本文關(guān)鍵詞：基于視覺(jué)的人機(jī)交互動(dòng)作識(shí)別研究與DSP實(shí)現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著人工智能研究及應(yīng)用的不斷發(fā)展與成熟,其重要研究分支人機(jī)交互技術(shù)也逐漸從傳統(tǒng)的接觸式向非接觸式、界面式向自然式發(fā)展,如基于聽(tīng)覺(jué)的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)和基于視覺(jué)的圖像識(shí)別技術(shù)。但相比語(yǔ)音信號(hào),圖像信號(hào)更具穩(wěn)定性,可以承載更豐富的信息,所以基于視覺(jué)的人機(jī)交互技術(shù)吸引著大量學(xué)者和工程師的興趣,成為當(dāng)前一個(gè)研究熱點(diǎn)。基于視覺(jué)的人機(jī)交互技術(shù)關(guān)鍵是對(duì)以人為核心的圖像識(shí)別,尤其對(duì)人體各種姿勢(shì)動(dòng)作的識(shí)別和理解。目前該技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用或者正在嘗試應(yīng)用于服務(wù)機(jī)器人、智能家居、智慧城市以及智能安防等諸多領(lǐng)域。目前基于視覺(jué)的人機(jī)交互技術(shù)實(shí)現(xiàn)普遍只針對(duì)有限的簡(jiǎn)單肢體動(dòng)作,如跑步、走路、原地跳等,并且有嚴(yán)格的條件限制,如必須正對(duì)攝像頭,不可以多個(gè)人體出現(xiàn),只適合簡(jiǎn)單背景環(huán)境等。此外,相關(guān)算法通常存在計(jì)算量大、內(nèi)存消耗嚴(yán)重、不適合嵌入式微型化發(fā)展等問(wèn)題。為提高基于視覺(jué)的人機(jī)交互技術(shù)普適性,增強(qiáng)在真實(shí)自然環(huán)境下的實(shí)用性,本論文以基于視覺(jué)的智能家居人機(jī)交互系統(tǒng)設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)為實(shí)踐,對(duì)所定義的7種一般性、通用性的人機(jī)交互手勢(shì)動(dòng)作在自然環(huán)境下的識(shí)別進(jìn)行了探究,并重點(diǎn)對(duì)各動(dòng)作的特征提取、特征建模和識(shí)別理解分別進(jìn)行了較深入的研究,同時(shí)提出新的方法和思路。經(jīng)實(shí)驗(yàn)測(cè)試,本系統(tǒng)對(duì)手勢(shì)動(dòng)作識(shí)別準(zhǔn)確度達(dá)79%以上,交互工作效率達(dá)75%以上,并且可以適應(yīng)不同的自然環(huán)境,工作過(guò)程與人體的空間位置、尺寸幾乎無(wú)關(guān)。本論文的主要工作及創(chuàng)新有以下幾點(diǎn):(1)以TI的DM642 DSP為視覺(jué)圖像處理器,以ARM7為主控制器,設(shè)計(jì)并搭建了基于視覺(jué)人機(jī)交互的智能家居管理系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。定義了一套智能家居交互動(dòng)作手勢(shì)集,包括啟動(dòng)選擇、選擇肯定、選擇否定、開(kāi)關(guān)切換、功能上翻、功能下翻、暫停7種動(dòng)作指令。(2)在手勢(shì)動(dòng)作目標(biāo)檢測(cè)階段,提出了基于最近鄰域像素梯度穩(wěn)定性(N2PG)的視頻背景快速提取方法,解決了基于視覺(jué)的嵌入式人機(jī)交互設(shè)備,在真實(shí)自然環(huán)境中目標(biāo)檢測(cè)跟蹤困難的問(wèn)題。(3)在手勢(shì)動(dòng)作的初次識(shí)別階段,利用HMM模型并基于靜態(tài)特征記錄表的統(tǒng)計(jì)特征,解決了利用單幀圖像特征進(jìn)行動(dòng)作識(shí)別抗干擾性差的問(wèn)題,并且特征記錄表中每條靜態(tài)特征提取使用歸一化的幾何矩和低頻傅里葉描述子,實(shí)現(xiàn)了識(shí)別的方向無(wú)關(guān)、尺寸無(wú)關(guān)和位置無(wú)關(guān)。(4)在手勢(shì)動(dòng)作識(shí)別二次校驗(yàn)階段,提出基于速度方向變化特征的二-八碼(8位二進(jìn)制編碼)校驗(yàn)方法,實(shí)現(xiàn)對(duì)初步識(shí)別結(jié)果的快速匹配校驗(yàn)或者補(bǔ)充識(shí)別,大大提高人機(jī)交互系統(tǒng)對(duì)手勢(shì)的識(shí)別準(zhǔn)確度和魯棒性。
【關(guān)鍵詞】：機(jī)器視覺(jué) 人機(jī)交互 DSP HMM模型 手勢(shì)識(shí)別 嵌入式
【學(xué)位授予單位】：太原理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-14
