復(fù)雜背景下的指尖檢測方法研究.pdf

1、傳統(tǒng)的人機交互研究局限于鍵盤、鼠標(biāo)和操縱桿的應(yīng)用，在界面的友好性和自然性上已經(jīng)不能滿足人們的要求?；谝曈X的手勢交互融合了圖像處理、機器視覺和模式識別等學(xué)科的相關(guān)技術(shù)，是目前人機交互領(lǐng)域一個研究熱點，在手語識別、游戲控制、智能家居等領(lǐng)域都有著非常廣闊的應(yīng)用前景。指尖檢測是實現(xiàn)手勢交互系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)之一。背景的動態(tài)多樣性、外界光照的不穩(wěn)定性和指尖運動的隨機性等特點，使得指尖的精確定位仍然是一項非常有挑戰(zhàn)性的工作。
　　 本文研究復(fù)

2、雜背景下的指尖檢測問題，主要工作和特色可歸納如下：
　　 1、對基于膚色模型、基于背景消減和基于幀間差分的目標(biāo)分割方法進(jìn)行了研究，并在實驗上對各種算法進(jìn)行了分析。結(jié)果表明，基于背景消減的方法依賴背景模型的有效更新，當(dāng)背景靜止時是最簡單有效的方法之一；幀間差分法的動態(tài)適應(yīng)能力較強，但是當(dāng)目標(biāo)運動過慢時算法容易失效；膚色是人手區(qū)別于其他物體的重要特征，但對光照和背景顏色敏感。
　　 2、研究了基于指尖形狀特征的檢測方法，包括

3、基于區(qū)域分析(模板)的方法和基于輪廓分析的方法。這兩種算法都是在目標(biāo)分割的基礎(chǔ)上進(jìn)行，因此檢測的精度與手指分割效果密切相關(guān)?；趨^(qū)域的方法對前景區(qū)域中出現(xiàn)的空洞比較敏感；而基于輪廓的方法對邊界提取的完整程度和閾值的設(shè)置比較敏感，很容易將兩個手指連接處誤判為指尖。
　　 3、提出了基于改進(jìn)的徑向?qū)ΨQ變換(Radial Symmetry Transform)和膚色模型的指尖檢測算法。直接在原始的序列圖像上檢測指尖，有效地避免了對手指