【摘要】：隨著圖像處理算法的多樣化與計算機處理技術的成熟發(fā)展,人機交互技術有了飛速的發(fā)展,從開始單一的鼠標控制轉換為如今多樣化的交互方式,其中基于視覺的交互方式在人機交互領域是當前研究的熱門方向,包含了手勢識別和行為識別研究等多個內容。手勢動作是人類肢體語言的一部分,人們可通過定義手勢得到對應的含義,對于機器,手勢相比于單詞更簡單,更易于學習,因而手勢作為直觀自然的交流方式在人機交互領域受到了研究者們的青睞。FPGA作為一款硬件微處理器,越來越多的應用于圖像處理和神經(jīng)網(wǎng)絡的實現(xiàn)方面;本文采用FPGA來實現(xiàn)手勢識別中設計的算法,完成手勢的識別功能,極大地提高了識別的速度和效率。本文首先根據(jù)手勢識別系統(tǒng)中所涉及的步驟,對相應的算法進行了介紹和分析,分別有手勢圖像預處理算法、手勢分割算法、特征提取和識別算法,對比各個算法的特性,本文預先定義了十種數(shù)字手勢,針對所研究的手勢,選取了適合的算法,并在此基礎上提出了一種基于膚色模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡的手勢識別算法�；贔PGA設計構建了手勢的硬件識別系統(tǒng),硬件平臺選用黑金開發(fā)板AX515,通過OV5650攝像頭套件對手勢圖像進行采集,LCD顯示屏對系統(tǒng)處理后的手勢進行實時顯示,最終通過數(shù)碼管顯示識別結果。在FPGA內部根據(jù)識別流程將系統(tǒng)劃分為圖像采集模塊,預處理模塊,手勢分割模塊,特征提取和手勢識別五大模塊。其次,根據(jù)FPGA的設計特點,對圖像采集和顯示模塊,圖像預處理中值濾波算法、膚色分割算法、形態(tài)學運算、Canny邊緣檢測、Hu不變矩特征提取算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡創(chuàng)建了工程,進行了設計、仿真和實現(xiàn)。其中對Canny邊緣檢測和BP神經(jīng)網(wǎng)絡涉及到的復雜運算通過簡化設計,利用流水線完成了設計,由于其計算量相對而言較大且復雜,對其硬件實現(xiàn)耗費較多時長。最后在硬件系統(tǒng)所需要的子模塊搭建完成后,本系統(tǒng)分別通過軟件和硬件的方式對十種手勢進行了測試和驗證。一方面得到了算法的處理效果,軟件的識別率;另一方面得到了硬件的識別結果和耗費器件資源的情況,通過測試結果得到了本系統(tǒng)的硬件識別率。經(jīng)驗證,本系統(tǒng)達到了設計的基本功能,在速度上相較于軟件有著明顯的優(yōu)勢。
【圖文】：

擬的知名景點。(4) 虛擬現(xiàn)實（VR—Virtual Reality）虛擬現(xiàn)實是基于真實和虛構空間，由計算機生成的模擬環(huán)境，令用戶獲得身臨浸式體驗，各種交互行為用于刺激用戶的視覺、觸覺、聽覺和其他感知系統(tǒng)，面的感官體驗。目前人們的體驗往往受制于 VR 與外界互動不夠直接自然，與法相比，手勢識別可以在虛擬環(huán)境中為人們提供更逼真的手勢定位和控制能力直接的人機交互方式。(a) 智能家居 (b) 智能汽車

蘭州交通大學碩士學位論文1.2 國內外研究現(xiàn)狀手勢識別的技術經(jīng)過了一系列的發(fā)展變化，最初的手勢識別是利用可穿戴設備，將傳感器置于手與胳膊各關節(jié)，利用有線方式將用戶關節(jié)連接到計算機系統(tǒng)，從而檢測其角度和空間位置，這種識別技術可提供良好的檢測識別效果，但將其應用于生活中時價格比較昂貴；然后光學標記方法取代人手可穿戴設備，將光學標記放置在人手上，通過紅外線掃描可以將手位置和手指的變化傳送到系統(tǒng)屏幕，，用于實現(xiàn)手勢識別的光學標記方法所用設備較為復雜；借助外部儀器與設備在一定程度上提高了手勢識別的準確度和穩(wěn)定性，但同時它也掩蓋了手勢能自然表達的特性。為此人們轉向尋求更加自然的識別方式，此時基于視覺的手勢識別開始出現(xiàn)，基于視覺的手勢識別是通過采集到視頻或圖像，利用圖像處理算法和計算機視覺技術對圖像進行處理以達到識別手勢的目的。
【學位授予單位】：蘭州交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP391.41;TN791

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本文編號：2598862