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基于视觉的手势识别技术研究

作　者: 赵亚飞
导　师: 王维东
学　校: 浙江大学
专　业: 信息与通信工程
关键词: 手势识别计算机视觉肤色检测运动检测背景减除梯度方向直方图 PCA-LDA
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 351次
引　用: 2次
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内容摘要

计算机和互联网的普及使得人机交互成为日常生活的重要组成部分。随着计算机的处理能力越来越强,人们开始探索符合人类交流习惯的自然人机交互技术。基于视觉的手势识别符合人的自然交流习惯,并且可以进行远距离、非接触的交互,成为自然人机交互研究中的热门方向。论文首先简单介绍了手势识别技术的研究背景和研究意义,归纳总结了基于视觉的手势识别技术的研究现状。然后提出一种基于多信息融合的手势检测定位方法,采用自适应更新的肤色建模方法进行肤色检测,利用Running Average方法不断更新背景,采用背景减除的方法进行运动检测,结合肤色检测和运动检测的结果提取手势候选区域,提高了手势检测定位的准确率。接着论文提出一种基于梯度方向直方图和PCA-LDA的静态手势识别方法,从归一化之后的手势图像中HOG特征,然后利用PCA-LDA的方法进行降维,将HOG特征映射到低维子空间,在子空间中采用最近邻原则进行手势分类识别,该方法在静态手势集上的测试识别率达到95%以上,与相关算法相比识别率有较大提高。最后论文将手势检测定位方法和手势识别方法综合起来,构建了应用于视频序列的手势识别原型系统,对该原型系统采用ROC曲线的方法评价其分类识别性能。针对真实场景下手势会有不同角度的旋转,在训练手势分类器时增加旋转训练样本,分类识别性能得到明显改善。提出一种连续手势的识别方法,从视频序列中分割和识别出连续手势,对定义手势的正确识别率可以达到93%,而对非定义手势的正确识别率可以达到83%。

基于视觉的手势识别技术研究

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