發(fā)布時(shí)間：2017-10-26 05:15

  本文關(guān)鍵詞：基于ARM的Kinect手勢識別研究

  更多相關(guān)文章： Kinect ARM 手勢識別 SVM DTW

【摘要】：隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展,基于計(jì)算機(jī)視覺的手勢識別技術(shù)已成為人機(jī)交互技術(shù)的關(guān)鍵技術(shù)�；贙inect深度圖像進(jìn)行手勢識別技術(shù)研究是當(dāng)今的研究熱點(diǎn),利用Kinect相機(jī)可以同時(shí)獲取圖像的彩色和深度信息,將Kinect與嵌入式平臺相結(jié)合來研究手勢識別技術(shù),可為可穿戴計(jì)算等相關(guān)應(yīng)用提供技術(shù)支撐,具有很好的應(yīng)用價(jià)值。本文的主要工作如下:第一,手勢識別技術(shù)可以分為:預(yù)處理,手勢分割,特征提取和分類識別等幾個(gè)步驟。針對每個(gè)步驟分析了常用的算法,為后期提出新的算法提供理論基礎(chǔ)。第二,提出一種靜態(tài)手勢識別算法,采用同心圓切割算法獲取手勢個(gè)數(shù)特征,結(jié)合Hu不變矩的前4個(gè)分量作為特征向量,先按手指個(gè)數(shù)進(jìn)行預(yù)分類,之后,通過SVM分類器進(jìn)行分類識別。第三,提出一種動(dòng)態(tài)手勢識別算法,以歸一化的手指長度作為特征向量,結(jié)合新的距離模式——錨定距離,采用DTW LB算法進(jìn)行手勢序列識別。第四,針對嵌入式Linux平臺,搭建Kinect相機(jī)開發(fā)環(huán)境,對兩種手勢識別算法進(jìn)行移植,實(shí)現(xiàn)基于ARM嵌入式平臺的Kinect手勢識別雛形系統(tǒng)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,算法手勢識別率平均達(dá)到80%以上,且滿足了實(shí)時(shí)性要求。
【關(guān)鍵詞】：Kinect ARM 手勢識別 SVM DTW
【學(xué)位授予單位】：中北大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-11
• 1 緒論11-16
• 1.1 課題的研究背景和意義11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-14
• 1.2.1 手勢識別技術(shù)研究現(xiàn)狀11-13
• 1.2.2 嵌入式平臺圖像處理技術(shù)研究現(xiàn)狀13
• 1.2.3 本文的研究內(nèi)容和方法13-14
• 1.3 論文組織結(jié)構(gòu)和章節(jié)安排14-16
• 2 手勢識別技術(shù)中的常用方法16-33
• 2.1 引言16
• 2.2 手勢圖像預(yù)處理16-18
• 2.2.1 局部平均法16-17
• 2.2.2 中值濾波17
• 2.2.3 高斯濾波17-18
• 2.2.4 圖像二值化18
• 2.3 手勢分割18-23
• 2.3.1 常見的色彩空間介紹18-20
• 2.3.2 基于膚色檢測的分割算法20-23
• 2.3.3 基于深度圖像閾值分割算法23
• 2.4 特征提取23-27
• 2.4.1 手勢簡單形狀描述特征24-25
• 2.4.2 手勢圖像的統(tǒng)計(jì)特征25-26
• 2.4.3 手勢圖像的輪廓特征26-27
• 2.5 分類識別27-32
• 2.5.1 模板匹配27-28
• 2.5.2 支持向量機(jī)28-29
• 2.5.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)29-30
• 2.5.4 隱馬爾可夫模型30-31
• 2.5.5 動(dòng)態(tài)時(shí)間歸整31-32
• 2.6 本章小結(jié)32-33
• 3 基于Kinect深度圖像的靜態(tài)手勢識別33-45
• 3.1 引言33-34
• 3.2 深度圖像獲取與分割預(yù)處理34-38
• 3.2.1 Kinect深度圖像獲取原理34
• 3.2.2 深度圖像閾值分割34-35
• 3.2.3 高斯濾波35-36
• 3.2.4 Canny算子邊緣輪廓提取36-37
• 3.2.5 手臂區(qū)域切除37-38
• 3.3 特征提取38-40
• 3.3.1 手指個(gè)數(shù)特征提取38-39
• 3.3.2 Hu不變矩39-40
• 3.4 手勢分類識別40-42
• 3.4.1 手勢預(yù)分類41
• 3.4.2 支持向量機(jī)分類識別41-42
• 3.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析42-43
• 3.6 本章小結(jié)43-45
• 4 基于Kinect深度圖像的動(dòng)態(tài)手勢識別45-53
• 4.1 引言45
• 4.2 動(dòng)態(tài)手勢分割45-47
• 4.2.1 深度閾值預(yù)分割45-46
• 4.2.2 手勢區(qū)域細(xì)分46-47
• 4.3 特征提取47-48
• 4.4 動(dòng)態(tài)手勢序列識別48-50
• 4.4.1 DTW算法48-49
• 4.4.2 新的距離模式49-50
• 4.5 改進(jìn)分層DTW算法手勢序列識別50-51
• 4.6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析51-52
• 4.7 本章小結(jié)52-53
• 5 ARM嵌入式平臺的手勢識別53-66
• 5.1 引言53
• 5.2 嵌入式系統(tǒng)與ARM芯片簡介53-55
• 5.2.1 嵌入式系統(tǒng)簡介53-54
• 5.2.2 常見嵌入式操作系統(tǒng)介紹54
• 5.2.3 ARM芯片簡介54-55
• 5.3 ARM嵌入式平臺開發(fā)環(huán)境搭建55-60
• 5.3.1 系統(tǒng)硬件環(huán)境介紹55-56
• 5.3.2 系統(tǒng)軟件環(huán)境介紹56
• 5.3.3 ARM嵌入式開發(fā)平臺的搭建56-60
• 5.4 手勢識別算法在嵌入式平臺上的實(shí)現(xiàn)60-63
• 5.4.1 手勢樣本庫的建立61
• 5.4.2 手勢分割及預(yù)處理61
• 5.4.3 手勢特征提取61
• 5.4.4 手勢分類識別61-62
• 5.4.5 手勢識別系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)62-63
• 5.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析63-65
• 5.5.1 靜態(tài)手勢識別算法實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析63-64
• 5.5.2 動(dòng)態(tài)手勢識別算法實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析64-65
• 5.6 本章小結(jié)65-66
• 6 總結(jié)與展望66-68
• 6.1 本文總結(jié)66-67
• 6.2 未來研究內(nèi)容和展望67-68
• 參考文獻(xiàn)68-72
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及所取得的研究成果72-73
• 致謝73-74

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1097181