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文檔簡介
1、隨著人機(jī)交互技術(shù)的不斷發(fā)展,各種各樣的新型人機(jī)交互技術(shù)不斷涌現(xiàn)?;谝曈X的手勢識(shí)別技術(shù)由于比較符合交流習(xí)慣成為近年來應(yīng)用于入機(jī)交互技術(shù)中的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)?;谝曈X的手勢識(shí)別是當(dāng)前涉及圖象處理、模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺等領(lǐng)域的一個(gè)比較活躍的課題?;谝曈X的手勢識(shí)別具有很廣泛的應(yīng)用價(jià)值,例如(1)控制VR中的智能化;(2)機(jī)器人控制;(3)虛擬現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)中的多模式接口等。 目前關(guān)于手勢識(shí)別的研究大多是基于靜態(tài)的手勢識(shí)別,而對(duì)于實(shí)時(shí)的動(dòng)態(tài)手勢
2、跟蹤與識(shí)別涉及較少,本文創(chuàng)新性地研究了復(fù)雜背景下的實(shí)時(shí)手勢跟蹤與識(shí)別技術(shù)。隨著實(shí)驗(yàn)的不斷完善,此項(xiàng)技術(shù)勢必會(huì)促進(jìn)手勢識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用,使得人機(jī)交互更加自然方便。 首先本文在手勢分割階段提出了膚色提取并溶合運(yùn)動(dòng)信息的新方法。具體方法是利用YCbCr顏色空間和基于高斯模型的膚色建模對(duì)膚色進(jìn)行提取,并通過圖像差運(yùn)算進(jìn)行運(yùn)動(dòng)信息分析去除圖像中的類膚色背景。該方法保證了在復(fù)雜背景下手勢分割的準(zhǔn)確性。 其次本文在手勢跟蹤算法中提出了C
3、AMSHIFT算法與Kalman濾波算法相結(jié)合的新方法確定搜索窗口以獲得手的位置。具體算法為,使用CamshiR算法計(jì)算手勢跟蹤窗口的位置和大小,并用Kalman濾波預(yù)測手心位置。該算法很大程度上提高了跟蹤效率,保證了跟蹤的實(shí)時(shí)性。 最后在手勢識(shí)別階段利用基于Hausdorff距離的模板匹配方法實(shí)現(xiàn)了對(duì)預(yù)定義的兩種手勢進(jìn)行識(shí)別。為了驗(yàn)證以上算法,本文設(shè)計(jì)了一個(gè)人機(jī)交互系統(tǒng),該系統(tǒng)可以利用手與機(jī)器進(jìn)行簡單的操作交互。實(shí)驗(yàn)表明,該系
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