【摘 要】
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近几年来,随着人工智能技术的快速进步,发展灵活、方便的智能化人机交互方式的需求日益迫切。手势交互方式具有直观、自然、丰富、符合人类交流习惯的特点,在工业控制、智能家居、手语识别等领域具有潜在的应用价值。手势识别作为人机手势交互关键技术正引起国内外研究学者的关注和重视。本文利用手势结构特征和深度学习方法,提出具有较高识别率和良好稳定性的手势识别方法。该方法包括图像预处理、特征提取、分类识别几个方面,
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近几年来,随着人工智能技术的快速进步,发展灵活、方便的智能化人机交互方式的需求日益迫切。手势交互方式具有直观、自然、丰富、符合人类交流习惯的特点,在工业控制、智能家居、手语识别等领域具有潜在的应用价值。手势识别作为人机手势交互关键技术正引起国内外研究学者的关注和重视。本文利用手势结构特征和深度学习方法,提出具有较高识别率和良好稳定性的手势识别方法。该方法包括图像预处理、特征提取、分类识别几个方面,具体内容如下:1.研究了利用肤色、形状、轮廓信息进行手势预处理的方法。首先在YCrCb空间结合肤色信息和贝叶斯模型得到了肤色分割图像;其次利用肤色分割图像中连通域面积、轮廓长度与手势手掌区域信息进行去噪与形状分割,获取了手势目标区域;最后使用霍夫变换检测轮廓直线的方法校正了手势的方向。2.研究了包含轮廓结构、手指结构、纹理结构的手势特征提取方法,具体内容如下:(1)通过提取手势轮廓的几何信息、展开曲线的时域和频域信息来构建轮廓结构特征;(2)通过设计近凸分解算法获得手势中手指的方向、位置、形状信息来构建手指结构特征;(3)通过利用手势图像在空域、频域的信息提取灰度共生矩阵(GLCM)特征与Gabor特征来构建纹理结构特征;(4)对归一化处理后的轮廓、手指、纹理结构特征进行融合,从而构建手势结构特征。3.研究了利用手势结构特征进行深度学习的分类识别方法。首先利用深度学习中的稀疏自动编码器与Softmax分类器组建了深度堆叠自编码网络,该网络采用了四层结构,分别为输入层、稀疏自动编码器构成的两层隐含层以及Softmax分类器构成的输出层;然后将手势结构特征作为深度堆栈自编码网络的输入进行了输入特征的深度学习与分类识别。实验结果表明:本文所研究的手势识别方法实现了手势目标区域的分割以及手势结构特征的提取,且能够利用所提取的特征进行手势识别,识别率达97.7%,高于其它现有的方法,具有较好的光照、旋转、缩放不变性,达到了研究的预期目标。
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