一種基于手勢輸入的手寫數(shù)字識別系統(tǒng)研究.pdf

1、隨著計算機、智能家電等電子設(shè)備的廣泛使用，傳統(tǒng)的人機交互手段已經(jīng)不能滿足各種使用的需求，開發(fā)方便、自然的新型人機交互技術(shù)成為人們研究的熱點方向。而基于手勢的人機交互技術(shù)以人手作為控制輸入，提供了一種快捷舒適的人機交互體驗，因此在學(xué)術(shù)研究和工程應(yīng)用上得到了越來越多的人的關(guān)注。
　　基于此本文提出了一種基于手勢輸入的手寫數(shù)字識別系統(tǒng)，該系統(tǒng)的輸入是由2D攝像頭拍攝的人手目標(biāo)在攝像頭前遠(yuǎn)距離（1-3m）書寫數(shù)字的序列圖像，中間經(jīng)過人手檢

2、測、跟蹤和數(shù)字識別等過程，輸出的是所寫數(shù)字的識別結(jié)果，然后根據(jù)識別結(jié)果來控制相應(yīng)的人機交互設(shè)備。
　　在內(nèi)容上，本文首先介紹了人手的檢測與跟蹤、聯(lián)機手寫數(shù)字識別這兩個核心部分的實現(xiàn)算法，然后將二者有機結(jié)合起來構(gòu)建起一套基于手勢輸入的手寫數(shù)字識別系統(tǒng)。
　　在人手的檢測與跟蹤部分，本文提出利用HOG特征結(jié)合SVM分類器對正立的手掌進(jìn)行檢測，同時為了保證人手檢測的實時性和可靠性，本文采用只在運動區(qū)域進(jìn)行檢測的策略。在人手的跟蹤時

3、，采用改進(jìn)的Camshift算法，不再利用顏色直方圖反向投影的方式計算概率圖，而是通過統(tǒng)計上一幀人手位置處前景和背景區(qū)域的高斯模型，利用該模型結(jié)合運動區(qū)域計算概率圖，然后再用均值漂移算法進(jìn)行跟蹤。實驗測試表明用該方法進(jìn)行人手跟蹤時在顏色相似的背景下也能夠有很好的跟蹤效果，能適應(yīng)各種復(fù)雜的環(huán)境，跟蹤更穩(wěn)定，不易丟失。
　　在聯(lián)機手寫數(shù)字識別部分，本文利用8方向的方向特征對歸一化后的軌跡進(jìn)行特征提取得到512維的特征向量，然后結(jié)合LV