基于RGB-Depth攝像機的手勢交互技術(shù)研究與實現(xiàn).pdf

1、手勢交互是人機交互中十分重要的研究課題,近年來在虛擬現(xiàn)實、機器人控制以及交互式游戲等領(lǐng)域得到了廣泛的關(guān)注與應(yīng)用。作為一種自然友好的交互方式,基于視覺的手勢交互是手勢交互的一個重要分支,也是手勢交互目前的研究熱點和未來的發(fā)展趨勢。本文利用RGB-Depth攝像機,對基于視覺手勢交互的關(guān)鍵技術(shù)做了一系列研究,主要工作及取得的成果包括以下幾點:
　　(1)利用RGB-Depth相機,提出一種基于膚色和深度信息的手勢檢測方法。傳統(tǒng)的手勢檢

2、測通常使用膚色分割或基于外形的方法,在背景較復(fù)雜時難以將手部區(qū)域較好地分割出來。針對此問題,該方法首先對RGB相機和Depth相機進行標定,并將深度圖投影到RGB坐標系下得到投影圖,然后利用投影圖將深度分割方法和一種改進的膚色分割方法相結(jié)合進行手勢檢測。實驗證明了該方法的魯棒性,特別是在手和臉發(fā)生自遮擋或者背景中有其他人干擾而遮擋時,該方法仍然能較好地分割出手勢圖像。
　　(2)利用RGB-Depth相機,提出一種結(jié)合深度圖的手勢

3、識別方法。該方法從分類器融合的角度出發(fā),利用深度圖和AdaBoost算法訓(xùn)練手勢分類器,然后對分割出來的手勢提取Haar-like特征并識別特定手勢。實驗結(jié)果表明,這種結(jié)合深度圖的方法速度快,既能較好地滿足系統(tǒng)實時性要求,也能一定程度上提高手勢的識別率,是一種綜合性能較好的手勢識別方法。
　　(3)構(gòu)建了一個基于RGB-Depth相機的手勢交互系統(tǒng),該系統(tǒng)利用RGB-Depth相機捕獲彩色圖和深度圖,然后利用本文提出的手勢檢測和識