基于背景圖像差分的手勢分割方法研究.pdf

1、以手直接作為輸入的人機交互方式和其他輸入方式相比具有自然性、簡潔性、直接性和豐富性的特點，在基于視覺的手勢識別過程中，手勢分割效果的好壞直接影響著后續(xù)手勢跟蹤、手勢特征提取以及手勢識別結(jié)果的優(yōu)劣。 在基于視覺的手勢圖像分割研究中，為了采集和控制視頻手勢源，對視頻采集方法的現(xiàn)狀和原理進行了研究分析后，利用Visual Studio2003和DirectShow作為開發(fā)平臺，設(shè)計并實現(xiàn)了WDM和DirectShow相結(jié)合的手勢分割實

2、驗平臺軟件。該軟件具備控制視頻源屬性、捕獲圖像格式、保存圖像等功能，可以生成靜態(tài)手勢圖像、動態(tài)手勢序列圖像和手勢視頻文件，并可以實時捕獲關(guān)鍵幀以供實時手勢分析之用。 在深入研究了手勢識別與手勢圖像分割的原理和現(xiàn)狀后，對當前手勢識別方法進行了總結(jié)，分析了各種方法的優(yōu)劣。結(jié)合圖像分割的分類，研究了基于背景差分的手勢分割方法，在實驗的基礎(chǔ)上，分析了試驗環(huán)境下背景噪聲和手勢陰影的特點，提出了一種新的實時更新背景的方法來消除這種噪聲和手勢

3、陰影，并進行了大量試驗。試驗顯示，該方法對消除該類噪聲和手勢的光影具有很好的效果。 最后，提出利用一種基于分塊的自適應(yīng)閾值分割方法對手勢圖像進行分割，通過形態(tài)學(xué)方法對手勢二值圖像進行處理，最終輸出二值手勢圖像。為了驗證算法具有可靠性和達到理想的分割效果，分別使用靜態(tài)背景下最大類間方差方法和動態(tài)背景下最大類間方差方法，與所提出的方法進行實驗對比，實驗顯示新方法實驗產(chǎn)生的手勢分割圖像效果理想，可以為后續(xù)手勢識別研究提供效果理想的手勢