面向視頻的手指檢測算法的研究與實現(xiàn).pdf

1、傳統(tǒng)的人機交互很長一段時間內(nèi)局限于鍵盤、鼠標(biāo)和操縱桿的應(yīng)用,雖然風(fēng)靡全球的觸屏技術(shù)改變了這一傳統(tǒng),但是在界面的友好性和自然性方面仍不能滿足人們的要求。作為一種自然直觀的交互方式,手勢一直是國內(nèi)外眾多學(xué)者的研究熱點,但是由于手勢本身具有的多樣性、多義性以及時空上的差異性等特點,加之人手是復(fù)雜的變形體,因此一直都沒有取得突破性的進展。當(dāng)前,基于視覺的手勢識別技術(shù)的主要缺點有:(1)識別率較低;(2)對尺度變化及平面旋轉(zhuǎn)敏感;(3)實時性較差

2、。指尖檢測是手勢識別的關(guān)鍵技術(shù)之一,也面臨著同樣的問題。因此,本文以單目視覺下的手指為研究對象,探討一種滿足檢測率、實時性和魯棒性的指尖檢測算法,并設(shè)計實現(xiàn)手指檢測系統(tǒng)。
　　在已有技術(shù)的基礎(chǔ)上,本文完成的工作如下:
　　(1)針對現(xiàn)有指尖檢測框架的不足,提出一種新的指尖檢測框架。在原有框架的基礎(chǔ)上通過引入手掌寬度信息實現(xiàn)系統(tǒng)的魯棒性,通過引入指寬、指長、指向等信息進行排誤、排漏處理提升系統(tǒng)指尖正檢率,使手指檢測系統(tǒng)在具有較

3、高指尖正檢率的基礎(chǔ)上,還具有良好的魯棒性;
　　(2)針對現(xiàn)有指尖檢測算法對尺度變化和平面旋轉(zhuǎn)敏感的問題,提出兩種自適應(yīng)指尖檢測算法。應(yīng)用本文提出的指尖檢測框架,結(jié)合不同的手勢特征和后處理方案,先后提出兩種自適應(yīng)指尖檢測算法,即先通過運動和膚色特征檢測運動的膚色區(qū)域,然后通過連通域分割算法分割出手勢,接著用邊界跟蹤方法按順序存儲邊緣點,再用不同的指尖檢測算法檢測指尖并結(jié)合指寬、指長、指向等不同的特征信息對檢測結(jié)果進行過濾。實驗結(jié)果