基于Kinect的手心定位方法的研究和應(yīng)用.pdf

1、Kinect目前已經(jīng)廣泛應(yīng)用于教育，醫(yī)療，快消和日常生活等諸多領(lǐng)域，但近距識別的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性尚不能滿足人機(jī)交互的需要。為增強(qiáng)Kinect手部定位的實(shí)用性，便于開發(fā)對位置精度有較高要求的手勢交互應(yīng)用，對Kinect手心定位方法的研究成為必要。
　　本文詳述了Kinect手心定位的一系列預(yù)處理工作。提出了一個(gè)轉(zhuǎn)換公式解決原深度的灰度輸出不夠精確的問題。在原有的人體提取程序中自行編寫了一個(gè)灰度動態(tài)補(bǔ)償模塊彌補(bǔ)深度圖像和彩色圖像未完全對

2、齊造成的影響，并使用固定閾值加強(qiáng)手部分割的靈活性。
　　手部特征分為輪廓，凸包，指尖等代表的微觀特征和手心位置為代表的宏觀特征兩種。本文在使用計(jì)算機(jī)視覺的方法提取微觀特征的同時(shí)，完成了歐氏距離變換手心定位的實(shí)現(xiàn)，并定性評估其優(yōu)勢和Kinect SDK手心定位的缺陷。
　　手心位置目前并無相關(guān)的數(shù)學(xué)公式來定義。本文提出了一種符合人機(jī)交互方式的手心真實(shí)位置確定方法，并配合構(gòu)造的量化評估指標(biāo)—改善率從距離和方向兩方面定量討論在近距