【摘 要】
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随机计算机技术和传感器设备的发展,人与计算机的交互方式也愈加地多样化。自然人机交互技术是指通过语音、动作、手势、表情等自然的交流方式向计算机发送信号,从而完成对计
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随机计算机技术和传感器设备的发展,人与计算机的交互方式也愈加地多样化。自然人机交互技术是指通过语音、动作、手势、表情等自然的交流方式向计算机发送信号,从而完成对计算机的控制。手势识别作为自然人机交互技术的重要组成部分之一,具有重要的研究价值和广阔的应用前景。本文以Kinect v2作为视频采集设备,采用基于视觉的方法对手势识别展开研究。在静态手势的获取方面,本文采用Kinect v2的骨骼跟踪技术定位手部的空间位置,通过深度数据对手部进行分割,并利用中值滤波得到了无噪音的手势图像。在动态手势的跟踪方面,本文对传统的压缩时间轴方法进行了改进,将手部在垂直方向上的位置变化引入到运动手势的模型参数中,提升了模型的准确度。通过对Hu矩、Zernike矩和小波矩的分析和比较,本文选择Zernike矩特征作为手势图像特征,以支持向量机作为分类器,在静态手势和动态手势的识别上均取得了 90%以上的准确率。最后,本文设计并实现了一套基于手势识别的写字板应用,通过双手配合,可实现书写、新建、保存等多种功能,证实了本文方法的可行性。本文工作在手势识别相关研究中有所创新,具有一定应用创新价值,为后续的研究工作打下了良好的基础。
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