基于雙目視覺的自定義手勢識別方法研究.pdf

1、手勢在人際交流中是不可或缺的一部分，手勢識別也成為人機交互中的一項重要實現(xiàn)技術(shù)手段。在許多虛擬現(xiàn)實的應(yīng)用中，用戶對虛擬物體進行操作時，傳統(tǒng)的鼠標、鍵盤等人機交互手段很難滿足用戶操作的趣味性。手勢識別在許多實際應(yīng)用領(lǐng)域中有廣闊的應(yīng)用前景，特別是基于視覺的手勢識別，可以提供極為和諧、自然的人機交互方式。基于視覺的手勢識別也就成為一個研究熱點。然而，手勢具有多義性、多樣性、復(fù)雜性等很多特點，基于視覺的手勢識別一直是計算機視覺研究中比較活躍且極

2、具挑戰(zhàn)性的研究課題。本文設(shè)計開發(fā)一套基于雙目視覺的自定義手勢識別系統(tǒng)，該系統(tǒng)能夠?qū)ψ远x的靜態(tài)和動態(tài)手勢進行識別。
　　本文在分析和總結(jié)國內(nèi)外在手勢定義、分割和識別等相關(guān)方面的研究現(xiàn)狀基礎(chǔ)上，特別是對雙目視覺的手勢識別模型和算法進行了比較系統(tǒng)的研究，主要包括以下幾個方面：研究了相機的成像模型以及相機標定中使用的一些坐標系，在考慮到相機的枕形畸變的情況下，結(jié)合經(jīng)典的張正友相機標定算法實現(xiàn)了一種自適應(yīng)的相機標定算法，并將其應(yīng)用于雙目相

3、機的標定上。在手勢分割中，根據(jù)膚色在特定的顏色空間中具有良好的內(nèi)聚性，本文利用膚色的這一特征對手勢進行分割。此分割方法將手勢圖像從RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到HSV顏色空間，并使用雙目相機的深度信息，以及手部的幾何特征對分割進行約束，減小了背景中類膚色以及除手部以外的其他膚色的影響。在手勢邊緣檢測時，本文對傳統(tǒng)的Canny邊緣檢測算法進行了改進，提出了一種自適應(yīng)的Canny邊緣檢測算法。手勢跟蹤階段，本文采用了Cam-shift算法，通過被分割