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文檔簡介
1、近年來,隨著計算機視覺技術(shù)的不斷發(fā)展,基于視覺的動態(tài)手勢識別成為了多模式人機接口技術(shù)研究的一個重要研究方向,受到了國內(nèi)外的廣泛關(guān)注。本文從手勢檢測和分割、動態(tài)手勢跟蹤和動態(tài)手勢軌跡識別三個方面對基于單目視覺的動態(tài)手勢軌跡識別算法進行了研究。
在手勢檢測和分割部分,本文采用一種組合運動檢測、膚色檢測和Gabor紋理檢測的手勢檢測和分割算法。首先利用運動檢測得到候選手勢區(qū)域,然后對得到的候選手勢區(qū)域進行膚色分割,得到膚色候選區(qū)域。
2、接著對得到的膚色候選區(qū)域進行Gabor紋理檢測。最后進行形態(tài)學(xué)處理從而得到分割效果良好的手勢分割結(jié)果。
在動態(tài)手勢跟蹤部分,本文使用結(jié)合Kalman濾波器和Mean Shift跟蹤算法的動態(tài)手勢跟蹤算法。利用Kalman濾波器對運動手勢的位置和跟蹤窗口寬度進行預(yù)測,預(yù)測結(jié)果作為Mean Shift跟蹤算法的輸入進行運動手勢的跟蹤,達到了實時跟蹤的目的。
在動態(tài)手勢軌跡識別部分,本文仔細研究了隱馬爾可夫模型,并實現(xiàn)了基
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