基于結構特征提取的手勢識別系統(tǒng)研究.pdf

1、人機交互(Human-Computer Interaction，HCI)技術，在如今已成為世界重大科學技術之一。其最主要的核心課題是基于視覺信息的接口(Vision-BasedInterface，VBI)問題，而手勢，作為人類日常生活當中一種直觀而自然的信息表達和人際交流方式，包含有大量的、符合人類認知習慣的交互信息，因此跟蹤識別自然手勢是VBI和HCI研究的一項重要內(nèi)容。將人手直接作為處理器的信息輸入設備，通過變換手勢直接控制其他設備

2、的技術，由于其非接觸、信息傳輸量大、安裝方便、價格低廉等優(yōu)勢，越來越受到人們的關注。
　　現(xiàn)有的大部分的手勢識別算法在實際應用場景中大都存在:1.靜態(tài)背景需求、2.膚色提取中包含非膚色部分、3.手腕位置界定模糊或需要先驗知識輔助定位、4.識別過程非智能化能局限性。針對以上問題，本文研究了引入人體結構參數(shù)的手勢識別技術，并實現(xiàn)了基于簡單的自然手勢姿態(tài)識別，為后續(xù)的進一步研究工作奠定了平臺基礎。本文的具體研究工作主要包括以下幾個部分:

3、
　　(1)手語結構成分分析:當今手語主要分為兩類不同手語:手勢語與手指語。手指語指的是用手指的指式軌跡變化描述字母，并按照一定語法規(guī)則頻出詞語的一種手語語言表達方式。手勢語指的是用手勢模擬事物的形狀、動作，輔以一定的姿態(tài)和表情的手語表達方式。目前在我國，聾啞人交往主要使用手勢語，并適當?shù)呐浜鲜种刚Z。
　　(2)手勢分割:本文提出一種基于結構特征提取的手勢分割方法。該方法首先通過膚色分布和Hart特征檢索出圖像中的人臉區(qū)域和

4、膚色區(qū)域，然后結合人體結構比例，以及手掌紋理特征等多重信息進行手勢分割。最終實驗結果顯示，該方法提高了復雜動態(tài)背景下的手勢分割的準確度。
　　(3)動態(tài)手勢跟蹤:在手語交流的過程中，手，作為一非剛性體在手語實現(xiàn)過程中會發(fā)生許多無規(guī)律的變形。所以在常規(guī)的跟蹤算法記錄其運動軌跡的過程中極易發(fā)生目標丟失的現(xiàn)象。本文通過匹配人體骨架結構，將復雜的手勢變換簡化為簡單的線棍模型，并保證對于形變、偏轉的手的實時穩(wěn)定跟蹤。
　　(4)手勢特