基于Kinect的手勢和面部識別技術及其在教育領域的應用研究.pdf

1、隨著計算機及其相關領域的發(fā)展，人們對人機交互體驗的要求也越來越高，即表現(xiàn)出對客體需要適應主體的趨勢。人的手部和面部均能夠傳達大量信息，因此針對人手部和面部的識別研究成為當下的一個研究熱點。Kinect設備作為一款高科技且價格低廉的體感設備，能夠提供深度信息和骨骼流信息，這對手勢識別和三維人臉識別以及相關應用的開發(fā)都提供了便利。
　　本文的研究內(nèi)容主要分為三個部分。在手勢方面，本文研究了當前主流的手部分割和手勢識別算法，重點研究了基

2、于模板匹配的手勢識別算法，并對動態(tài)時間調(diào)整算法進行了改進，提出了針對斜率的約束條件和引入骨骼節(jié)點權重兩種優(yōu)化方案，并通過實驗證明了其有效性；在面部識別方面，本文著重研究了面部特征提取的相關算法，并提出了同時基于Kinect深度信息和骨骼流信息的人臉快速定位方法—骨骼-鼻尖定位法。還針對局部二值模式和主動外觀模型兩種特征提取方法在面部識別上的效果；在應用方面，本文根據(jù)前面的研究內(nèi)容開發(fā)了兩個基于Kinect的應用，分別是手勢操控的三維地球