基于Android平臺的手勢識別技術(shù)的研究與應(yīng)用.pdf

1、近年來，移動互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)正在快速發(fā)展。與此同時，搭載著移動操作系統(tǒng)的移動設(shè)備使用數(shù)量也在與日俱增。在當(dāng)今流行的各種移動操作系統(tǒng)，Android系統(tǒng)憑借著其開源、應(yīng)用程序豐富等優(yōu)勢發(fā)展迅速。然而，Android平臺的人機(jī)交互方式仍舊以觸摸屏幕操作為主，并沒有太多創(chuàng)新的交互方式出現(xiàn)。
　　本文主要研究將手勢識別技術(shù)應(yīng)用于Android平臺的相關(guān)內(nèi)容，為Android平臺的人機(jī)交互提供一種嶄新的、更加人性化的交互方式。通過對手勢檢測、手勢

2、識別等算法的研究，本文在Android平臺上開發(fā)了一款對常見的六種手勢進(jìn)行識別的APP應(yīng)用，該應(yīng)用具有較好的擴(kuò)展性。本文的主要研究工作如下：
　　1）在手勢檢測階段，使用了Viola-Jones目標(biāo)物體檢測算法來進(jìn)行手勢檢測，并選取能夠表現(xiàn)局部紋理特性的LBP特征來進(jìn)行相關(guān)分類器的訓(xùn)練。Viola-Jones檢測框架在人臉識別領(lǐng)域中有著廣泛的應(yīng)用，但在手勢檢測方面的應(yīng)用并不多見。而在特征的選取方面，使用LBP特征與基于Voila-

3、Jones檢測框架中使用的Haar-like特征相比，識別率基本持平，但前者的運算量極小，實時性好，適合用于Android平臺上。
　　2）在手勢識別階段，本文在檢測出手勢的大致區(qū)域的基礎(chǔ)上，通過對手勢區(qū)域的分割，手勢邊緣檢測以及輪廓提取等步驟，得到手勢的輪廓信息。進(jìn)而通過使用具有不受位移、尺度、旋轉(zhuǎn)等因素干擾的Hu矩信息，使用模板匹配算法來進(jìn)行手勢的分類信息，從而實現(xiàn)手勢識別功能。
　　3）通過調(diào)用OpenCV相關(guān)函數(shù)編程

4、實現(xiàn)了前面介紹的算法，該程序可以識別六種特定的靜態(tài)手勢。然后使用NDK工具將其封裝為Android平臺可以調(diào)用的JNI接口。本文通過調(diào)用手勢識別的接口實現(xiàn)了一款以懸浮框顯示的APP應(yīng)用。該應(yīng)用可將識別到的手勢信息以廣播的形式發(fā)送給其他應(yīng)用程序。最后展示了使用該應(yīng)用對一個圖片瀏覽器控制的例子。在處理器為單核1GHz、Android系統(tǒng)為4.0.4版本的中興U950手機(jī)上，該應(yīng)用處理一幅大小為200*160的視頻序列幀（從輸入到識別出手勢）