復(fù)雜背景下基于視覺的手勢檢測與識別算法研究.pdf

1、基于視覺的手勢識別技術(shù)是自然人機(jī)交互方式中一個(gè)非常重要的研究方向,在虛擬(增強(qiáng))現(xiàn)實(shí)、機(jī)器人控制、智能家電、游戲控制以及人機(jī)手語翻譯等領(lǐng)域有著廣闊的應(yīng)用前景。但是由于環(huán)境的復(fù)雜性和手勢的多樣性、隨機(jī)性,使得基于視覺的手勢識別仍然十分困難,所以本文著重研究了復(fù)雜背景下的手勢檢測和識別方法。
　　在手勢檢測方面,針對實(shí)際應(yīng)用背景的復(fù)雜多變性特點(diǎn),選用人臉排除、膚色分割和手形比較的方法。由于人臉的存在會影響手勢分割的效果,所以首先采用V

2、iola&Jones方法和Camshift算法檢測和追蹤人臉,然后用大于面部區(qū)域的黑色圓圈或者矩形替代排除人臉。在進(jìn)行皮膚分割時(shí),提出了改進(jìn)的自適應(yīng)膚色模型,該模型融合了YCrCb空間下的閾值法和HSI空間下的直方圖法,以適應(yīng)不同光照變化、不同膚色用戶以及噪聲干擾的影響。最后,采用基于Hu矩的手形比較算法,從分割的皮膚區(qū)域中進(jìn)一步定位手部區(qū)域。
　　在手勢識別方面,提出了融合Hu矩和快速魯棒特征包(BoF-SURF)的手勢特征描述