基于雙攝像頭的手勢(shì)識(shí)別及運(yùn)動(dòng)參數(shù)測(cè)量方法的研究.pdf

1、人工智能作為如今發(fā)展前景廣闊、研究人數(shù)眾多的領(lǐng)域，已經(jīng)在生活、生產(chǎn)的方方面面得到應(yīng)用，并不斷催生出新的富有創(chuàng)意與實(shí)用功能的技術(shù)和產(chǎn)品。本文的研究?jī)?nèi)容是基于雙攝像頭的手勢(shì)識(shí)別及手勢(shì)運(yùn)動(dòng)參數(shù)的測(cè)量，將識(shí)別結(jié)果及運(yùn)動(dòng)參數(shù)作為控制輸入應(yīng)用到汽車的自主控制上。因此主要是計(jì)算機(jī)視覺(jué)與數(shù)據(jù)處理的綜合應(yīng)用。
　　本文首先對(duì)由攝像機(jī)采集的圖片由 RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到對(duì)膚色更敏感的HSV顏色空間；確定膚色提取閾值對(duì)膚色區(qū)域分割，去除小面積類膚色區(qū)域，

2、和臉部、頸部對(duì)手勢(shì)的干擾；之后運(yùn)用Graham掃描法提取輪廓，運(yùn)用角度判定法繪制凸包。在輪廓、凸包基礎(chǔ)上綜合應(yīng)用曲率與深度信息定位指根點(diǎn)。在之后的檢測(cè)處理中運(yùn)用Mean Shift算法對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。
　　其次，根據(jù)手部輪廓信息計(jì)算輪廓點(diǎn)Hu矩值，通過(guò)與1-10數(shù)字手勢(shì)的模板按照一定相似原則進(jìn)行匹配，完成手勢(shì)的靜態(tài)識(shí)別。
　　然后在對(duì)手勢(shì)運(yùn)動(dòng)參數(shù)測(cè)量之前，運(yùn)用張正友的標(biāo)定方法對(duì)攝像機(jī)進(jìn)行內(nèi)、外參數(shù)的標(biāo)定，得到內(nèi)參數(shù)、外參數(shù)、

3、旋轉(zhuǎn)矩陣以及相對(duì)目標(biāo)點(diǎn)的平移向量，計(jì)算雙攝像頭之間的基礎(chǔ)矩陣，得到任一點(diǎn)的極線表達(dá)形式。
　　最后完成指根點(diǎn)的三維坐標(biāo)恢復(fù)，及旋轉(zhuǎn)角度和平移向量的測(cè)量。這一部分采用立體視覺(jué)還原關(guān)鍵點(diǎn)三維坐標(biāo)。提出基于雙目攝像頭的基礎(chǔ)矩陣在極線約束下快速匹配的算法，得到指根點(diǎn)在雙攝像頭下對(duì)應(yīng)像素坐標(biāo)，利用最小二乘法解決三維坐標(biāo)恢復(fù)超定方程，獲得指根點(diǎn)的空間坐標(biāo)；提出了滿足以下3個(gè)條件的判斷控制策略：(1)起始時(shí)刻時(shí)間必須大于結(jié)束時(shí)刻時(shí)間；(2)起始