手势识别算法实现理论基础.pdf-资料库

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摘要摘要基于计算机视觉的手势识别是人机交互领域中一个非常活跃的研究领域，同时也是近年来研究的一个热点问题。本论文的研究主要包括以下几个方面: 1研究了一种彩色图像中复杂背景下手势图像预处理方法。先获取背景图像，然后将采集的手势图像同背景图像进行差影法处理，然后进行彩色半阐值分割，再进行灰度阐值分割，最后进行平滑化处理。实验证明该方法可以在比较复杂背景条件下较好的对手势图像进行分割。此外，对于复杂背景下基于肤色模型进行了实验，在基于肤色聚类特征，提出利用RGB空间进行粗分割，用改进的HSV空间进行细分割的手势分割新方法。实验结果表明，这种方法算法简单，易于实现，分割效果较好，并可用于实时图像处理。 2提出了一种基于单目视觉的手势识别算法。通过初始化过程获取获得特征参数，结合视频跟踪的过程实时获取用户手势区域，首次把边缘方向局部直方图应用到手势识别领域，在该区域内采用边缘局部方向直方图和几何特征矩相结合的方法进行特征提取，采用K-均值聚类进行手势特征的动态聚类，结合修正的hausdorff距离测度方法，实现了对于英文字母手势的正确识别。实验结果说明:本文的方法优于传统的基于统计方法进行手势识别的方法。也优于单纯采用hausdorff距离的方法进行手势识别的方法。

北京交通大学硕士学位论文 3建立了一种手势识别系统。该系统利用QuickCam Pro 4000型摄像机进行图像采集，利用差影方法实现分割，采用边缘方向局部直方图和几何特征矩实现手势的特征提取，实现手势的识别。关键词:手势识别、边缘方向直方图、hausdorff距离、几何矩

Abstract Vision-based Gesture recognition is having an active research topic inthe fields of the human computer Interaction, but also a hot issue in recentyears. The research papers include the followings: The first, this paper proposed a method of segmentation based oncomplicated background image. It has three steps. First obtainingbackground images, then it is subtracted by the next image whichacquired by the camera after obtaining the background images. The imageacquired by the first step is then segmented by the multicolor thresholdvalues and the gray threshold values. The last step is the smoothingprocessing. Besides, it is proposed a new method of hand segmentation, whichrealizes the hand segmentation on the base of the two skin color models.The one is RGB color skin model which is rough segmentation; another isthe improvement of the HSV color model which is delicacy segmentation. This method has been proved that it is suitable for dividing the handeven from the real-time color image, since its simple algorithm is easy tobe realized. The second, this paper proposed a method of Gesture recognitionbased on vision by a single camera. Before the image processing, thecharacter parameters should be got by the initialization from the data-baseand the region of the hand should be obtained by the hand attracting. And

北京交通大学硕士学位论文then the Geometric moment and Local edge orientation histogram areextracted as the hand features within the region of the hand and clusteredby the K-means algorithm. In order to improve the robust performance of the system, themodified Hausdorff distance(MHD) has been proposed and applied in therecognition system. The experiment result of the system shows that thismethod of the static hand gesture is feasible. And the result of this methodis better than the statistic method. The last,acquires theit provides a gesture recognition system. Theimageby the camera, then extracts thesystem handfeatures--Geometric moment and Local edge orientation histogram andthen recognizes the hand gesture.Key word: gesture recognition, Local edge orientation histogram, Hausdorff distance, Geometric moment

独创性声明本人声明，所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽本人所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京交通大学或其他教学机构的学位或证书而使用过的材料。与我一起工作的同志对本研究所做的任何贡献已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本人签名:其翻复一日期:一2C0立年一止泛.月-11一日

综述1.综述本章主要介绍论文的研究背景和研究目标。首先介绍手势识别提出的背景及相关的研究发展，研究手势识别的用途和意义，手势识别的分类及优缺点，而后介绍计算机视觉技术的概念、背景、发展过程和特点。最后一部分介绍了论文的工作和结构安排。1.1概述1.1.1研究背景人与计算机的交互活动越来越成为人们日常生活的一个重要组成部分。在当前广泛使用的WIMP图形用户接口【Graphical UserInterfaces on Windows, Icon, Menus and Pointing devices]中，用户通过键盘、鼠标向计算机输入信息的交互方式已成为人机通信的瓶颈。因为从用户到计算机的通信是串口的，而且用户也不能以习惯的方式(如手势、语音)与计算机进行交互。一般计算机处理过程将抛弃传统的交互设备，诸如键盘、鼠标等传统设备，近而需要一些自动化程度较高的设备来采集记录，这里面包括各种感知器和采集器(摄像机等)。专家学者一致认为在短时间内我们的熟悉的键盘，鼠标等操纵界面将让位于诸如更容易操作的各种界面。最近几年，随着计算机技术的迅猛发展，研究自然和谐的人机交互技术(HCI)变得异常活跃，而且也取得了可喜的成就。人机交互界面作为一个独立的、重要的研究领域受到了世界各计算机厂家的关

北京交通大学硕士学位论文注。并成为90年代计算机行业的又一竞争领域。80年代己来，计算机的软件和硬件技术取得了较大的发展，同时，计算机的使用者也从计算机专家迅速扩大到了广大未受过专门训练的普通用户，由此极大地提高了用户界面在系统设计和软件开发中的重要性，强烈地刺激了人机交互界面的进步。人一计算机的交互作用是通过用户界面来实现的。与传统人一机系统不同的是，人一计算机系统中的交互形式已成为用户与计算机两个“智能系统”之间的通讯和对话。用户界面的发展对计算机系统整体性能的提高所具有的重要性已经得到了人们的高度重视，与此同时，围绕人机建模业己形成了计算机产业又一新的竞争领域。在美国人机建模研究在信息技术中被列为与软件和计算机并列的六项国家关键技术之一，并被认为“对于计算机工业有着突出的重要性，对其它工业也是很重要的”。美国国防关键技术计划不仅把人机交互界面列为软件技术发展的重要内容之一，而且还专门增加了与软件技术并列的人一系统界面一项内容。日本也提出了FPIEND21计划(Future Personalized Information Enviroment Develop- ment)，其目标就是要开发21世界的计算机界面。人机交互技术已经从以计算机为中心逐步转移到以人为中心，是多种媒体、多种模式的交互技术，人的交互意图自然的表示为一个多维信息矢量，如人在与外界交互中同时使用手势，语音和眼神等，它们并行与外界进行交互。人机交互的本质是人的多维信息认知空间和计算机的信息表示空间之间的相互映射。特别地，新的人际交互技术一虚拟现实技术的发展更进一步促进了手势识别技术的研究。虚拟现实技术是一种以人为中心的新人机接口技术。它利用计算机技术生成由三维逼真的图像、声音等构成虚拟

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