基于特征提取的掌心實時定位與手勢識別算法的研究.pdf

1、隨著計算機視覺技術的深入發(fā)展，通過鼠標、鍵盤作為輸入接口的傳統(tǒng)交互模式已然無法滿足人們的需求，用戶直接與計算機交流的自然人機交互才是理想的人機交互模式。手勢識別作為以人為中心的更自然的人機交互方式，能夠滿足用戶與虛擬環(huán)境之間的直接交互，在智能家居、體感游戲、啞語識別等多個領域都有廣泛應用。因此，實時手勢識別技術具有重要的學術價值和應用前景?，F(xiàn)有的手勢識別研究仍然存在諸多不足：訓練固定手勢模板的識別方法難以滿足實時性交互需求；單一基于手部

2、膚色特征提取的手勢識別方法在手勢分割時容易出現(xiàn)分割不完整，導致識別率不高；基于可穿戴設備的手勢識別方法要求用戶必須佩戴數(shù)據(jù)手套等設備，此類設備價格昂貴且不利于推廣。
　　本論文主要針對手勢識別算法中的手勢區(qū)域膚色分割、手勢特征提取、數(shù)字手勢識別三大部分進行了詳細研究，主要工作如下：
　　首先在手勢區(qū)域分割階段，研究了普通攝像頭平臺下采集圖像未出現(xiàn)人臉和出現(xiàn)人臉兩種情況下的分割方法。當攝像頭采集圖像未出現(xiàn)人臉時通過閾值化膚色檢

3、測器直接提取手勢區(qū)域；當攝像頭采集圖像出現(xiàn)人臉時，根據(jù)人臉與手部膚色一致性原則，提出了融合人臉膚色檢測的手勢區(qū)域分割新方法。該方法通過人臉檢測獲取人臉區(qū)域膚色像素值范圍，再與傳統(tǒng)閾值法相結合，通過雙閾值法準確的分割背景和手勢區(qū)域，可以在一定程度上優(yōu)化分割效果。
　　其次在手勢特征提取階段，采用運動目標圖像檢測方法，在兩幀幀間差分法的基礎上，采用三幀幀間差法結合膚色分割來實現(xiàn)運動手勢區(qū)域檢測。根據(jù)本文算法提取了手勢輪廓、手勢凸包與凸