基于視覺信息的手勢識別系統(tǒng)設(shè)計.pdf

1、隨著計算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，人機(jī)交互的演化趨勢越來越智能，越來越易用。未來人們將擺脫任何形式的交互界面，借助于人工智能與大數(shù)據(jù)的融合，能夠非常直觀、全面地捕捉到人的需求，并且協(xié)助我們處理。自然用戶交互系統(tǒng)是當(dāng)前人機(jī)交互界面研究中的熱點(diǎn)領(lǐng)域，被認(rèn)為是下一代人機(jī)交互界面的發(fā)展方向?；谝曈X的手勢交互技術(shù)一直是計算機(jī)視覺領(lǐng)域非常活躍和富有挑戰(zhàn)性的研究課題，同時也是新一代人機(jī)交互技術(shù)中的熱點(diǎn)問題之一，受到了國內(nèi)外研究人員的廣泛關(guān)注。
　　本文在

2、分析與總結(jié)國內(nèi)外手勢交互技術(shù)相關(guān)研究的基礎(chǔ)上，針對基于視覺信息的手勢交互算法與模型進(jìn)行了系統(tǒng)性的研究。主要研究內(nèi)容和成果體現(xiàn)在以下幾個方面：
　　(一)針對復(fù)雜光照環(huán)境下的手勢分割存在的光照干擾問題，提出了改進(jìn)的Retinex光照預(yù)處理算法,通過實(shí)驗(yàn)分析表明，改進(jìn)后的Retinex光照預(yù)處理算法能有效的處理手勢圖像光照干擾，且很好的保留了圖像的細(xì)節(jié)信息。
　　(二)針對復(fù)雜背景下AdaBoost算法手勢檢測誤檢率較高的問題，

3、本文結(jié)合膚色分割檢測算法和AdaBoost算法各自的特點(diǎn)，提出了融入膚色信息的 AdaBoost手勢分割算法，實(shí)驗(yàn)表明，該方法具有檢測率高、誤檢率低、適應(yīng)性好及魯棒性強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)，對復(fù)雜光照環(huán)境下的手勢圖像具有較好的檢測效果，實(shí)用性得到增強(qiáng)。
　　(三)針對復(fù)雜背景環(huán)境下手勢識別算法存在的問題，本文提出了基于視覺詞袋模型的手勢識別算法，最終利用多類支持向量機(jī)作為分類器區(qū)分不同手勢。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的算法能夠有效地解決基于視覺手勢