【摘要】：游戲、手語識別、虛擬操作等諸多場景下,作為一種人機(jī)交互的媒介,手勢的價(jià)值日益凸顯。手勢的識別與分割也一直是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的重要課題。近年來,深度攝像儀器發(fā)展迅速,為手勢識別研究打開了新的局面。目前,手勢分割算法的相關(guān)研究雖然取得了不錯(cuò)的成果,卻也存在著一些局限。為此,我們提出了一種逐幀判斷手勢標(biāo)簽分布概率進(jìn)而分割連續(xù)手勢的實(shí)時(shí)算法。此外,不同于傳統(tǒng)的特征提取方案,在深度圖上,我們設(shè)計(jì)了一種基于隨機(jī)點(diǎn)與其相關(guān)點(diǎn)深度差值的特征提取方案。實(shí)驗(yàn)時(shí),該算法在one-shot-learning數(shù)據(jù)集CGD2011上取得了不錯(cuò)的效果。然后,我們注意到,已有的手勢相關(guān)數(shù)據(jù)集的標(biāo)簽標(biāo)注方式存在著一些不足。為此,我們提出了為手勢序列進(jìn)行更細(xì)粒度的標(biāo)簽標(biāo)注的思路,并設(shè)計(jì)了基于關(guān)節(jié)點(diǎn)信息與深度信息的特征提取方案,采用LSTM模型用于連續(xù)手勢的識別與分割。我們設(shè)計(jì)并錄制了數(shù)據(jù)集用于實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,為手勢序列進(jìn)行更細(xì)粒度的標(biāo)簽標(biāo)注更適用于連續(xù)手勢的識別,且我們的算法具有不錯(cuò)的手勢識別效果。最后,我們將手勢識別算法應(yīng)用于虛擬試衣系統(tǒng)。虛擬試衣場景下,手勢是非常適用的人機(jī)交互方式。我們設(shè)計(jì)了簡單易識別的3個(gè)靜態(tài)手勢與4個(gè)動(dòng)態(tài)手勢,并設(shè)計(jì)了實(shí)時(shí)的手勢識別算法,取得了不錯(cuò)的效果。
【學(xué)位授予單位】：南京大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2537950