基于雙攝像頭的手勢識別及運動參數(shù)測量方法的研究.pdf

1、人工智能作為如今發(fā)展前景廣闊、研究人數(shù)眾多的領域，已經在生活、生產的方方面面得到應用，并不斷催生出新的富有創(chuàng)意與實用功能的技術和產品。本文的研究內容是基于雙攝像頭的手勢識別及手勢運動參數(shù)的測量，將識別結果及運動參數(shù)作為控制輸入應用到汽車的自主控制上。因此主要是計算機視覺與數(shù)據處理的綜合應用。
　　本文首先對由攝像機采集的圖片由 RGB顏色空間轉換到對膚色更敏感的HSV顏色空間；確定膚色提取閾值對膚色區(qū)域分割，去除小面積類膚色區(qū)域，

2、和臉部、頸部對手勢的干擾；之后運用Graham掃描法提取輪廓，運用角度判定法繪制凸包。在輪廓、凸包基礎上綜合應用曲率與深度信息定位指根點。在之后的檢測處理中運用Mean Shift算法對目標進行跟蹤。
　　其次，根據手部輪廓信息計算輪廓點Hu矩值，通過與1-10數(shù)字手勢的模板按照一定相似原則進行匹配，完成手勢的靜態(tài)識別。
　　然后在對手勢運動參數(shù)測量之前，運用張正友的標定方法對攝像機進行內、外參數(shù)的標定，得到內參數(shù)、外參數(shù)、

3、旋轉矩陣以及相對目標點的平移向量，計算雙攝像頭之間的基礎矩陣，得到任一點的極線表達形式。
　　最后完成指根點的三維坐標恢復，及旋轉角度和平移向量的測量。這一部分采用立體視覺還原關鍵點三維坐標。提出基于雙目攝像頭的基礎矩陣在極線約束下快速匹配的算法，得到指根點在雙攝像頭下對應像素坐標，利用最小二乘法解決三維坐標恢復超定方程，獲得指根點的空間坐標；提出了滿足以下3個條件的判斷控制策略：(1)起始時刻時間必須大于結束時刻時間；(2)起始