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基于手势识别的嵌入式体感遥控器设计

作　者: 韩旭
导　师: 万毅
学　校: 兰州大学
专　业: 电子与通信工程
关键词: 手势识别 遥控器 FPGA SOPC PSoC
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要


随着计算机技术的发展,人机交互的方式也由传统的单一模式变为多样化,更具有人性化等特点,基于计算机视觉的交互方式成为目前的研究热点。其中的手势识别的相关技术被采用为实现人机交互的关键技术。因为人手手势的具有表达语义的多样性,灵活性,相对其它基于视觉的交互方式更具有实用性和通用性。本文设计并实现了一个基于单目视觉的手势遥控器系统,该遥控器由摄像头,FPGA, PSoC红外通讯模块组成。本文的具体工作有：手势识别相关算法的研究,包括手势检测、跟踪、分割和特征提取的方法。对于几种经典的算法进行分析比较后,提出了适于本设计的方法：采用codebook的方法建立背景模型,利用Camshift与Kalman滤波相结合的方法对手势进行跟踪。对于动态手势通过人手运动向量的特征进行识别；对于静态手势采用人手的轮廓特征进行识别。手势识别算法在PC和嵌入式处理器平台的实现。PC平台采用Intel计算机视觉库OpenCV实现验证算法。然后对比介绍几种流行的嵌入式硬件平台,通过比较采用Altera公司DE2系列FPGA开发板作为硬件开发平台。介绍了SOPC下Altera软核处理Nios II在视频图像处理上的开发使用,完成视频信号的采集、存储、处理及送VGA显示器输出,最后介绍了利用串口与FPGA连接的PSoC红外通讯模块的设计。将部分手势识别的算法移植到FPGA硬件电路上,充分利用了FPGA并行处理和硬件重构的特点。通过对遥控器系统的测试,验证本设计可以实时对人手手势进行跟踪识别。为进一步对基于手势的体感遥控器进行改进和提高提供了经验。

全文目录


中文摘要  3-4
Abstract  4-8
第一章 绪论  8-12
  1.1 研究的背景及意义  8-9
  1.2 手势识别相关技术发展现状  9-10
  1.3 基于视觉的手势识别技术综述  10-11
  1.4 本文的主要研究内容  11-12
第二章 基于视觉的手势识别算法研究  12-20
  2.1 手势检测的方法  12-15
    2.1.1 帧差法  12
    2.1.2 背景减除法  12-15
    2.1.3 肤色匹配法  15
  2.2 手势跟踪的方法  15-17
    2.2.1 外观模型匹配的方法  16
    2.2.2 滤波理论的方法  16-17
    2.2.3 Meanshift及Camshift方法  17
  2.3 手势特征提取  17-18
  2.4 手势识别的算法流程  18-19
  2.5 本章小结  19-20
第三章 体感遥控器在X86嵌入式平台的实现  20-26
  3.1 X86平台体感遥控器的系统结构  20-21
  3.2 X86平台体感遥控器的软件设计  21-25
    3.2.1 OpenCV函数库介绍  21
    3.2.2 人手检测算法设计  21-22
    3.2.3 手势跟踪算法设计  22-24
    3.2.4 手势特征检测的算法设计  24-25
  3.3 本章小结  25-26
第四章 基于手势的体感遥控器硬件设计  26-38
  4.1 手势识别体感遥控器系统结构  26-27
  4.2 Altera公司的FPGA开发平台介绍  27-28
    4.2.1 FPGA的开发工具DE2  27-28
    4.2.2 FPGA的硬件开发平台SOPC Builder和软件开发平台Nios IDE  28
  4.3 PSoC开发平台介绍  28-29
  4.4 SOPC中Nios多媒体处理器的硬件设计  29-34
  4.5 PSoC中遥控器固件原理图设计  34-37
    4.5.1 红外线通信发射电路的PSoC固件原理图设计  34-36
    4.5.2 红外线通信接收电路的PSoC固件原理图设计  36-37
  4.6 本章小结  37-38
第五章 基于手势的体感遥控器应用软件设计  38-53
  5.1 手势识别体感遥控器中Nios Ⅱ应用程序设计  38-51
    5.1.1 Nios Ⅱ处理器的应用程序开发流程主要步骤  38-40
    5.1.2 Nios Ⅱ IDE移植μC/OS-Ⅱ  40-43
    5.1.3 Nios Ⅱ IDE移植OpenCV  43
    5.1.4 Nios Ⅱ中手势识别体感遥控器的源代码设计  43-51
  5.2 手势识别体感遥控器中PSoC的应用程序设计  51-52
  5.3 本章小结  52-53
第六章 实验结果与分析  53-54
  6.1 应用效果  53
  6.2 性能分析  53
  6.3 改进措施  53-54
第七章 结论  54-55
参考文献  55-57
在学期间的研究成果  57-58
致谢  58

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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