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1、隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅猛發(fā)展,人與計(jì)算機(jī)之間的交流也越來越多樣化。而一些傳統(tǒng)的人機(jī)交流方式,比如鍵盤,鼠標(biāo),麥克風(fēng)等,已經(jīng)不能完全滿足需要。新的人機(jī)交流方式與傳統(tǒng)的人機(jī)交流方式相比,新的人機(jī)交流技術(shù)更加注重“人性化”。手是人身上最靈活的一個(gè)部位,手語(yǔ)被認(rèn)為是人的第二種語(yǔ)言。因此,對(duì)手勢(shì)識(shí)別的研究成為近幾年的研究熱點(diǎn)。手勢(shì)識(shí)別包含的領(lǐng)域有:電腦視覺,模式識(shí)別,生物統(tǒng)計(jì)學(xué)等。 本文主要研究手勢(shì)的識(shí)別與跟蹤的方法,然后在此基礎(chǔ)上架構(gòu)出一個(gè)
2、動(dòng)態(tài)手勢(shì)識(shí)別系統(tǒng)。由于一些識(shí)別與跟蹤的方法在應(yīng)用方式上的不同,系統(tǒng)對(duì)手勢(shì)識(shí)別的效果也會(huì)不同。本文在對(duì)幾種常見的手勢(shì)識(shí)別和手勢(shì)跟蹤方法進(jìn)行分析比較后,選擇了最適用本系統(tǒng)的手勢(shì)識(shí)別與跟蹤方法作為重點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明本系統(tǒng)具有良好的實(shí)時(shí)性和正確性。 基于單目視覺下的手勢(shì)識(shí)別技術(shù)一般由手勢(shì)建模,手勢(shì)分割,特征提取,手勢(shì)匹配這幾個(gè)關(guān)鍵技術(shù)構(gòu)成。而手勢(shì)分割是利用手勢(shì)識(shí)別程序進(jìn)行手勢(shì)識(shí)別最困難也是最重要的一步。它是計(jì)算機(jī)進(jìn)行后續(xù)處理的前提。本系
3、統(tǒng)將人手的圖像由RGB空間轉(zhuǎn)換到HSV空間后,在HSV空間利用膚色閾值對(duì)人手進(jìn)行分割。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,膚色分割方法實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單且分割的效果好,非常適合手勢(shì)分割。 基于單目視覺下的手勢(shì)跟蹤算法目前最主流的是粒子濾波算法和Camshift算法。本文在簡(jiǎn)單介紹這兩種算法后,決定使用Camshift算法對(duì)手勢(shì)進(jìn)行跟蹤。由于Camshift算法是半自動(dòng)算法,在對(duì)手勢(shì)進(jìn)行跟蹤前必須對(duì)手勢(shì)進(jìn)行手動(dòng)標(biāo)定。因此本系統(tǒng)采用了手勢(shì)跟蹤與手勢(shì)識(shí)別技術(shù)相結(jié)合的
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