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1、自然、便捷和高效是人機(jī)交互技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì),而基于人手動(dòng)作識(shí)別的自然交互能夠克服其他方法需要輔助設(shè)備的約束,使操作者能夠以最自然的方式與計(jì)算機(jī)交互,因而成為人機(jī)交互中的關(guān)鍵技術(shù)和研究熱點(diǎn)。本文從人手圖像分割、人手動(dòng)作識(shí)別算法和基于人手動(dòng)作識(shí)別的康復(fù)訓(xùn)練應(yīng)用等方面開展了基于Kinect傳感器的人手動(dòng)作識(shí)別方法的研究。
本文首先闡述基于視覺信息獲取的人手動(dòng)作識(shí)別交互系統(tǒng)的基本原理,分析了基于視覺的人手動(dòng)作識(shí)別系統(tǒng)中人手圖像分割、人手
2、動(dòng)作跟蹤和人手動(dòng)作識(shí)別算法三個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)的現(xiàn)有方法,并對(duì)比總結(jié)了這些方法的優(yōu)缺點(diǎn)。在分析人手動(dòng)作識(shí)別系統(tǒng)現(xiàn)有方法的基礎(chǔ)上,為了進(jìn)一步提高分割的精確性,論文提出了一種基于深度圖像和膚色的人手圖像分割方法。該方法首先使用深度閾值分割出深度圖像中人手對(duì)應(yīng)的像素集合,通過映射獲得彩色圖像中人手對(duì)應(yīng)的區(qū)域,然后使用人手膚色閾值獲得人手圖像,并在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了基于指尖檢測(cè)的靜態(tài)手勢(shì)識(shí)別系統(tǒng)。為了提高人手動(dòng)作識(shí)別的實(shí)時(shí)性和識(shí)別正確率,本文使用Kinec
3、t傳感器實(shí)時(shí)獲取操作者上肢骨骼關(guān)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù),并以操作者手掌、手腕和肘關(guān)節(jié)的位置信息為特征定義人手動(dòng)作模塊,提出了基于約束預(yù)處理的動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整人手動(dòng)作識(shí)別方法。為了驗(yàn)證上述方法的有效性和可靠性,我們開展了10個(gè)實(shí)驗(yàn)對(duì)象參與的靜態(tài)手勢(shì)識(shí)別實(shí)驗(yàn)和人手動(dòng)作識(shí)別實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,5個(gè)靜態(tài)手勢(shì)的平均識(shí)別率約為88%,4個(gè)典型人手動(dòng)作的平均識(shí)別率約為92.5%。在人手動(dòng)作識(shí)別方法研究基礎(chǔ)上,本文開展了基于人手動(dòng)作識(shí)的康復(fù)訓(xùn)練實(shí)驗(yàn)研究,包括左右手靈活度
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