基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手勢識別技術(shù)的研究.pdf

1、近年來，隨著計算機技術(shù)的不斷發(fā)展，手勢識別已經(jīng)成為人機交互領(lǐng)域中的一項關(guān)鍵技術(shù)。手勢識別因其簡單、便捷的操作已在智能電視機、智能家具等領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。但是由于人手是復(fù)雜的變形體，手勢本身具有時間和空間上的多樣性、多義性以及不確定性等特點，這種人機交互方式還處在實驗階段，并沒有普及，手勢識別是一個具有挑戰(zhàn)性的多學(xué)科交叉的研究課題。
　　本文主要對靜態(tài)手勢識別做了比較深入的研究，具體工作如下：
　　首先介紹了圖像預(yù)處理的相關(guān)

2、知識，并進(jìn)行了實驗驗證；接下來對常用的顏色空間和膚色模型進(jìn)行了對比分析，提出一種結(jié)合顏色均衡和改進(jìn)橢圓模型的手勢分割新方法，實驗結(jié)果顯示，本文的分割算法比傳統(tǒng)的分割方法好，能夠精確的分割出手勢圖像；然后通過數(shù)據(jù)計算分析了Hu矩的不變性和可分性，并選用7個Hu矩作為手勢的特征；在此基礎(chǔ)上，綜合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和思維進(jìn)化算法優(yōu)點，提出一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和思維進(jìn)化算法的手勢識別新方法，對比實驗表明，本文的分類算法可以克服訓(xùn)練時陷入局部極小的困擾