實時視頻中的手勢軌跡識別及其應用.pdf

1、近年來，人們想要尋求更加人性化的人機交互技術(shù)，因而它成了當下的一個熱門的研究方向。而基于計算機視覺的動態(tài)手勢識別把理解人的動態(tài)手勢含義作為目標，為人在和虛擬計算機交流提供了更好的人機交互體驗。
　　 手勢一般被劃分為靜態(tài)與動態(tài)兩種，前者通過手部的外形特征表達其對應的含義，后者通過獲取手移動的軌跡來表達其對應的語義。本文研究的內(nèi)容屬于后者，即通過捕捉動態(tài)手勢軌跡并理解其表達的對應含義，同時對該含義做出相應的動作。
　　 本

2、文利用OpenCV計算機視覺庫在VS2008平臺上設計了一個基于實時攝像頭的集動態(tài)手勢檢測、動態(tài)手勢跟蹤、動態(tài)手勢軌跡識別的應用。研究內(nèi)容大致分為4個部分：實時攝像頭采集視頻序列、實時動態(tài)手勢檢測，實時動態(tài)手勢跟蹤以及在此基礎上進行跟蹤軌跡的最終識別。
　　 在實時攝像頭采集視頻序列的部分，通過DirectShow方式采集實時攝像頭的視頻圖像序列，并作為后續(xù)工作的輸入：在實時動態(tài)手勢檢測部分，采用基于背景差分運動檢測來實現(xiàn)對實時

3、運動的膚色進行動態(tài)特征提取，并同時結(jié)合運動圖像的HSV直方圖對手勢特征進行進一步提取。該方法能快速有效的對視頻序列中的手勢進行提取，并且能滿足實時性；在實時動態(tài)手勢跟蹤部分，采用粒子濾波跟蹤算法并結(jié)合HSV直方圖特征對視頻序列中運動的手勢軌跡進行跟蹤。粒子跟蹤算法能應對實時手勢運動軌跡的不確定性，且結(jié)合特定的HSV顏色直方圖特征，能很好的解決運動過程中發(fā)生的遮擋問題；在動態(tài)手勢軌跡的識別部分，首先采用的方法是將手勢運動軌跡映射到一個鼠標