版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
1、隨著計算機技術(shù)的迅速發(fā)展,手勢識別已經(jīng)成為人機交互中的一項關(guān)鍵技術(shù)?;谝曈X的手勢識別以其顯著的優(yōu)勢,是當(dāng)前圖像處理、模式識別、計算機視覺等領(lǐng)域的一個比較活躍的課題。本文主要研究基于視覺的手勢識別和手勢跟蹤。
本文介紹并實現(xiàn)了兩種算法,一種是基于幾何矩的靜態(tài)手勢識別算法,另一種是基于CAMSHIFT(連續(xù)自適應(yīng)均值漂移)的動態(tài)手勢跟蹤算法?;趲缀尉氐撵o態(tài)手勢識別算法包括以下幾個步驟:圖像預(yù)處理,特征提取和特征識別。幾何矩
2、不隨手勢的旋轉(zhuǎn),平移和比例變化而變化,所以被用作手勢特征。識別過程則是將輸入的手勢圖像與標(biāo)準(zhǔn)庫中手勢的特征作對比,距離最小的即為匹配手勢?;贑AMSHIFT的動態(tài)手勢跟蹤算法實現(xiàn)了實時跟蹤。其基本思想是:將視頻序列中的每一幀圖像轉(zhuǎn)化為顏色概率分布圖,初始化一個搜索窗的大小和位置,然后對顏色概率分布圖進行迭代運算,定位出手勢的大小和位置,通過計算顏色概率分布圖中手勢區(qū)域的二階矩,最終確定出感興趣區(qū)域的長度和寬度。保存當(dāng)前被跟蹤手勢的大小
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于膚色分割和Camshift的手勢識別研究.pdf
- 基于Hu矩和結(jié)構(gòu)特征的靜態(tài)手勢識別研究.pdf
- 基于幾何特征的手勢識別算法研究.pdf
- 基于輻射投影變換和極半徑不變矩的靜態(tài)手勢識別研究.pdf
- 基于Zernike矩和稀疏表示的手勢識別控制系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn).pdf
- 基于不變矩的圖像幾何變換不變性識別研究.pdf
- 基于深度學(xué)習(xí)和稀疏表示的手勢識別研究.pdf
- 基于矩和步幅特征融合的步態(tài)識別研究.pdf
- 基于輪廓的手勢識別研究.pdf
- 基于Camshift算法的目標(biāo)識別與跟蹤.pdf
- 基于視覺的手勢識別算法研究.pdf
- 手勢控制和識別算法研究.pdf
- 基于膚色和SVM的手勢識別及其應(yīng)用研究.pdf
- 基于DSP的手勢識別.pdf
- 基于深度信息和彩色圖像的手勢識別.pdf
- 基于切線距離的手勢識別.pdf
- 基于OpenCV的啞語手勢識別.pdf
- 手勢識別引擎系統(tǒng)中的靜態(tài)手勢識別算法研究.pdf
- 基于ARM的Kinect手勢識別研究.pdf
- 基于視頻圖像的手勢識別研究.pdf
評論
0/150
提交評論