復(fù)雜背景下的指尖檢測(cè)方法研究.pdf

1、傳統(tǒng)的人機(jī)交互研究局限于鍵盤(pán)、鼠標(biāo)和操縱桿的應(yīng)用，在界面的友好性和自然性上已經(jīng)不能滿足人們的要求。基于視覺(jué)的手勢(shì)交互融合了圖像處理、機(jī)器視覺(jué)和模式識(shí)別等學(xué)科的相關(guān)技術(shù)，是目前人機(jī)交互領(lǐng)域一個(gè)研究熱點(diǎn)，在手語(yǔ)識(shí)別、游戲控制、智能家居等領(lǐng)域都有著非常廣闊的應(yīng)用前景。指尖檢測(cè)是實(shí)現(xiàn)手勢(shì)交互系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)之一。背景的動(dòng)態(tài)多樣性、外界光照的不穩(wěn)定性和指尖運(yùn)動(dòng)的隨機(jī)性等特點(diǎn)，使得指尖的精確定位仍然是一項(xiàng)非常有挑戰(zhàn)性的工作。
　　 本文研究復(fù)

2、雜背景下的指尖檢測(cè)問(wèn)題，主要工作和特色可歸納如下：
　　 1、對(duì)基于膚色模型、基于背景消減和基于幀間差分的目標(biāo)分割方法進(jìn)行了研究，并在實(shí)驗(yàn)上對(duì)各種算法進(jìn)行了分析。結(jié)果表明，基于背景消減的方法依賴背景模型的有效更新，當(dāng)背景靜止時(shí)是最簡(jiǎn)單有效的方法之一；幀間差分法的動(dòng)態(tài)適應(yīng)能力較強(qiáng)，但是當(dāng)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)過(guò)慢時(shí)算法容易失效；膚色是人手區(qū)別于其他物體的重要特征，但對(duì)光照和背景顏色敏感。
　　 2、研究了基于指尖形狀特征的檢測(cè)方法，包括

3、基于區(qū)域分析(模板)的方法和基于輪廓分析的方法。這兩種算法都是在目標(biāo)分割的基礎(chǔ)上進(jìn)行，因此檢測(cè)的精度與手指分割效果密切相關(guān)?；趨^(qū)域的方法對(duì)前景區(qū)域中出現(xiàn)的空洞比較敏感；而基于輪廓的方法對(duì)邊界提取的完整程度和閾值的設(shè)置比較敏感，很容易將兩個(gè)手指連接處誤判為指尖。
　　 3、提出了基于改進(jìn)的徑向?qū)ΨQ變換(Radial Symmetry Transform)和膚色模型的指尖檢測(cè)算法。直接在原始的序列圖像上檢測(cè)指尖，有效地避免了對(duì)手指