復(fù)雜背景下基于表觀的靜態(tài)手勢識別研究.pdf

1、目前，遙控器、鼠標(biāo)、鍵盤等作為已經(jīng)廣泛使用的人機交互手段，雖然已經(jīng)取得了很大的進(jìn)步并已經(jīng)得到廣泛的認(rèn)可，但是從自然、直接、方便的方面考慮，仍然存在許多不盡人意的地方。計算機及智能科學(xué)的飛速發(fā)展使手勢識別技術(shù)成為新一代人機交互方式的可能。
　　 在基于表觀的手勢識別中，手勢分割技術(shù)幾乎都是基于簡單背景或者在增加各種限制的條件下進(jìn)行，如設(shè)置純色背景或要求手勢者帶有特殊顏色的手套等，這樣人為地創(chuàng)造有利條件給手勢的分割帶來便利的同時給人

2、機交互的應(yīng)用卻帶來了更大的限制。
　　 本文實現(xiàn)了對各種復(fù)雜背景、不同光照條件的九種靜態(tài)手勢進(jìn)行分割和識別。首先提出一種鄰域變換算法，克服不同光照強度對分割的影響，然后提出一種求最小平均Hausdorff距離區(qū)域的算法，克服不同手勢形狀、方向、尺度等對分割的干擾。實驗結(jié)果證明整個算法可以在各種復(fù)雜背景及不同光照條件下很好地分割出手勢區(qū)域，分割正確率達(dá)到99.8[％]。最后，在把數(shù)據(jù)輸入SVM訓(xùn)練前，提出一種方法減少了大部分冗余信