基于Kinect的實(shí)時(shí)手語識別技術(shù)研究.pdf

1、手勢識別是當(dāng)前計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的熱點(diǎn)問題之一。手語作為一種特殊的手勢，是聾人與聾人、聾人與健聽人之間進(jìn)行交流的“語言”。對手語進(jìn)行自動識別，不僅可以創(chuàng)建聾人與健聽人之間的無障礙交流平臺，同時(shí)也可以提高計(jì)算機(jī)的感知能力，增加人機(jī)交互方式。本文使用體感攝像頭Kinect，它可以返回深度信息，同時(shí)具備對人體骨骼進(jìn)行識別定位的功能，本文正是利用Kinect這一特點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)對動態(tài)手語的識別。
　　動態(tài)手語可以利用手勢軌跡曲線加關(guān)鍵手型的方式進(jìn)行

2、描述，但事實(shí)上大多數(shù)手語通過軌跡曲線的匹配即可完成識別。因此本文提出了一種對動態(tài)手語進(jìn)行分級匹配的識別策略。一級匹配通過對軌跡曲線的相似性度量完成；若通過一級匹配可以得到識別結(jié)果，那么識別過程可以結(jié)束，否則進(jìn)入二級匹配，即再對手語的關(guān)鍵手型做識別。由此，首先引入卡爾曼濾波對Kinect檢測到的手部位置進(jìn)行校正，同時(shí)利用Kinect返回的深度信息并結(jié)合卡爾曼濾波提出了一種手部區(qū)域的精確分割算法；然后提出了一種曲線的歸一化算法，用以消除不同