基于結(jié)構(gòu)特征提取的手勢(shì)識(shí)別系統(tǒng)研究.pdf

1、人機(jī)交互(Human-Computer Interaction，HCI)技術(shù)，在如今已成為世界重大科學(xué)技術(shù)之一。其最主要的核心課題是基于視覺信息的接口(Vision-BasedInterface，VBI)問題，而手勢(shì)，作為人類日常生活當(dāng)中一種直觀而自然的信息表達(dá)和人際交流方式，包含有大量的、符合人類認(rèn)知習(xí)慣的交互信息，因此跟蹤識(shí)別自然手勢(shì)是VBI和HCI研究的一項(xiàng)重要內(nèi)容。將人手直接作為處理器的信息輸入設(shè)備，通過變換手勢(shì)直接控制其他設(shè)備

2、的技術(shù)，由于其非接觸、信息傳輸量大、安裝方便、價(jià)格低廉等優(yōu)勢(shì)，越來(lái)越受到人們的關(guān)注。
　　現(xiàn)有的大部分的手勢(shì)識(shí)別算法在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中大都存在:1.靜態(tài)背景需求、2.膚色提取中包含非膚色部分、3.手腕位置界定模糊或需要先驗(yàn)知識(shí)輔助定位、4.識(shí)別過程非智能化能局限性。針對(duì)以上問題，本文研究了引入人體結(jié)構(gòu)參數(shù)的手勢(shì)識(shí)別技術(shù)，并實(shí)現(xiàn)了基于簡(jiǎn)單的自然手勢(shì)姿態(tài)識(shí)別，為后續(xù)的進(jìn)一步研究工作奠定了平臺(tái)基礎(chǔ)。本文的具體研究工作主要包括以下幾個(gè)部分:

3、
　　(1)手語(yǔ)結(jié)構(gòu)成分分析:當(dāng)今手語(yǔ)主要分為兩類不同手語(yǔ):手勢(shì)語(yǔ)與手指語(yǔ)。手指語(yǔ)指的是用手指的指式軌跡變化描述字母，并按照一定語(yǔ)法規(guī)則頻出詞語(yǔ)的一種手語(yǔ)語(yǔ)言表達(dá)方式。手勢(shì)語(yǔ)指的是用手勢(shì)模擬事物的形狀、動(dòng)作，輔以一定的姿態(tài)和表情的手語(yǔ)表達(dá)方式。目前在我國(guó)，聾啞人交往主要使用手勢(shì)語(yǔ)，并適當(dāng)?shù)呐浜鲜种刚Z(yǔ)。
　　(2)手勢(shì)分割:本文提出一種基于結(jié)構(gòu)特征提取的手勢(shì)分割方法。該方法首先通過膚色分布和Hart特征檢索出圖像中的人臉區(qū)域和

4、膚色區(qū)域，然后結(jié)合人體結(jié)構(gòu)比例，以及手掌紋理特征等多重信息進(jìn)行手勢(shì)分割。最終實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，該方法提高了復(fù)雜動(dòng)態(tài)背景下的手勢(shì)分割的準(zhǔn)確度。
　　(3)動(dòng)態(tài)手勢(shì)跟蹤:在手語(yǔ)交流的過程中，手，作為一非剛性體在手語(yǔ)實(shí)現(xiàn)過程中會(huì)發(fā)生許多無(wú)規(guī)律的變形。所以在常規(guī)的跟蹤算法記錄其運(yùn)動(dòng)軌跡的過程中極易發(fā)生目標(biāo)丟失的現(xiàn)象。本文通過匹配人體骨架結(jié)構(gòu)，將復(fù)雜的手勢(shì)變換簡(jiǎn)化為簡(jiǎn)單的線棍模型，并保證對(duì)于形變、偏轉(zhuǎn)的手的實(shí)時(shí)穩(wěn)定跟蹤。
　　(4)手勢(shì)特