基于視覺(jué)的動(dòng)態(tài)手勢(shì)識(shí)別相關(guān)技術(shù)研究及實(shí)現(xiàn).pdf

1、日常生活中，我們經(jīng)常需要與計(jì)算機(jī)進(jìn)行交互活動(dòng)。最初的人機(jī)交互方式是采用命令行的方式，這種方式需要使用者掌握大量的命令，對(duì)使用者要求較高。之后的人機(jī)交互主要采用窗口界面的方式，這種交互方式與命令行相比，更加的直觀、簡(jiǎn)單，但是這種交互是以計(jì)算機(jī)為中心，有其自身的局限性。近年來(lái)，出現(xiàn)了新一代的人機(jī)交互方式，這種交互方式的特點(diǎn)是以人為中心。手語(yǔ)作為一種基于視覺(jué)和動(dòng)作的人體語(yǔ)言，引起了大量研究者的關(guān)注。手語(yǔ)包含的信息量非常豐富，自然語(yǔ)言能夠表達(dá)的

2、意思，手語(yǔ)都可以完整的表達(dá)出來(lái)，所以我們完全可以通過(guò)手勢(shì)來(lái)進(jìn)行人機(jī)交互，這種交互方式簡(jiǎn)單而且人性化，比較符合人類的交流習(xí)慣。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴手勢(shì)分割方法：該方法綜合了膚色分割和運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法。本文對(duì)三種運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法進(jìn)行了實(shí)現(xiàn)，并對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果和運(yùn)行時(shí)間進(jìn)行了詳細(xì)比較。⑵旋轉(zhuǎn)性可控特征的提取算法：該算法在現(xiàn)有特征提取算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn)，此方法可以區(qū)分不同旋轉(zhuǎn)度的手形。⑶手形識(shí)別算法：本文采用的手形識(shí)別算法是前饋神經(jīng)

3、網(wǎng)絡(luò)，并且在原型系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)了該算法的應(yīng)用。⑷基于外接橢圓中心距離的跟蹤算法：該算法最初應(yīng)用于多目標(biāo)跟蹤，原理簡(jiǎn)單，效率較高，而且可以應(yīng)用于雙手勢(shì)跟蹤。⑸軌跡識(shí)別算法：本文采用的軌跡識(shí)別算法是隱馬爾可夫模型，并且在原型系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)了該算法的應(yīng)用。本原型系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的軟件環(huán)境是Windows操作系統(tǒng)，開(kāi)發(fā)平臺(tái)是Visual C++6.0，開(kāi)發(fā)語(yǔ)言采用C++語(yǔ)言，采用的視覺(jué)庫(kù)是OpenCV，硬件平臺(tái)包含一個(gè)攝像頭，一臺(tái)筆記本電腦，其中CPU主頻2.