基于圖像序列的手勢(shì)識(shí)別研究.pdf

1、近年來，隨著人機(jī)交互技術(shù)快速發(fā)展，人機(jī)交互的方式也呈現(xiàn)出多樣化的趨勢(shì)?，F(xiàn)有的人機(jī)交互手段主要是基于鼠標(biāo)和鍵盤，但是利用人的手勢(shì)與計(jì)算機(jī)進(jìn)行交互的方式也逐漸興起，這種交互技術(shù)更加符合人類交流習(xí)慣。使用人的手勢(shì)進(jìn)行人機(jī)交互的首要條件是對(duì)手勢(shì)進(jìn)行識(shí)別，本文針對(duì)手勢(shì)的識(shí)別方法做了研究。
　　 本文主要是對(duì)計(jì)算機(jī)視覺條件下的基于圖像序列的手勢(shì)識(shí)別研究，計(jì)算機(jī)視覺采用的是單目攝像頭，通過攝像頭分別獲取靜態(tài)手勢(shì)和動(dòng)態(tài)手勢(shì)的圖像序列，并分別對(duì)獲

2、取的圖像序列進(jìn)行識(shí)別。在靜態(tài)手勢(shì)識(shí)別方面主要涉及到關(guān)鍵幀的提取、手勢(shì)的分割、手勢(shì)的特征提取、手勢(shì)的識(shí)別分類等領(lǐng)域，在手勢(shì)分割階段主要是通過膚色信息對(duì)圖像進(jìn)行二值化，接著對(duì)二值化之后的圖像進(jìn)行連通成分的構(gòu)造，然后再對(duì)圖像進(jìn)行噪聲處理，包括膨脹、腐蝕、濾波等。提取出輪廓之后采用傅立葉描述子提取特征值，最后采用K近鄰的方式對(duì)特征進(jìn)行分類。在動(dòng)態(tài)手勢(shì)識(shí)別中首先要對(duì)動(dòng)態(tài)手勢(shì)的軌跡進(jìn)行跟蹤，采用的跟蹤算法是經(jīng)過改進(jìn)的均值漂移算法，對(duì)跟蹤出的軌跡進(jìn)行