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基于视觉的实时手势跟踪与识别研究

作　者: 李剑飞
导　师: 王月海
学　校: 北方工业大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 手势识别人机交互图像处理手势分割模板手势
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

手势是人类的一种自然而直接的交流方式,随着人机交互逐渐从以计算机为中心转向以人为中心,对手势识别的研究成为人们研究的热点。它为使用者提供了人机之间进行自然交互的手段,具有很高的理论意义和实用价值。手势是一种自然、直观、易于学习的人机交互手段。按照输入设备不同,手势识别可以分为基于数据手套的手势识别和基于视觉的手势识别。基于视觉的手势识别指依靠人手做出各种手势达到控制计算机的目的。由于手势本身具有多样性、多义性、以及时间和空间上的差异性等特点,并且人手是复杂变形体以及视觉本身的不适定性,基于视觉的手势识别是一个富有挑战性的研究课题。本课题主要研究基于视觉的娱乐机器人手势识别算法,针对剪刀、石头、布三种预定义手型,提出了一种综合运用多种图像处理技术分辨手势的算法。除了识别这三种手势之外,另外对一个指头、三个指头、四个指头算法均能准确识别,表现了很强的扩展性。本文先研究识别静态图片中的手势,在图像预处理阶段,运用肤色提取技术从背景中分割手势,后运用膨胀、腐蚀、填充被白色包围的黑色区域、移除面积小的白色独立区块等技术得到模板手势。在分辨手势阶段,提取出模板手势的指尖个数,最后根据指尖个数判读出具体手势。在动态跟踪识别过程中,运用双缓冲区机制,一个缓冲区用来采集当前实时的数据,另一个缓冲区作为当前数据的副本。通过设置定时器在每次调用算法处理以前更新副本的数据信息,实时分析得打当前的手势。运用vs2005集成开发环境将识别算法编程实现,实验结果表明系统具有较高的识别率、实时性和鲁棒性。不足之处在于复杂环境中分割手势会产生干扰,影响识别结果。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-10
1 绪论  10-16
  1.1 课题研究的背景和意义  10
  1.2 手势识别技术相关介绍  10-15
    1.2.1 手势识别技术背景  11
    1.2.2 手势识别技术应用领域  11-13
    1.2.3 手势识别技术分类  13
    1.2.4 手势识别技术方法  13-14
    1.2.5 手势识别技术面临的技术难点  14-15
  1.3 课题研究的主要内容和组织  15
  1.4 本章小结  15-16
2 图像处理技术  16-21
  2.1 图像格式  16-17
  2.2 位图数据存储  17
  2.3 图像二值化  17-18
  2.4 图像腐蚀  18
  2.5 图像膨胀  18-19
  2.6 图像减运算  19
  2.7 图像与运算  19
  2.8 图像连通域标记  19-21
  2.9 本章小结  21
3 手势特征提取  21-36
  3.1 图像预处理  21-29
    3.1.1 肤色提取  21-24
    3.1.2 膨胀操作  24-25
    3.1.3 填满被白色包围的黑色区域  25-26
    3.1.4 腐蚀操作  26-27
    3.1.5 移除面积小的白色独立区块  27-29
  3.2 分辨手势  29-35
    3.2.1 腐蚀操作  30-31
    3.2.2 膨胀操作  31-32
    3.2.3 与模板手势做与运算  32-33
    3.2.4 移除面积小的白色独立区块  33-34
    3.2.5 分辨指尖个数  34-35
  3.3 本章小结  35-36
4 动态手势跟踪识别  36-41
  4.1 动态手势跟踪识别介绍  36-37
  4.2 动态手势跟踪识别技术实现  37
  4.3 动态手势识别流程  37-40
  4.4 本章小结  40-41
5 系统平台设计与实验结果  41-51
  5.1 动态手势识别系统整体架构  41
  5.2 系统平台实现  41-43
  5.3 系统实验效果  43-49
  5.4 实验结果分析  49-51
6 总结与展望  51-53
  6.1 本文总结  51-52
  6.2 问题与展望  52-53
参考文献  53-55
申请学位期间的研究成果及发表的学术论文  55-56
致谢  56

基于视觉的实时手势跟踪与识别研究

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