單目視覺(jué)伺服的手勢(shì)識(shí)別與人機(jī)交互研究.pdf

1、作為新一代的人機(jī)交互方式,基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)(Computer Vision)的單目手勢(shì)識(shí)別具有重要的理論研究?jī)r(jià)值和實(shí)際應(yīng)用前景。本文對(duì)單目視覺(jué)下手勢(shì)識(shí)別的主要流程包括手勢(shì)圖像的預(yù)處理、特征提取、手勢(shì)的識(shí)別進(jìn)行了研究,并在Microsoft Visual Studio2008環(huán)境下實(shí)現(xiàn)了對(duì)從普通攝像頭輸入的5個(gè)常見(jiàn)簡(jiǎn)單手勢(shì)的識(shí)別,并以此為基礎(chǔ)研制出一個(gè)簡(jiǎn)單的手勢(shì)交互系統(tǒng),從而驗(yàn)證算法的可行性。最后在手勢(shì)交互系統(tǒng)基礎(chǔ)上開(kāi)發(fā)出一個(gè)具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)

2、值的教學(xué)原型系統(tǒng),以說(shuō)明單目手勢(shì)識(shí)別所具有的現(xiàn)實(shí)意義。
　　 首先,從攝像頭獲取的視頻流中采集手勢(shì)圖像,經(jīng)過(guò)預(yù)處理建立手勢(shì)模型庫(kù)。在手勢(shì)圖像的預(yù)處理階段本文對(duì)手勢(shì)加入了人工標(biāo)記點(diǎn),從而可以在較為復(fù)雜的背景下獲得較好的分割效果。在手勢(shì)圖像特征提取階段,本文采用手勢(shì)二值圖像的距離分靠特征作為識(shí)別手勢(shì)的魯棒特征,通過(guò)距離分布特征來(lái)描述手勢(shì)圖像的形狀特征可以描述手勢(shì)的總體形狀信息。同時(shí)利用這種方法進(jìn)行手勢(shì)識(shí)別還具有平移不變性和尺度不變性

3、的特點(diǎn),因?yàn)檫x擇圖像重心作為基準(zhǔn)點(diǎn),并且所有圖像的目標(biāo)區(qū)域均被劃分為相同數(shù)目的距離區(qū)域,所以手勢(shì)目標(biāo)在視野中的位置,以及縮放大小對(duì)距離分布特征的影響微乎其微。利用這種方法進(jìn)行識(shí)別,手勢(shì)特征不隨旋轉(zhuǎn)、平移、大小的變化而變化,提高了手勢(shì)識(shí)別的魯棒性。
　　 本文的研究主要圍繞基于單目視覺(jué)魯棒手勢(shì)識(shí)別的算法改進(jìn)及其在人機(jī)交互中的應(yīng)用進(jìn)行,其獨(dú)創(chuàng)性體現(xiàn)在三個(gè)方面:首先,提出采用像素距離分布特征法提取手勢(shì)區(qū)域的魯棒特征,實(shí)現(xiàn)了具有旋轉(zhuǎn)不變

4、性的自然態(tài)手勢(shì)識(shí)別。與一般方法相比,采用這種方法識(shí)別的手勢(shì)最大特點(diǎn)是具有旋轉(zhuǎn)不變性,實(shí)時(shí)的手勢(shì)識(shí)別可以在旋轉(zhuǎn)的圖像中擺脫干擾,增強(qiáng)了識(shí)別的魯棒性。第二,本文提出了采用添加人工標(biāo)記點(diǎn)的方法,去除類(lèi)膚色區(qū)域干擾區(qū)域問(wèn)題,具有獨(dú)創(chuàng)性。采用像素距離分布特征方法進(jìn)行手勢(shì)識(shí)別,對(duì)膚色的分割精確度要求較高。在背景復(fù)雜的情況下,如果存在一定數(shù)量類(lèi)膚色區(qū)域干擾,手勢(shì)的距離分布特征就會(huì)變化較大,這將直接影響識(shí)別的結(jié)果,本文通過(guò)添加人工標(biāo)記點(diǎn)方法成功解決了這