基于體感技術(shù)的手勢遙控設(shè)計(jì).pdf

1、在計(jì)算機(jī)技術(shù)飛速發(fā)展的當(dāng)下，如何讓人與計(jì)算機(jī)進(jìn)行更方便的互動(dòng)，一直都是研究的熱門的方向。與傳統(tǒng)控制方式相比，手勢交互由于其簡單，直接等特性，已經(jīng)收到人們廣泛的關(guān)注。手勢指的是人在應(yīng)用手臂時(shí)，所呈現(xiàn)的詳細(xì)行為和姿態(tài)。手勢作為廣泛運(yùn)用的一種交際工具，被賦予了各種各樣特定信息，能夠直觀的表現(xiàn)各項(xiàng)含義，加上手臂結(jié)構(gòu)復(fù)雜，靈活性很高的同時(shí)活動(dòng)幅度也大，手勢很自然的成為人類表情達(dá)意的有力手段，在日常交流中占有重要地位。手勢相比人機(jī)交互的傳統(tǒng)方式，更

2、加便捷，自然，可以進(jìn)一步發(fā)展人機(jī)交互，使計(jì)算機(jī)更加智能。
　　本文集成當(dāng)今通信技術(shù)領(lǐng)域先進(jìn)的體感技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了一款多種功能為一體的手勢遙控設(shè)計(jì)，是一款集成多種科技技術(shù)的體感交互系統(tǒng)。本文通過從Kinect智能體感設(shè)備捕獲到用戶的深度圖像，使人體從雜亂的信息中進(jìn)行分離，再對(duì)人體的深度信息開始分割，對(duì)手勢進(jìn)行識(shí)別。本文選用了隱馬爾科夫模型(HMM)算法來進(jìn)行動(dòng)態(tài)手勢識(shí)別，提升了手勢識(shí)別的準(zhǔn)確率。并利用己實(shí)現(xiàn)的手勢識(shí)別和Kinect的骨骼