基于單目視覺的實時手勢識別系統(tǒng)研究.pdf

1、隨著科學(xué)技術(shù)的進步和社會物質(zhì)財富的積累，人們對生活水平的要求也越來越高。當(dāng)前，計算機與深深地融入到了人們的日常生活中，并對我們的生活產(chǎn)生了深遠的影響，而人與計算機的交互方式也就成為一個研究熱點。人機交互從最初的以機器為中心正在向以用戶為中心轉(zhuǎn)變。而基于單目視覺的手勢識別系統(tǒng)正好吻合這樣的發(fā)展趨勢，手勢交流更符合人類的自然交際方式，從而使得人機交互更加友好、自然，同時手是人與生俱來的一種工具，基于手勢的人機交互能夠創(chuàng)造一種更加統(tǒng)一的交互方

2、式，但是由于人手結(jié)構(gòu)負責(zé)、靈活度較高，因此，研究基于單目視覺的手勢識別系統(tǒng)是一個極富挑戰(zhàn)性的研究課題。
　　本文根據(jù)可得實驗設(shè)備基礎(chǔ)上設(shè)計和實現(xiàn)了一個基于單目網(wǎng)絡(luò)攝像頭的手勢識別系統(tǒng)，該系統(tǒng)實現(xiàn)了對預(yù)定的8種手勢實時識別。此外，本文還利用手勢識別系統(tǒng)的識別結(jié)果實現(xiàn)了對鼠標(biāo)功能的模擬，以及LED燈組的控制。手勢識別系統(tǒng)主要由圖像預(yù)處理、手勢分割、特征提取及分類等模塊組成。在圖像預(yù)處理模塊，本文根據(jù)實驗結(jié)果，并參考全局光線補償算法，實

3、現(xiàn)了對手勢圖像的光線補償，從而提高了整個系統(tǒng)的工作性能。在手勢分割模塊，本文針對膚色檢測存在的固有問題，引入了人臉檢測模塊和Codebook背景差分算法，成功實現(xiàn)了自適應(yīng)膚色建模，并且消除背景中類膚色區(qū)域的干擾。此外，本文利用凸缺陷深度信息和最小外接矩形尺寸成功實現(xiàn)了對手勢圖像的粗分類，并對其中不可分的手勢類型使用傅里葉描述子和支持向量機進行分類，并達到了97.5％的識別率。通過模擬鼠標(biāo)和LED燈組控制兩個應(yīng)用，這表明了手勢在多媒體領(lǐng)域