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人机交互中视觉目标识别与跟踪算法的研究

作　者: 时旭
导　师: 张仁忠
学　校: 哈尔滨工程大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 肤色分割 指尖定位 CAMSHIFT 粒子滤波 手势
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 193次
引　用: 1次
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内容摘要


随着人机交互技术的发展,更智能、更自然的交互方式成为未来人机交互的发展趋势。手势作为一种自然、直观的交互方式,在人机交互过程中起着越来越重要的作用。基于计算机视觉的手势识别是新一代的人机交互方式,有着重要的理论研究价值和应用前景。一个完整的基于计算机视觉的手势手识别系统主要分为手势的检测与跟踪、静态手势识别、动态手势识别三个部分。文章针对基于单目视觉的手势识别中的若干关键技术进行了研究,包括图像预处理、肤色分割、跟踪以及识别算法等。文章重点研究了基于计算机视觉的目标跟踪算法。通过对常用跟踪算法Mean Shift以及CAMSHIFT的学习,提出了一种基于CAMSHIFT的改进算法,该算法可以在跟踪目标丢失后,通过自动扩大搜索窗口的方法恢复跟踪,算法运算简单,实时性高,适合实时跟踪应用。另外,由贝叶斯滤波原理开始,研究了Kalman滤波器、粒子滤波器及其粒子滤波理论在视觉跟踪中的应用。文章设计了一种基于模型与基于表观相结合的手势识别系统。对于高自由度、高维度的3D手势进行了2D简化,提出了一种适用于变形手势识别的手势模型。并且提出了一种实时的根据手势轮廓曲率检测手指指尖的新方法。手势跟踪方面,该系统使用将Kalman滤波与改进的CAMSHIFT结合的算法对手势区域进行初定位,这种算法不仅可以通过Kalman滤波对搜索窗口进行估计与校正解决手势与肤色区域重叠造成的影响,还可以通过改进的CAMSHIFT算法解决手势运动加速或移动出摄像头视野后造成的手势跟踪失败的问题。使用YCbCr色彩空间肤色检测技术对手势进行分割,在提取手势轮廓后进行手指指尖的检测,使用粒子滤波对手指关键轮廓进行跟踪,降低了算法的运算量。该方法适用于稳定的、实时的可变形手势跟踪应用,能够满足基于视觉的实时人机交互的要求。

全文目录


摘要  5-6
ABSTRACT  6-10
第1章 绪论  10-18
  1.1 人机交互技术的发展方向  10-12
  1.2 新型人机交互技术  12-14
  1.3 基于视觉的交互技术国内外研究现状  14-17
    1.3.1 国外研究现状  14-15
    1.3.2 国内研究现状  15-17
  1.4 论文结构  17-18
第2章 手势识别与跟踪综述  18-29
  2.1 了解手和手势  18-19
  2.2 手势识别的分类  19-22
  2.3 基于计算机视觉的手势识别中的关键技术  22-28
    2.3.1 手势跟踪技术  22-26
    2.3.2 手势识别技术  26-28
  2.4 本章小结  28-29
第3章 图像预处理与特征提取  29-57
  3.1 图像预处理  29-33
    3.1.1 平滑滤波  29-31
    3.1.2 形态学处理  31-33
  3.2 基于肤色的手部图像分割  33-44
    3.2.1 色彩空间模型与色彩空间模型转换  33-40
    3.2.2 基于肤色的手部图像分割方法  40-44
  3.3 轮廓提取与归一化  44-56
    3.3.1 边缘检测  45-48
    3.3.2 轮廓提取  48-49
    3.3.3 基于傅立叶描述子的手势轮廓特征  49-54
    3.3.4 基于曲率的形状描述  54-56
  3.4 本章小结  56-57
第4章 计算机视觉中运动目标的跟踪与预估  57-85
  4.1 Mean Shift 算法概述  58-70
    4.1.1 Mean Shift 跟踪框架理论基础  59-63
    4.1.2 基于颜色直方图的Mean Shift 跟踪算法  63-67
    4.1.3 CAMSHIFT 算法的编程实现与改进  67-70
  4.2 粒子滤波算法概述  70-84
    4.2.1 贝叶斯滤波框架  70-72
    4.2.2 Kalman 滤波器  72-74
    4.2.3 粒子滤波  74-82
    4.2.4 基于粒子滤波的相关跟踪算法  82-84
  4.3 本章小结  84-85
第5章 基于手势的人机交互系统设计  85-91
  5.1 手势模型与手势定义  85-86
  5.2 指尖位置搜索  86-87
  5.3 手势交互系统设计  87-90
  5.4 本章小结  90-91
结论  91-93
参考文献  93-99
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果  99-100
致谢  100

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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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