基于改進(jìn)凸分解的手勢識別研究.pdf

1、縱觀計算機發(fā)展的歷史，計算機變得越趨智能化，人與計算機的交互方式越來越趨于自然簡便，并帶動了人機交互領(lǐng)域的發(fā)展。其中最自然最方便的交互方式是體感交互，通過自己的肢體語言控制計算機系統(tǒng)，這些肢體語言又以手勢最為豐富、使用最為頻繁。然而目前手勢交互技術(shù)還存在一些不足:需要采集計算大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)、不能實現(xiàn)實時性的要求以及不能識別相似性高的手勢等。這些缺點，一定程度上阻礙了該技術(shù)的發(fā)展，所以要能夠?qū)崿F(xiàn)自然、精確以及實時性的特點，仍是一個具有挑戰(zhàn)

2、性的課題。
　　本文主要對手勢的分割、手勢形狀的分解、手勢骨架的提取以及基于手勢骨架的手勢識別中的若干問題進(jìn)行了研究。作者在前人的研究基礎(chǔ)上做了進(jìn)一步的探索性研究:1）提出了一種基于Kinect的深度信息以及膚色信息相結(jié)合的復(fù)雜背景下的手勢分割方法。根據(jù)貝葉斯膚色標(biāo)記的像素點在深度圖像中對應(yīng)的深度值得到深度的統(tǒng)計直方圖，獲得深度閾值，并用閾值法將手從背景圖像中分割出來，可以快速準(zhǔn)確地實現(xiàn)手勢分割;2）提出了一種改進(jìn)的凸分解算法對手