• 第一章 緒論14-26
• 1.1 研究背景14-16
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究及現(xiàn)狀16-21
• 1.2.1 機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的發(fā)展16-19
• 1.2.2 人機(jī)交互技術(shù)發(fā)展及現(xiàn)狀19-21
• 1.3 本課題的來(lái)源及研究意義21-22
• 1.4 本文工作安排22-26
• 第二章 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)設(shè)計(jì)26-42
• 2.1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)原理及工作方式介紹26-31
• 2.1.1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及原理26-27
• 2.1.2 系統(tǒng)交互手勢(shì)定義27-29
• 2.1.3 人機(jī)交互模式29-31
• 2.2 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)硬件設(shè)計(jì)及成品展示31-36
• 2.2.1 智能控制中心設(shè)計(jì)及特性32-34
• 2.2.2 視覺(jué)成員設(shè)計(jì)及特性34-35
• 2.2.3 智能燈設(shè)計(jì)及特性35-36
• 2.3 系統(tǒng)軟件架構(gòu)設(shè)計(jì)36-40
• 2.3.1 智能控制中心程序設(shè)計(jì)36-38
• 2.3.2 視覺(jué)成員程序設(shè)計(jì)38-40
• 2.4 本章小結(jié)40-42
• 第三章 目標(biāo)像素區(qū)域檢測(cè)及分割42-56
• 3.1 目標(biāo)檢測(cè)算法概述42-44
• 3.1.1 光流法42-43
• 3.1.2 vibe目標(biāo)檢測(cè)43
• 3.1.3 背景相減法43-44
• 3.2 N2PG實(shí)時(shí)背景提取算法分析44-50
• 3.2.1 相關(guān)定義44-45
• 3.2.2 最近鄰域像素梯度值特征分析45-46
• 3.2.3 二值圖像模型算法分析46-48
• 3.2.4 N2PG背景提取效果比對(duì)48-50
• 3.3 手勢(shì)目標(biāo)檢測(cè)50-53
• 3.3.1 基于N2PG背景提取50-52
• 3.3.2 N2PG穩(wěn)定性閾值動(dòng)態(tài)估計(jì)52
• 3.3.3 目標(biāo)像素檢測(cè)52-53
• 3.4 手勢(shì)圖像分割53-54
• 3.5 本章小結(jié)54-56
• 第四章 交互手勢(shì)特征提取與識(shí)別56-72
• 4.1 人機(jī)交互手勢(shì)動(dòng)作特點(diǎn)分析56-58
• 4.2 手勢(shì)動(dòng)作基本特征提取58-62
• 4.2.1 幾何矩理論58-59
• 4.2.2 傅里葉描述子59-60
• 4.2.3 靜態(tài)基本特征提取60-61
• 4.2.4 動(dòng)態(tài)基本特征提取61-62
• 4.3 特征記錄表狀態(tài)分析62-67
• 4.3.1 靜態(tài)統(tǒng)計(jì)特征描述62-66
• 4.3.2 動(dòng)態(tài)特征編碼（二-八碼）66-67
• 4.4 交互手勢(shì)動(dòng)作識(shí)別67-71
• 4.4.1 隱馬爾科夫模型67-68
• 4.4.2 參數(shù)分析與訓(xùn)練68-69
• 4.4.3 手勢(shì)識(shí)別69-71
• 4.5 本章小結(jié)71-72
• 第五章 算法檢驗(yàn)及DSP實(shí)現(xiàn)72-84
• 5.1 DSP實(shí)現(xiàn)的工作原理及關(guān)鍵配置72-77
• 5.1.1 DSP工作原理72-73
• 5.1.2 基于DSP/BOIS軟件開(kāi)發(fā)簡(jiǎn)介73-75
• 5.1.3 DSP關(guān)鍵配置75-77
• 5.2 系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)性能測(cè)試77-82
• 5.2.1 公共數(shù)據(jù)集77-79
• 5.2.2 自建數(shù)據(jù)集79
• 5.2.3 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果總結(jié)79-82
• 5.3 本章小結(jié)82-84
• 第六章 結(jié)論與展望84-86
• 參考文獻(xiàn)86-92
• 致謝92-94
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文94

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