【摘 要】
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随着科学技术的快速发展,人机交互的质量和水平不断提高。作为一种替代传统的输入设备(键盘、鼠标、操纵杆等),手势早已被作为理想的追求自然交互的重要方式,其研究也具有重
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随着科学技术的快速发展,人机交互的质量和水平不断提高。作为一种替代传统的输入设备(键盘、鼠标、操纵杆等),手势早已被作为理想的追求自然交互的重要方式,其研究也具有重要的理论研究意义以及实际应用价值。本文在当前手势识别研究成果的基础上,分析了各种方法的优劣,并且以更好的实现人机交互为重点,设计了一种通过Kinect摄像头获得的深度图像并对手势进行分割、跟踪以及识别的手势识别系统。进行手势识别的首要条件就是精确的手势分割,因为在处理深度图像的过程中,存在将手腕误分割为手部的问题,而且在处理彩色图像时容易受到类似肤色物体、光照因素的干扰。因此,本文首先利用微软提供的Kinect摄像机获取深度图像,采用双阈值分割以及高斯肤色模型相结合的方法分别对Kinect传感器获取的深度图像和彩色图像进行处理,最后再进行手势分割和识别,能够有效的排除光照和背景等不利因素对识别结果的影响,经过大量实验证明本文提出的手势分割方法准确有效,并且具有很好的鲁棒性。手势分割以后,下一步就需要对手势进行跟踪,本文采用的是CamShift算法并结合卡尔曼滤波(Kalman)算法对手势质心进行定位跟踪。手势特征的提取在手势识别中是至关重要的一步,本文采用了隐马尔可夫模型(HMM)对提取的特征进行训练。训练采用了Baum.Welch算法,使运算效率大大提高,并且利用HMM的阈值模型对未定义的手势进行区分。本文设计了前推、左移、右移、上移、下移五个手势,并结合实际应用对实验结果进行了验证,实验结果表明跟踪效果准确、鲁棒性强。
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