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文檔簡(jiǎn)介
1、隨著科技時(shí)代的到來,人機(jī)交互已經(jīng)成為了人們生活中的一個(gè)重要組成部分,而手勢(shì)有著自然、簡(jiǎn)潔、直接等特點(diǎn),已經(jīng)成為人機(jī)交互領(lǐng)域的重要分支。手勢(shì)識(shí)別的方式有很多種,其中基于視覺的手勢(shì)識(shí)別是最自然的,使用最廣泛的,但基于計(jì)算機(jī)視覺的手勢(shì)識(shí)別容易受到光照和復(fù)雜背景的影響。隨著深度圖像的引入,這個(gè)問題得到了很好地解決,深度圖像能夠克服光照的影響,而且能在一定程度上排除復(fù)雜環(huán)境的干擾。在此基礎(chǔ)上,本文提出了基于靜態(tài)手勢(shì)識(shí)別和動(dòng)態(tài)手勢(shì)識(shí)別方法;文章將通
2、過手勢(shì)檢測(cè)、手勢(shì)特征提取和手勢(shì)識(shí)別三個(gè)部分論述方法的原理與識(shí)別過程。
首先是圖像預(yù)處理和手勢(shì)檢測(cè)階段,由于Kinect提取出的圖片會(huì)出現(xiàn)很多的噪點(diǎn)和空洞,在預(yù)處理部分,本文使用的是高斯濾波和形態(tài)學(xué)方法相結(jié)合的方式對(duì)提取到的圖像進(jìn)行預(yù)處理,修復(fù)圖像參數(shù)。在手勢(shì)檢測(cè)部分,本文對(duì)通過預(yù)處理以后的圖片使用膚色分割和深度信息分割相結(jié)合的方法進(jìn)行手勢(shì)分割。膚色分割階段,本文采用改進(jìn)的高斯模型的方法進(jìn)行膚色檢測(cè)和膚色分割,深度信息分割階段,
3、本文使用最大類間方差法與固定閾值相結(jié)合的方法,兩者結(jié)合實(shí)現(xiàn)手勢(shì)圖像的分割,該分割過程能夠很好地消除光照和復(fù)雜背景的影響。
然后在手勢(shì)特征提取階段,本文使用的是HO G直方圖特征和手掌質(zhì)心、手指質(zhì)心、手的方向等特征。而HO G直方圖特征已經(jīng)成功地應(yīng)用到了行人檢測(cè)領(lǐng)域,在手勢(shì)描述方面也取得了不錯(cuò)的效果。
最后在手勢(shì)識(shí)別階段,本文將手勢(shì)分為靜態(tài)和動(dòng)態(tài)兩個(gè)部分。在靜態(tài)手勢(shì)識(shí)別方面,本文使用的是核極限學(xué)習(xí)機(jī)方法和角度分析方法。
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