基于表觀的二維手勢識別方法研究.pdf

1、隨著計算機視覺技術(shù)的發(fā)展以及人們對新的交互手段的需求，基于計算機視覺的交互系統(tǒng)(如手語、人臉、表情、唇讀、頭勢、體勢等)便逐漸發(fā)展起來。其中手勢完全可以作為一種手段，它生動、形象、直觀，可以增強人機交互過程中的自然性。
　　 本文從自然人機交互的角度出發(fā)，研究了基于表觀的二維手勢識別技術(shù)，并實現(xiàn)了一個基于簡單自然手勢的人機交互系統(tǒng)并應用到鼠標控制中，為后續(xù)的深入研究奠定了平臺基礎(chǔ)。具體研究工作包括以下幾個方面：
　　 (

2、1)為了克服現(xiàn)有的手勢分割算法中單線索分割的局限，提出一種基于概率模型的表觀手勢分割方法。該方法首先利用膚色概率分布圖得到圖像的膚色信息，然后將圖像分塊后用統(tǒng)計的差減法得到運動信息，最后結(jié)合手勢的膚色分布與運動信息的多線索融合進行手勢分割。實驗結(jié)果表明，此方法提高了復雜背景下的手勢分割的準確度。
　　 (2)針對現(xiàn)有動態(tài)手勢跟蹤方法不能準確跟蹤輪廓的缺點，從統(tǒng)計和概率分布上考慮，通過將現(xiàn)有的一維膚色概率分布擴展為二維膚色概率分布

3、，提高了膚色的表示精度。該方法首先通過將各個像素分別看作獨立的系統(tǒng)，并建立像素狀態(tài)模型估計當前像素與區(qū)域的狀態(tài)，然后對當前幀進行基于區(qū)域的自適應閾值分割，以達到對手勢進行實時輪廓跟蹤的目的。
　　 (3)針對傳統(tǒng)的目標物形狀識別不能識別相似樣本，且在多樣本、多分類的情況下分類率低等問題，利用小波多分辨率分析的細節(jié)信息與近似信息對物體形狀具有特征描述的特點，通過對輪廓鏈碼p階歸一化極半徑信號Haar小波分解，提取出一種用于形狀識別