動(dòng)態(tài)手勢(shì)的識(shí)別及在PPT播放當(dāng)中的應(yīng)用研究.pdf

1、近些年來(lái)，人機(jī)交互一直是個(gè)研究的熱點(diǎn)，也在多個(gè)方面實(shí)現(xiàn)了一些相關(guān)的應(yīng)用。其中的動(dòng)態(tài)手勢(shì)識(shí)別技術(shù)也取得了一定的研究成果，使人機(jī)交互更加自然和人性化。
　　 本文所做工作的最終目的是把動(dòng)態(tài)手勢(shì)的識(shí)別應(yīng)用到PPT播放當(dāng)中，即通過(guò)動(dòng)態(tài)手勢(shì)實(shí)現(xiàn)控制播放中PPT地翻頁(yè)。本研究首先對(duì)三種色彩空間進(jìn)行了分析比較，針對(duì)手勢(shì)的膚色建模，選擇了對(duì)外部光照相對(duì)不敏感的HSV色彩空間，并對(duì)建模后的手勢(shì)二值圖進(jìn)行了平滑、形態(tài)學(xué)等技術(shù)的處理。
　　

2、其次在對(duì)動(dòng)態(tài)手勢(shì)檢測(cè)分割內(nèi)容研究當(dāng)中，首先分別采用了動(dòng)態(tài)的背景差分法和在手勢(shì)運(yùn)動(dòng)過(guò)程中對(duì)沒(méi)有變化的膚色特征建模的方法對(duì)動(dòng)態(tài)手勢(shì)進(jìn)行了檢測(cè)分割;最后通過(guò)采用背景差分和HSV色彩空間中的膚色建模結(jié)合的方法實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)手勢(shì)的檢測(cè)，結(jié)果表明取得了較好的動(dòng)態(tài)手勢(shì)圖像。
　　 再次，由于kalman濾波跟蹤算法只適用于線性空間，不能對(duì)隨機(jī)性的目標(biāo)進(jìn)行跟蹤和Camshift跟蹤算法對(duì)跟蹤目標(biāo)的背景復(fù)雜度有一定的要求，因此，在跟蹤部分的研究當(dāng)中采用