++庫代替HighGUI部分實現(xiàn)圖像處理。