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文檔簡介
1、隨著計算機和互聯(lián)網(wǎng)的迅速普及,人們的生活質(zhì)量有了巨大的提高,居住條件也得到極大改善,人機交互愈發(fā)成為日常生活的重要組成部分。手勢識別技術(shù)以自然直觀的人手作為輸入方式,提供給用戶和諧、自然的交互方式,是人機交互領(lǐng)域的研究熱點。傳統(tǒng)的手勢識別主要是基于可穿戴傳感器或計算機視覺的手勢識別,前者需要用戶佩戴專業(yè)的機械設(shè)備,人機交互體驗“自然性”不佳,適用范圍窄;后者改善了用戶體驗性,但受使用環(huán)境或設(shè)備位置角度的限制,攜帶不便,識別算法復(fù)雜。
2、r> 本文結(jié)合智能家居的應(yīng)用場景,提出了一種基于紅外的3D手勢識別方法和技術(shù),旨在提高對幾種常用手勢的識別正確率。通過研究紅外手勢識別原理,建立多光源紅外場陣列模型,研究手勢識別系統(tǒng),包括系統(tǒng)硬件設(shè)計和算法設(shè)計兩部分。其中硬件設(shè)計部分包括硬件選型和電路設(shè)計,且為了拓展應(yīng)用加入紅外學(xué)習(xí)功能,算法設(shè)計部分主要是提出了一種基于區(qū)間分布概率特征的手勢識別算法。利用紅外傳感技術(shù)獲取不同手勢的紅外反射數(shù)據(jù),對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,然后根據(jù)不同手勢的運動
3、特征,提取區(qū)間分布概率特征,并通過建立不同手勢的區(qū)間分布概率特征模版分類識別,輸出顯示。其中平面手勢采用最大最小分布概率區(qū)間識別,Z軸手勢采用KNN分類識別。
最后,論文研究的基于紅外的3D手勢識別技術(shù)成功應(yīng)用到2種典型的智能家居設(shè)備輸出控制上,通過實驗驗證,實現(xiàn)了對自定義的6種常用操作手勢的識別,每種手勢識別50次,共300次,平均識別正確率達(dá)97%,實驗結(jié)果表明,面向智能家居基于紅外的3D手勢識別系統(tǒng)具有操控簡單安全、識別
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