復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、鍵盤等作為已經廣泛使用的人機交互手段，雖然已經取得了很大的進步并已經得到廣泛的認可，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。計算機及智能科學的飛速發(fā)展使手勢識別技術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，手勢分割技術幾乎都是基于簡單背景或者在增加各種限制的條件下進行，如設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、機交互的應用卻帶來了更大的限制。
　　 本文實現(xiàn)了對各種復雜背景、不同光照條件的九種靜態(tài)手勢進行分割和識別。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。實驗結果證明整個算法可以在各種復雜背景及不同光照條件下很好地分割出手勢區(qū)域，分割正確率達到99.8[％]。最后，在把數(shù)據(jù)輸入SVM訓練前，提出一種方法減少了大部分冗余信