基于指尖信息的手勢(shì)識(shí)別與人機(jī)交互應(yīng)用研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展，人與計(jì)算機(jī)之間的交互活動(dòng)變得越來(lái)越普遍，同時(shí)人與計(jì)算機(jī)之間的交互方式也越來(lái)越多樣化。當(dāng)前人機(jī)交互比較成熟的方式主要是基于鼠標(biāo)、鍵盤(pán)等外設(shè)的交互方式和基于觸摸屏技術(shù)的交互方式。盡管這些交互方式已經(jīng)非常成熟，能很好地實(shí)現(xiàn)人與機(jī)器之間的交互，但是這些交互方式屬于接觸式交互方式，具有一定的局限性，并不能完全釋放手的操作能力。因此，越來(lái)越多的研究者開(kāi)始研究基于視覺(jué)的非接觸式人機(jī)交互，通過(guò)利用攝像頭撲捉到人的手部活動(dòng)，識(shí)別

2、手勢(shì)的含義，實(shí)現(xiàn)人與機(jī)器的交互。這種交互方式充分發(fā)揮了手的潛力，并且人們可以釋放雙手，不用將雙手束縛在外部設(shè)備上。2010微軟發(fā)布的Kinect設(shè)備能提供彩色數(shù)據(jù)、深度數(shù)據(jù)和骨骼數(shù)據(jù)，使得基于視覺(jué)的人機(jī)交互變得更便捷。本文通過(guò)利用Kinect設(shè)備基于指尖信息識(shí)別出常用的靜態(tài)手勢(shì)和動(dòng)態(tài)手勢(shì)，并將識(shí)別出的手勢(shì)作為指令來(lái)控制軟件或硬件應(yīng)用系統(tǒng)的動(dòng)作，實(shí)現(xiàn)人與機(jī)器的非接觸式人機(jī)交互。
　　本文將幾種常用的靜態(tài)手勢(shì)和動(dòng)態(tài)手勢(shì)作為基本的識(shí)別目

3、標(biāo)。針對(duì)靜態(tài)手勢(shì)，利用Kinect提供的深度和骨骼數(shù)據(jù)快速定位手部在深度圖中的區(qū)域，并將該區(qū)域轉(zhuǎn)換到彩色圖像中，對(duì)轉(zhuǎn)換后的區(qū)域利用YCrCb膚色模型進(jìn)行手勢(shì)分割，利用本文提出的靜態(tài)手勢(shì)的掌心點(diǎn)提取算法和指尖點(diǎn)檢測(cè)算法求取分割后手部區(qū)域的掌心點(diǎn)和指尖點(diǎn)，結(jié)合內(nèi)輪廓特征、距離比閡值和彎曲特征識(shí)別出靜態(tài)手勢(shì)。針對(duì)動(dòng)態(tài)手勢(shì)，利用本文提出的動(dòng)態(tài)手勢(shì)的掌心點(diǎn)提取算法和指尖點(diǎn)檢測(cè)算法識(shí)別出指尖點(diǎn)，跟蹤指尖點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)軌跡，提取指尖點(diǎn)運(yùn)動(dòng)軌跡的特征，利用軌

4、跡走向特征、突變點(diǎn)特征、角度閾值和距離比閡值識(shí)別出動(dòng)態(tài)手勢(shì)。
　　本文所提出的基于Kinect的靜態(tài)手勢(shì)識(shí)別算法和動(dòng)態(tài)手勢(shì)識(shí)別算法較好地提取出指尖信息，實(shí)現(xiàn)了對(duì)常用的靜態(tài)手勢(shì)和動(dòng)態(tài)手勢(shì)的識(shí)別。由于該方法在手勢(shì)分割階段先利用深度數(shù)據(jù)縮小了手部所在的區(qū)域，使得在基于YCrCb膚色模型分割手勢(shì)階段可以適當(dāng)擴(kuò)大閾值的區(qū)間，減少了光照對(duì)手勢(shì)識(shí)別的影響，提高了手勢(shì)識(shí)別的穩(wěn)定性。通過(guò)將識(shí)別出的手勢(shì)作為控制指令，成功實(shí)現(xiàn)了人對(duì)機(jī)器小車(chē)、PPT播放