基于壓縮感知的手勢運動識別.pdf

1、手勢識別是計算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個重要研究方向，具有廣闊的應(yīng)用前景。以手勢作為人機(jī)交互的媒介，體現(xiàn)了以人為中心的交互理念?；谟嬎銠C(jī)視覺的手勢識別技術(shù)正在逐漸改變?nèi)藗兊纳罘绞?，逐漸擺脫傳統(tǒng)的輸入方式，如鼠標(biāo)、鍵盤等。手勢是一種自然的，和諧的，符合人類交流習(xí)慣的一種交互方式，逐漸被應(yīng)用于虛擬現(xiàn)實系統(tǒng)中，還可以應(yīng)用于教學(xué)、遠(yuǎn)程控制、互動游戲等。盡管基于計算機(jī)視覺的手勢識別相關(guān)研究已取得了很大進(jìn)步，但手勢識別技術(shù)要想獲得更廣泛的應(yīng)用，目前仍然存

2、在著許多亟需解決的問題。針對復(fù)雜的背景，弱光照等外界條件，手勢自身的多樣性，考慮到人手的各個關(guān)節(jié)，以及人手的運動，手勢具有27個自由度，這給手勢檢測與跟蹤帶來了很大的困難。如何快速從手勢運動視頻序列中檢測并提取手勢位置信息，如何對檢測到的手勢運動進(jìn)行魯棒性的跟蹤，是手勢運動識別需要解決的兩個主要問題。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴在手勢檢測階段，首先采集大量手勢樣本，離線訓(xùn)練手勢樣本級聯(lián)分類器，在手勢檢測的時候?qū)τ谌豕庹窄h(huán)境下采集到

3、的手勢視頻圖像需要進(jìn)行圖像預(yù)處理，即利用暗通道原理對其進(jìn)行圖像增強(qiáng)處理，使圖像盡量恢復(fù)成正常光照下的圖像，然后采用結(jié)合膚色的Adaboost方法對手勢進(jìn)行快速檢測，從而實現(xiàn)在弱光照下手勢的檢測與識別。⑵在手勢跟蹤階段，我們將壓縮感知理論應(yīng)用于手勢跟蹤，利用壓縮感知原理快速提取手勢特征，并改進(jìn)了傳統(tǒng)的實時壓縮感知目標(biāo)跟蹤算法，將手勢檢測與跟蹤進(jìn)行融合，結(jié)合了特征權(quán)值的方法，通過貝葉斯分類器響應(yīng)最大值得到下一幀目標(biāo)區(qū)域，從而實現(xiàn)對手勢連續(xù)、