基于近紅外視覺(jué)的人手檢測(cè)研究.pdf

1、基于視覺(jué)的手勢(shì)交互，相對(duì)于鼠標(biāo)、鍵盤(pán)等傳統(tǒng)的人機(jī)交互方式，能夠以非接觸的交互方式避免對(duì)用戶(hù)的侵入性，并且更加直觀(guān)、更加自然，在虛擬現(xiàn)實(shí)、手語(yǔ)識(shí)別、智能操控等領(lǐng)域有著廣闊的應(yīng)用前景。所以基于視覺(jué)的手勢(shì)交互研究在計(jì)算機(jī)視覺(jué)、模式識(shí)別及人工智能等領(lǐng)域獲得了廣泛的關(guān)注。同時(shí)，它也面臨著手勢(shì)自由度高、應(yīng)用情境背景多變、操作者個(gè)體差異等多方面的挑戰(zhàn)，因此在該領(lǐng)域的研究具有重要的潛在研究?jī)r(jià)值。
　　 本文的研究首先由投影環(huán)境下的手勢(shì)交互入手，

2、建立了投影儀-攝像頭交互系統(tǒng)。通過(guò)主動(dòng)紅外光源的設(shè)計(jì)，消除了投影環(huán)境下背景、光照等的變化，以期實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)性的手勢(shì)交互。研究主要圍繞基于圖像處理和統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別的方法進(jìn)行，在此基礎(chǔ)上對(duì)更為廣泛的復(fù)雜背景下的手勢(shì)交互進(jìn)行了深入的探索。
　　 在對(duì)手勢(shì)交互關(guān)鍵技術(shù)的研究中，本文的主要工作和成果包括以下幾個(gè)方面：
　　 1．投影交互環(huán)境下的手部定位和指尖定位，以求滿(mǎn)足投影交互的基本需求。主要是通過(guò)幀間差分、邊緣提取和引入手臂的幾何約

3、束的方法實(shí)現(xiàn)手部的定位，再利用漫水填充算法實(shí)現(xiàn)手部的分割。然后，結(jié)合Deutsch骨架提取算法及基于SUSAN算子的角點(diǎn)檢測(cè)算法，完成實(shí)時(shí)指尖定位。
　　 2．在對(duì)Dalal等人提出的基于梯度直方圖(HOG)特征和線(xiàn)性支撐向量機(jī)(SVM)的目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)的研究基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)了復(fù)雜背景下的快速人手檢測(cè)。具體來(lái)說(shuō)，對(duì)圖像局部劃分進(jìn)行了改進(jìn)，避免了特征計(jì)算中對(duì)圖像的重復(fù)掃描，增強(qiáng)了局部到整體的特征映射，并采用預(yù)計(jì)算方式極大地縮減了特征提取

4、過(guò)程的時(shí)耗。在這部分工作基礎(chǔ)上引入候選框置信度，并采用尺度分組的方式實(shí)現(xiàn)了對(duì)單手的實(shí)時(shí)檢測(cè)追蹤。
　　 3．對(duì)HOG特征進(jìn)行了改進(jìn)，實(shí)現(xiàn)了特征長(zhǎng)度壓縮和檢測(cè)率提高的雙重優(yōu)化。引入局部PCA，根據(jù)局部特征在整體判決中的作用，自適應(yīng)地對(duì)局部特征進(jìn)行壓縮，實(shí)現(xiàn)了對(duì)HOG特征的有效降維；并結(jié)合UniformLocalBinaryPattern這種紋理描述特征，增強(qiáng)了特征的局部描述力，完成了對(duì)HOG特征的改進(jìn)。
　　 4．開(kāi)發(fā)了一