基于Kinect深度數(shù)據(jù)及組合特征的靜態(tài)手勢(shì)識(shí)別研究.pdf

1、手勢(shì)作為一種自然直接的交流方式，是一種新型的人機(jī)交互模式。操作者只需要通過(guò)在設(shè)備之前形成手勢(shì)，便可與計(jì)算機(jī)進(jìn)行互動(dòng)。目前手勢(shì)識(shí)別的理論和技術(shù)發(fā)展并不成熟，該領(lǐng)域是計(jì)算機(jī)學(xué)科的一個(gè)研究熱點(diǎn)。Kinect作為一種新型的體感輸入設(shè)備，有獲取場(chǎng)景內(nèi)物體深度信息的能力。將新型的Kinect第二代作為手勢(shì)識(shí)別的源數(shù)據(jù)的獲取傳感器，應(yīng)用數(shù)字圖像處理技術(shù)進(jìn)行處理加工，之后提取出手勢(shì)的特征，進(jìn)行靜態(tài)手勢(shì)識(shí)別，遵循了手勢(shì)識(shí)別的一般性步驟。
　　首先詳

2、細(xì)介紹了如何使用新型的Kinect二代傳感器獲取深度圖像，并通過(guò)使用上下限閾值分割算法對(duì)深度圖像進(jìn)行分割，得到手部的二值圖像。之后計(jì)算出手勢(shì)的輪廓、凸包、凸缺、重心等形狀特征，將簡(jiǎn)單的特征進(jìn)行組合，得到可以對(duì)手勢(shì)凸包形狀和凸缺位置進(jìn)行描述的組合特征。最后使用常見(jiàn)的有監(jiān)督分類(lèi)算法對(duì)使用組合特征進(jìn)行手勢(shì)識(shí)別的有效性進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，并在不同室內(nèi)光照條件下進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。
　　針對(duì)12種由不同手勢(shì)模式類(lèi)構(gòu)成的手勢(shì)庫(kù)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明應(yīng)用該手勢(shì)表示方法可以