基于視覺的動態(tài)手勢識別相關技術研究及實現(xiàn).pdf

1、日常生活中，我們經(jīng)常需要與計算機進行交互活動。最初的人機交互方式是采用命令行的方式，這種方式需要使用者掌握大量的命令，對使用者要求較高。之后的人機交互主要采用窗口界面的方式，這種交互方式與命令行相比，更加的直觀、簡單，但是這種交互是以計算機為中心，有其自身的局限性。近年來，出現(xiàn)了新一代的人機交互方式，這種交互方式的特點是以人為中心。手語作為一種基于視覺和動作的人體語言，引起了大量研究者的關注。手語包含的信息量非常豐富，自然語言能夠表達的

2、意思，手語都可以完整的表達出來，所以我們完全可以通過手勢來進行人機交互，這種交互方式簡單而且人性化，比較符合人類的交流習慣。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴手勢分割方法：該方法綜合了膚色分割和運動目標檢測方法。本文對三種運動目標檢測方法進行了實現(xiàn)，并對實驗結果和運行時間進行了詳細比較。⑵旋轉性可控特征的提取算法：該算法在現(xiàn)有特征提取算法的基礎上進行了改進，此方法可以區(qū)分不同旋轉度的手形。⑶手形識別算法：本文采用的手形識別算法是前饋神經(jīng)

3、網(wǎng)絡，并且在原型系統(tǒng)中實現(xiàn)了該算法的應用。⑷基于外接橢圓中心距離的跟蹤算法：該算法最初應用于多目標跟蹤，原理簡單，效率較高，而且可以應用于雙手勢跟蹤。⑸軌跡識別算法：本文采用的軌跡識別算法是隱馬爾可夫模型，并且在原型系統(tǒng)中實現(xiàn)了該算法的應用。本原型系統(tǒng)實現(xiàn)的軟件環(huán)境是Windows操作系統(tǒng)，開發(fā)平臺是Visual C++6.0，開發(fā)語言采用C++語言，采用的視覺庫是OpenCV，硬件平臺包含一個攝像頭，一臺筆記本電腦，其中CPU主頻2.