基于視覺的手勢識別及其應(yīng)用研究.pdf

1、隨著計算機技術(shù)的發(fā)展，人與機器交互的重要性逐漸凸顯。最初的人機交互通過鍵盤輸入命令行進行，之后出現(xiàn)鼠標、觸摸屏等方式。而以手勢作為人機交互的輸入，顯得更加自然與便捷，更能體現(xiàn)出以人為中心的思想。
　　基于視覺的手勢識別有廣泛的應(yīng)用前景，可以用于安全駕駛、商務(wù)辦公、手語識別、娛樂設(shè)施等，為人們的日常生活帶來諸多方便，這些應(yīng)用前景也使得許多國內(nèi)外學(xué)者致力于這個領(lǐng)域的研究。本文針對基于視覺的手勢識別，做了以下工作:
　　首先，在手

2、勢分割方面，對攝像頭采集的視頻幀，采用混合濾波和直方圖均衡化，提高了圖像的對比度;采用基于膚色方法，使用YCrCb色彩空間對靜態(tài)手勢進行了分割;針對露出胳膊的情況，使用幾何方法，去除了將手臂部分，最后得到僅包含手掌部分圖像。
　　其次，在靜態(tài)手勢識別方面，本文采用了手勢圖像的Hu矩特征作為手勢特征，使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對其訓(xùn)練，得到靜態(tài)手勢分類器。對自定義的9種手勢，得到95％以上的識別率，在行業(yè)內(nèi)處于較高水平。
　　然后，在動

3、態(tài)手勢識別方面，本文結(jié)合前文靜態(tài)手勢識別結(jié)果，對現(xiàn)有的TLD跟蹤算法進行了改進，實現(xiàn)了對手勢有效、實時的跟蹤;采用隱馬爾科夫模型，對6種常見的手勢軌跡進行識別并取得較好的效果。
　　最后，在上文手勢識別研究的基礎(chǔ)上，本文結(jié)合兩個具體應(yīng)用背景，開發(fā)了兩個應(yīng)用程序，對手勢識別的應(yīng)用進行了研究。第一個應(yīng)用為“猜拳游戲”，通過雙攝像頭分別識別兩用戶的靜態(tài)手勢，將其進行對比并輸出對比結(jié)果;第二個應(yīng)用為手勢控制的音樂播放器，通過手勢控制播放器