基于Kinect深度圖像的手勢(shì)識(shí)別研究.pdf

1、未來(lái)十年,隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)的迅猛發(fā)展,人機(jī)交互模式也將不斷發(fā)生變化。比起使用鍵盤(pán)、鼠標(biāo)等媒介設(shè)備而言,手勢(shì)在人機(jī)交互系統(tǒng)中顯得更加自然和符合人們的行為習(xí)慣。所以,手勢(shì)識(shí)別技術(shù)早已成為人機(jī)交互研究領(lǐng)域中的熱點(diǎn)課題,具有廣闊的應(yīng)用前景和巨大的市場(chǎng)潛力。
　　基于視覺(jué)的手勢(shì)識(shí)別方法普遍使用網(wǎng)絡(luò)攝像頭作為圖像輸出設(shè)備,但是極易受到光照變化的影響和類(lèi)膚色的干擾,識(shí)別結(jié)果往往達(dá)不到人們的預(yù)期希望。本文采用最新的高科技產(chǎn)品Kinect深度攝像

2、頭,避免了環(huán)境因素對(duì)手勢(shì)識(shí)別的影響。在靜態(tài)手勢(shì)識(shí)別中,本文提出了一種基于深度圖像的凸缺陷指尖檢測(cè)法(DB-CDD),首先,利用深度信息和鄰域特點(diǎn)分割手部區(qū)域,接著對(duì)分割出的手部二值圖像用Canny算子提取輪廓,在指尖檢測(cè)過(guò)程中,通過(guò)凸包粗檢測(cè)出所有可能的指尖區(qū)域,然后利用凸缺陷之間的關(guān)系剔除偽指尖點(diǎn),完成指尖的細(xì)檢測(cè),該方法可快速有效的對(duì)指尖進(jìn)行檢測(cè),魯棒性和穩(wěn)定性都較其他方法更好。在動(dòng)態(tài)手勢(shì)識(shí)別中,通過(guò)Kinect傳感器獲取人體骨骼數(shù)

3、據(jù),經(jīng)過(guò)正規(guī)化處理后,提取6個(gè)關(guān)節(jié)點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)軌跡作為動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法的特征向量。本文對(duì)動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法進(jìn)行了深入分析,通過(guò)限制搜索范圍來(lái)實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法的全局優(yōu)化,從而縮短了匹配時(shí)間,并實(shí)現(xiàn)了對(duì)六種動(dòng)態(tài)手勢(shì)軌跡的識(shí)別,平均識(shí)別率達(dá)到96.3％。為了驗(yàn)證該算法的可行性,把它應(yīng)用在PPT操作系統(tǒng)中,實(shí)現(xiàn)了用戶在無(wú)接觸性條件下對(duì)PPT的自動(dòng)播放操作和控制翻頁(yè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在光照變化和復(fù)雜環(huán)境下,均獲得了較好的識(shí)別結(jié)果,因此,該P(yáng)PT操作系