基于單目視覺的手指識(shí)別跟蹤系統(tǒng)設(shè)計(jì).pdf

1、隨著計(jì)算科學(xué)、通信技術(shù)和顯示設(shè)備的飛速發(fā)展,人機(jī)交互方式顯得相對(duì)落后,傳統(tǒng)的交互設(shè)備帶來(lái)的不便性和束縛感阻礙了人機(jī)交互的發(fā)展。如今,新式人機(jī)交互方法得到了學(xué)者們的廣泛研究,其中基于視覺的手部檢測(cè)方法實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互成為了研究熱點(diǎn)。由于其具有不依賴復(fù)雜的硬件設(shè)備的優(yōu)點(diǎn),擁有著廣泛的應(yīng)用前景和研究?jī)r(jià)值。
　　本文主要研究了單目視覺下手指檢測(cè)跟蹤系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)方法。手指檢測(cè)跟蹤系統(tǒng)主要分為三個(gè)部分:手部檢測(cè),指尖識(shí)別和手部跟蹤。手部檢測(cè)結(jié)

2、果為指尖識(shí)別和手部跟蹤提供對(duì)象,手部跟蹤則在新的一幀中為手部檢測(cè)確定目標(biāo)。而指尖檢測(cè)主要功能是在手部提取結(jié)果中確定指尖位置。三個(gè)部分相互協(xié)調(diào),實(shí)現(xiàn)了連續(xù)圖像中的手部檢測(cè)和跟蹤。
　　本文的研究重點(diǎn)側(cè)重于手部檢測(cè)和指尖識(shí)別。手部檢測(cè)和指尖識(shí)別采用了不同的手部特征作為檢測(cè)條件,充分利用了攝像頭獲取的二維手部特征。手部檢測(cè)依靠人體膚色的均勻性和特殊性,采用基于YCbCr顏色空間的膚色提取方法,有效的排除了亮度對(duì)顏色提取的干擾,實(shí)現(xiàn)了復(fù)雜

3、背景和不同光照條件下的手部提取。指尖識(shí)別依靠人類手指尖處輪廓曲率值穩(wěn)定的特點(diǎn),采用基于輪廓曲率的指尖檢測(cè)算法作為指尖檢測(cè)條件,有效地提取出了符合曲率的類指尖點(diǎn)。同時(shí),本文基于指尖在二維圖像上的分布特點(diǎn),提出了采用輪廓凸包結(jié)合曲率檢測(cè)的方法以確定指尖點(diǎn)位置,排除了例如指縫處的類指尖點(diǎn)等多種干擾,實(shí)現(xiàn)了指尖位置快速和準(zhǔn)確的檢測(cè)。對(duì)于手部跟蹤,直接采用了Camshift作為跟蹤算法,由于其基于顏色直方圖跟蹤目標(biāo)的特點(diǎn),非常適合跟蹤手部這種具有