基于幾何特征的手勢識(shí)別算法研究.pdf

1、手勢是人們生活當(dāng)中一種自然而直觀的人際交流模式,隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展和人機(jī)交互逐漸向以人為中心轉(zhuǎn)移,對(duì)手勢識(shí)別的研究也逐漸成為人們研究的熱點(diǎn).然而,由于手勢本身具有的多樣性、多義性、以及時(shí)間和空間上的差異性等特點(diǎn),加之人手是復(fù)雜變形體及視覺本身的不適定性,因此基于視覺的手勢識(shí)別是一個(gè)極富挑戰(zhàn)性的多學(xué)科交叉研究課題.手勢分為動(dòng)態(tài)手勢和靜態(tài)手勢,動(dòng)態(tài)手勢定義為手運(yùn)動(dòng)的軌跡,而靜態(tài)手勢強(qiáng)調(diào)通過手型傳遞一定的意義.該文結(jié)合上海市自然科學(xué)基金資助

2、課題"手勢識(shí)別和合成算法",對(duì)靜態(tài)的手勢識(shí)別算法進(jìn)行研究.手勢識(shí)別的過程大致分為三個(gè)部分,手勢圖像預(yù)處理、手勢圖像特征提取和識(shí)別.在手勢圖像預(yù)處理部分,對(duì)已經(jīng)被標(biāo)準(zhǔn)化的手勢圖像(大小為128*128像素的bmp格式的灰度圖),根據(jù)需要采用局部平均法對(duì)圖像進(jìn)行平滑,然后對(duì)圖像采用拉普拉斯算子進(jìn)行銳化,再對(duì)圖像采用最大方差法進(jìn)行二值化,最后用八方向鄰域搜索法對(duì)二值化圖像做輪廓提取.在手勢特征提取和識(shí)別部分,該文提出了兩種基于手勢圖像幾何特征

3、的方法:HDC提取關(guān)鍵點(diǎn)的識(shí)別算法及應(yīng)用幾何矩和canny邊緣檢測結(jié)合的識(shí)別算法.在HDC提取關(guān)鍵點(diǎn)的識(shí)別算法中,提出一種提取手勢輪廓曲線關(guān)鍵點(diǎn)對(duì)手勢進(jìn)行識(shí)別的算法.手勢圖像經(jīng)過二值化后,提取其輪廓.將圖像的輪廓看成一條曲線,應(yīng)用層次離散相關(guān)原理,以一個(gè)內(nèi)核對(duì)曲線進(jìn)行多次平滑,得到曲線的尺度空間,再通過跟蹤曲線在尺度空間中的運(yùn)動(dòng)找出手勢輪廓的關(guān)鍵點(diǎn).最后通過最小距離法進(jìn)行識(shí)別.在應(yīng)用幾何矩和canny邊緣檢測結(jié)合的識(shí)別算法中,提出一種結(jié)

4、合幾何矩和邊緣檢測的手勢識(shí)別算法.手勢圖像經(jīng)過二值化處理后,提取手勢圖像的幾何矩特征,取出幾何矩特征七個(gè)特征分量中的四個(gè)分量,形成手勢的幾何矩特征向量.在灰度圖基礎(chǔ)上直接檢測圖像的邊緣,利用直方圖表示圖像的邊界方向特征.最后,通過設(shè)定兩個(gè)特征的權(quán)重來計(jì)算圖像間的距離,對(duì)30個(gè)字母手勢進(jìn)行識(shí)別.最后,HDC提取關(guān)鍵點(diǎn)的識(shí)別算法在實(shí)驗(yàn)中對(duì)30個(gè)手勢進(jìn)行識(shí)別,識(shí)別率為83.3﹪.應(yīng)用幾何矩和canny邊緣檢測結(jié)合的識(shí)別算法結(jié)合了兩種圖像特征的