Webcam Based Hand Gesture Recognition System for Static Image.pdf

1、網(wǎng)絡(luò)和計算機技術(shù)自20世紀(jì)90年代以來，隨著科技日新月異的發(fā)展，通過計算機和互聯(lián)網(wǎng)來存儲、修改、復(fù)制和傳輸?shù)臄?shù)字作品變得更加容易和頻繁。因此，近年來在人機交互(HCI)領(lǐng)域的應(yīng)用需求和研究興趣在不斷的提高。它已經(jīng)發(fā)展從傳統(tǒng)的鍵盤輸入到和鼠標(biāo)的結(jié)合，然后再到觸摸板和觸摸屏。
　　 現(xiàn)在是時候制定一個更便捷的方式與電腦互動。有很多部門在開發(fā)和應(yīng)用與計算機系統(tǒng)的無縫通信方式。無論是游戲或日常個人生活使用中，人類與電腦的互動是通過相關(guān)的

2、應(yīng)用程序來獲取傳感器或相機跟蹤到的人體的相應(yīng)的運動，包括人的手勢，眼球運動，面部表情或者任何身體其他部位的運動。相比其他的交互方式，手勢可能會更加自然和直觀的與計算機系統(tǒng)。
　　 計算機視覺領(lǐng)域關(guān)注通過攝像頭或紅外信號檢測來使計算機能夠理解和識別物體。它將從圖片收集信息，運用不同的復(fù)雜的數(shù)學(xué)公式和算法來分析和理解，然后進一步處理以獲取信息。以前的計算機不能感知外界的信息，但是，現(xiàn)在的電腦可以通過攝像頭或者傳感器來感知到。它們像人

3、類一樣具有一個“眼睛”看到外部環(huán)境。更關(guān)鍵的是，他們需要一個先進的圖像處理方法來加載圖像和進一步理解它們所“看到”的信息。
　　 手勢是指人類用手掌和手指位置、形狀的表達(dá)特定語言的系統(tǒng)。人類手勢識別可以作為計算機系統(tǒng)的輸入來操控游戲，給系統(tǒng)做一些操作指令命令或聾人手語翻譯，這些人的交流的唯一語言是手勢和一些面部表情。這一領(lǐng)域中已經(jīng)有很多專業(yè)人士和研究人員在此領(lǐng)域努力增加一些價值。已經(jīng)有幾個算法進入這個領(lǐng)域，但這些研究人員發(fā)現(xiàn)和推

4、薦的方法都有自己的局限性。包括無法完全的消除背景、無法檢測不同的皮膚顏色，甚至無法區(qū)分在不同的照明環(huán)境下相同的皮膚顏色。一般來說，圖片是像素的集合，視頻是多張連續(xù)圖片集合的連接。
　　 在這篇論文中，一個健壯的手勢識別系統(tǒng)將被描述和證明其優(yōu)勢。這個基于攝像頭的手勢識別系統(tǒng)，通過使用許多計算機視覺和圖像處理技術(shù)將更好的實現(xiàn)人機交互方式或手語翻譯。通過計算幾何計算和實時跟蹤，它能正確地檢測到手指和手掌的位置。由于它是使用C++編程和

5、開源計算機視覺庫（openCV的），所以它運行速度快，并且具有少的CPU運行時間。(
　　 )這個優(yōu)勢使得它更優(yōu)選優(yōu)于眾多的其他圖像處理工具。我們選擇了一個有效的方法從輸入視頻幀識別到手勢，同時消除噪音。
　　 噪聲消除和燈光效果是圖像處理中識別物體在的主要問題。所以本文采用稱為碼書的方法實施背景減法技術(shù)，同時也為易用性和完美的轉(zhuǎn)換，輸入的RGB圖像轉(zhuǎn)換到另一個色彩空間和其他的圖像處理算法如凸包、凸性缺陷得以實施。一張彩

6、色圖像總是由三個渠道。代表三種顏色，即紅色，綠色和藍(lán)色。它的對比度和亮度的調(diào)整是通過從原始圖像的每一個像素的增加或減去某個常數(shù)。
　　 該系統(tǒng)將使用普通低端攝像頭輸入幀包含了一個人作出的即時手勢姿態(tài)。而得到的幀將被存儲在一個臨時存儲器中，并在這個視頻幀上應(yīng)用一些圖像處理技術(shù)，如擴張、侵蝕和背景減法。
　　 該系統(tǒng)從攝像頭捕獲的連續(xù)幀中跟蹤的手指和手掌的位置來進行手勢識別，并且輸入的RGB彩色圖像變換到其他顏色空間，即YC

7、bCr圖像，并進一步加工成最終的僅包含兩種顏色值（白色和黑色）終的二進制圖像來識別手勢。白色部分表示手，黑色部分代表背景區(qū)域。這是在幀上應(yīng)用侵蝕，消除噪聲和平滑使用擴張技術(shù)。得到圖像中的一個或多個輪廓的技術(shù)稱為輪廓查找方法找到最大的輪廓，在這里本文可以能夠顯示的精確形狀的手。
　　 在第三章中，詳細(xì)介紹了本文使用的圖像處理技術(shù)和方法。在第四章中討論了一些實驗結(jié)果。仿真結(jié)果清楚地表明，該系統(tǒng)能夠從圖像中消除噪聲，減去不必要的背景，

8、并清楚地顯示前景。即使一個復(fù)雜的數(shù)學(xué)運算，改變圖像像素算法可能需要更多的CPU的資源，因為開發(fā)工具運行速度快的優(yōu)勢，實驗結(jié)果表明，從攝像頭采用該方法能夠?qū)崟r的進行手勢識別，沒有任何延遲。
　　 本文在不同的使用場景也驗證了該手勢識別系統(tǒng)以確保系統(tǒng)正常運行。驗證表明，手和手臂的傾斜、手掌和手臂的旋轉(zhuǎn)和手指被折疊時，系統(tǒng)都能正常工作。
　　 在本系統(tǒng)中提出的手勢識別接口可以適用于手語翻譯，玩虛擬游戲，電視或音樂播放器的遙控的