基于DSP的手勢(shì)識(shí)別.pdf

1、隨著虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)的迅猛發(fā)展，研究符合人際交流習(xí)慣的新穎人機(jī)交互技術(shù)已經(jīng)變得非?；钴S，同時(shí)也取得了很大進(jìn)步。這些研究包括人臉識(shí)別、唇讀、頭部運(yùn)動(dòng)跟蹤、凝視跟蹤、手勢(shì)識(shí)別等等，人機(jī)交互技術(shù)已經(jīng)從以計(jì)算機(jī)為中心逐步轉(zhuǎn)移到以人為中心，是多種媒體、多種模式的交互技術(shù)。其中，手勢(shì)識(shí)別正成為其中一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)。
　　本文對(duì)基于DSP的手勢(shì)識(shí)別技術(shù)進(jìn)行了比較深入的研究，并提出了自己的識(shí)別算法。首先介紹了以DM643為核心的硬件平臺(tái)、軟件平臺(tái)以及應(yīng)用

2、程序設(shè)計(jì)和開發(fā)；隨后研究并實(shí)現(xiàn)了一套基于DSP的手勢(shì)識(shí)別系統(tǒng)，整個(gè)研究過程分為四大部分，具體工作如下：(1)手勢(shì)圖像的獲取。使用采集模塊中的API函數(shù)、SCOM通信以及回調(diào)函數(shù)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)視頻幀的捕獲。(2)預(yù)處理。首先利用膚色信息分割出手勢(shì)區(qū)域，進(jìn)行二值化；然后對(duì)二值圖像消噪，采用中值濾波和開運(yùn)算。(3)特征提取。首先采用連通域檢測(cè)出只含手勢(shì)區(qū)域，用八鄰域搜索法對(duì)手勢(shì)圖像進(jìn)行邊界跟蹤；研究了手勢(shì)的特征，如手勢(shì)面積、手指?jìng)€(gè)數(shù)等。(4)識(shí)別和