基于深度圖像的手勢識(shí)別方法與應(yīng)用研究.pdf

1、隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展與進(jìn)步，人機(jī)交互正朝一個(gè)更加簡單化和人性化的方向發(fā)展，而手勢識(shí)別是人機(jī)交互的一種重要方式。本文借助Kinect體感設(shè)備研究了基于深度信息的手勢識(shí)別方法。
　　研究了基于深度圖像的靜態(tài)手勢識(shí)別，手部輪廓提取利用了Moore-Neighbor鄰域算法；手勢識(shí)別采用指尖檢測方式，提出一種基于凸包的曲率檢測算法，該算法依據(jù)手形特征對輪廓點(diǎn)做掃描過濾處理，再進(jìn)行凸包檢測，凸包檢測的優(yōu)點(diǎn)在于，曲率值較大缺陷點(diǎn)不會(huì)被檢測到

2、，克服輪廓邊緣不標(biāo)準(zhǔn)所帶來的誤差，極大簡化聚類操作，通過曲率閾值的方式得到期望指尖。
　　針對動(dòng)態(tài)手勢識(shí)別，考慮到用戶的體型差異和位置的不同，本文對提取的骨骼節(jié)點(diǎn)分別進(jìn)行相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)化，標(biāo)準(zhǔn)化位置通過將笛卡爾坐標(biāo)系轉(zhuǎn)化為球形坐標(biāo)系來實(shí)現(xiàn)，標(biāo)準(zhǔn)化用戶通過利用頭部節(jié)點(diǎn)與軀干節(jié)點(diǎn)之間的距離作為正規(guī)化因子實(shí)現(xiàn)；設(shè)計(jì)了一種加權(quán)多維化的DTW約束算法，約束限制了距離矩陣對角線方向上的搜索路徑，并重新定義了點(diǎn)間歐式距離，在計(jì)算特征之間的距離時(shí)，根