基于7Hu不變矩特征量的中國(guó)手指語(yǔ)字母識(shí)別算法.pdf

1、手語(yǔ)識(shí)別是聾人與健全人自然交流的途徑，是手勢(shì)識(shí)別的重要研究?jī)?nèi)容。隨著多模式人機(jī)接口技術(shù)的發(fā)展，手語(yǔ)識(shí)別的研究逐漸成為人們研究的熱點(diǎn)。手語(yǔ)識(shí)別可以分為基于視覺(jué)(圖像)的識(shí)別系統(tǒng)和基于數(shù)據(jù)手套(佩戴式設(shè)備)的識(shí)別系統(tǒng)。因?yàn)榛谝曈X(jué)的手語(yǔ)識(shí)別方法交互方式自然、更能反映機(jī)器模擬人類視覺(jué)的功能，所以目前是手語(yǔ)識(shí)別的研究重點(diǎn)。本文采用基于視覺(jué)的方法對(duì)靜態(tài)手指語(yǔ)字母手勢(shì)圖像的識(shí)別算法進(jìn)行了研究。
　　 手指語(yǔ)字母的識(shí)別過(guò)程可分為四個(gè)部分：圖像

2、采集、預(yù)處理、特征提取和識(shí)別。在預(yù)處理部分，對(duì)經(jīng)過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化處理的手語(yǔ)圖像進(jìn)行灰度變換、圖像平滑、Pyramid分割、二值化和邊緣提取。
　　 在特征提取和識(shí)別部分，本文提出了一種在Euclidean距離空間內(nèi)計(jì)算圖像幾何矩中由7Hu不變矩特征量得到的組合矩特征量和圖像間最小距離相結(jié)合的融合算法。首先，將經(jīng)過(guò)預(yù)處理的手指語(yǔ)字母圖像的邊緣檢測(cè)圖像反色處理后進(jìn)行Euclidean距離變換(EDT)，計(jì)算其7Hu不變矩特征量和組合矩特征量