基于單目視覺的手指識別跟蹤系統(tǒng)設(shè)計.pdf

1、隨著計算科學(xué)、通信技術(shù)和顯示設(shè)備的飛速發(fā)展,人機交互方式顯得相對落后,傳統(tǒng)的交互設(shè)備帶來的不便性和束縛感阻礙了人機交互的發(fā)展。如今,新式人機交互方法得到了學(xué)者們的廣泛研究,其中基于視覺的手部檢測方法實現(xiàn)人機交互成為了研究熱點。由于其具有不依賴復(fù)雜的硬件設(shè)備的優(yōu)點,擁有著廣泛的應(yīng)用前景和研究價值。
　　本文主要研究了單目視覺下手指檢測跟蹤系統(tǒng)的設(shè)計和實現(xiàn)方法。手指檢測跟蹤系統(tǒng)主要分為三個部分:手部檢測,指尖識別和手部跟蹤。手部檢測結(jié)

2、果為指尖識別和手部跟蹤提供對象,手部跟蹤則在新的一幀中為手部檢測確定目標(biāo)。而指尖檢測主要功能是在手部提取結(jié)果中確定指尖位置。三個部分相互協(xié)調(diào),實現(xiàn)了連續(xù)圖像中的手部檢測和跟蹤。
　　本文的研究重點側(cè)重于手部檢測和指尖識別。手部檢測和指尖識別采用了不同的手部特征作為檢測條件,充分利用了攝像頭獲取的二維手部特征。手部檢測依靠人體膚色的均勻性和特殊性,采用基于YCbCr顏色空間的膚色提取方法,有效的排除了亮度對顏色提取的干擾,實現(xiàn)了復(fù)雜

3、背景和不同光照條件下的手部提取。指尖識別依靠人類手指尖處輪廓曲率值穩(wěn)定的特點,采用基于輪廓曲率的指尖檢測算法作為指尖檢測條件,有效地提取出了符合曲率的類指尖點。同時,本文基于指尖在二維圖像上的分布特點,提出了采用輪廓凸包結(jié)合曲率檢測的方法以確定指尖點位置,排除了例如指縫處的類指尖點等多種干擾,實現(xiàn)了指尖位置快速和準(zhǔn)確的檢測。對于手部跟蹤,直接采用了Camshift作為跟蹤算法,由于其基于顏色直方圖跟蹤目標(biāo)的特點,非常適合跟蹤手部這種具有