基于單目攝像頭的手勢識別方法研究.pdf

1、隨著計算機和網(wǎng)絡的迅速發(fā)展，人機交互已經(jīng)是人們?nèi)粘Ｉ钪械囊粋€重要組成部分。舊有的鍵盤、鼠標等利用物理媒介進行人機交互的方式已經(jīng)不能完全滿足用戶的需要。一些新型的人機交互方式逐漸成為研究的熱點，如手勢識別、語音識別、人臉識別等。將手勢作為人機交互手段，相比其他交互方式更加自然，也更加直接，在智能系統(tǒng)、機器人控制、多媒體教學、娛樂游戲等領(lǐng)域擁有廣泛的應用前景。
　　本文研究的是單目視覺下利用手勢識別方法進行虛擬輸入。涉及到的領(lǐng)域包括

2、圖像分割、指尖檢測、手勢跟蹤以及識別。所做的研究主要包括以下幾個方面:
　　1、在手勢分割方面，研究了目前常見的膚色空間模型，分析了YCbCr顏色空間的優(yōu)缺點，提出了結(jié)合膚色和運動信息的基于相鄰幀的自適應高斯建模方法進行膚色檢測，得到了較好的分割效果。
　　2、在指尖檢測方面，研究了基于曲率的指尖檢測方法，利用K-余弦算法以及K-medoids聚類方法對指尖點進行篩選。對K-余弦算法提出了自適應計算K值的方法，提高了指尖候選

3、點的選取精度，從而提高檢測的準確性。
　　3、在手勢跟蹤階段，采用了經(jīng)典的Camshift跟蹤算法。由于CamShift是半自動的算法，需要初始化目標窗口。本文以張開的手掌作為起始動作，并將此手掌的區(qū)域作為初始化窗口傳遞給CamShift算法。
　　4、在手勢識別階段，本文通過選取幾個明顯的特征值作為特征向量，利用模板匹配的方式進行分類識別，對于動態(tài)手勢則采用簡單的DTW方法進行識別。
　　最后，本文對手勢識別做了交互