基于手勢識別的智能輸入方法研究.pdf

1、隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展，人與計(jì)算機(jī)之間額交互活動變得越來越頻繁，這對人機(jī)交互技術(shù)也提出了新的需求，傳統(tǒng)的輸入設(shè)備：鍵盤、鼠標(biāo)、電子筆等越來越滿足不了人們的要求。由于手勢是表達(dá)人與人之間信息交流的重要方式，基于手勢識別的智能輸入已經(jīng)成為人機(jī)交互領(lǐng)域的一項(xiàng)熱門和關(guān)鍵的技術(shù)。由于手勢的復(fù)雜多變性，手勢識別又涉及圖像處理、模式識別、計(jì)算機(jī)視覺等多個領(lǐng)域，因此手勢識別研究也具有很大的挑戰(zhàn)性。本文在單目視覺下從靜態(tài)手勢和動態(tài)手勢兩個角度對手勢識別算

2、法進(jìn)行研究，并把手勢識別與智能輸入相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)一種智能輸入系統(tǒng)。本文的主要研究內(nèi)容包括：
　　(1)首先研究了傳統(tǒng)的膚色分割模型、AdaBoost算法、級聯(lián)分類器的基礎(chǔ)理論，提出了基于人臉先驗(yàn)知識的改進(jìn)橢圓模型膚色分割算法，并把其與級聯(lián)分類器相結(jié)合應(yīng)用于手勢分割檢測，并對分割出的手勢區(qū)域進(jìn)行手形輪廓遍歷的快速識別。
　　(2)對目前主流的動態(tài)目標(biāo)檢測算法：幀差法、背景差分法做了詳細(xì)的說明和研究。將vibe背景建模和膚色分割相