手勢(shì)是人類日常生活中非常重要的交流方式之一,能夠直觀地表達(dá)富有豐富的語(yǔ)義信息,被廣泛的用于人機(jī)交互,虛擬現(xiàn)實(shí)以及失語(yǔ)者的手語(yǔ)等方面。使用機(jī)器視覺(jué)算法識(shí)別出手勢(shì)表達(dá)的語(yǔ)義信息具有很高的研究?jī)r(jià)值。本文的研究對(duì)動(dòng)態(tài)手勢(shì)識(shí)別課題提供了新的研究思路及相關(guān)方法,并對(duì)面向人機(jī)交互和手語(yǔ)識(shí)別領(lǐng)域的研究打下了技術(shù)基礎(chǔ)。手作為人體中最靈活的部位,使其在檢測(cè)、跟蹤、分類和識(shí)別等任務(wù)上極具挑戰(zhàn)�；跈C(jī)器視覺(jué)的手勢(shì)識(shí)別算法往往面臨如下問(wèn)題:1)人手的分辨率較低;2)人手目標(biāo)所處背景環(huán)境雜亂;3)手與手或者手與物體的交互;4)手被遮擋;5)不同的手勢(shì)具有較大的相似度;6)人手的多自由度特性;7)多視角歧義;8)不同的形狀和尺度;9)檢測(cè)和識(shí)別網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的訓(xùn)練調(diào)優(yōu)問(wèn)題。本論文來(lái)源于校內(nèi)自選項(xiàng)目,基于機(jī)器視覺(jué)技術(shù),面向人機(jī)交互以及手語(yǔ)的動(dòng)態(tài)手勢(shì)識(shí)別。本課題的研究分為如下四個(gè)方面:1)通過(guò)像素級(jí)的人體皮膚區(qū)域檢測(cè)模型（MFS）,找出圖像中皮膚掩膜,并且使用特征索引的字典學(xué)習(xí)算法對(duì)皮膚掩膜的邊界輪廓進(jìn)行精修,以便盡可能地保留皮膚區(qū)域的信息;2)提出一種層級(jí)融和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人手目標(biāo)檢測(cè)框架-CCNN,通過(guò)皮膚檢測(cè)模型得出的... 

【文章來(lái)源】：中國(guó)礦業(yè)大學(xué)(北京)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：140 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【部分圖文】：

圖１．１手勢(shì)識(shí)別的應(yīng)用??Ｆｉｇ．?１．１?Ｈａｎｄ?ａｃｔｉｏｎ?ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ?ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ??

圖１．３單幀行為識(shí)別的歧義??Ｆｉｇ．ｌ?．３?Ａｍｂｉｇｕｉｔｙ?ｉｎ?ｓｉｎｇｌｅ?ｆｒａｍｅ?ａｃｔｉｏｎ?ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ??

圖１．２Ｋｉｎｅｃｔ人手動(dòng)作檢測(cè)??Ｆｉｇ．?１．２?Ｈａｎｄ?ａｃｔｉｏｎ?ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ?ｂｙ?Ｋｉｎｅｃｔ??


本文編號(hào)：2957638