隨著混合現(xiàn)實技術(shù)以及人機(jī)交互技術(shù)的發(fā)展,基于計算機(jī)視覺的手勢識別技術(shù)已成為研究熱點,然而現(xiàn)有方法的識別速率與準(zhǔn)確率均有待提高。本文針對目前基于視覺的手勢識別技術(shù)存在的問題,研究了一種新的識別方案。主要研究內(nèi)容如下:1)針對現(xiàn)有方案受外界環(huán)境與手部自身因素影響較大、識別效果不穩(wěn)定的問題,研究了一種基于膚色閾值初始化與半輪廓技術(shù)的手勢識別方案。2)在膚色閾值初始化中,為了適應(yīng)對不同膚色的檢測,采用HOG特征并利用SVM分類器對膚色閾值進(jìn)行了初始化;在圖像前處理時,利用二值算法以及形態(tài)學(xué)處理中的開運算與閉運算操作實現(xiàn)了手勢的分割與輪廓的提取;在指尖標(biāo)定中,設(shè)計了一種基于半輪廓技術(shù)的新算法,以實現(xiàn)對手指端點的檢測與標(biāo)定;在手勢分類中,針對指尖峰值研究了一種新的分類算法,實現(xiàn)了對8種手勢的識別。3)通過實驗證明,本文設(shè)計的識別方案平均識別率達(dá)到95.25%,平均用時為68.797ms。相較于現(xiàn)有的固定閾值算法和全輪廓算法具有更好的穩(wěn)定性,相較于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法可將識別速率提高7倍。 

【文章頁數(shù)】：63 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文研究工作
2 手勢識別方案分析
    2.1 技術(shù)難點分析
    2.2 手勢識別方案設(shè)計
3 膚色閾值初始化
    3.1 手部特征提取
    3.2 基于HOG特征的SVM分類
    3.3 閾值初始化
4 圖像前處理與指尖標(biāo)定
    4.1 圖像前處理
    4.2 指尖標(biāo)定
5 手勢分類與實驗驗證分析
    5.1 手勢分類
    5.2 實驗系統(tǒng)設(shè)計
6 總結(jié)與展望
    6.1 結(jié)論
    6.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[2]基于DTW的單個手語識別算法[J]. 張露.  現(xiàn)代計算機(jī)(專業(yè)版). 2016(08)
[3]基于Leap Motion手勢識別的機(jī)器人控制系統(tǒng)[J]. 陶林,李凱格,王淼.  制造業(yè)自動化. 2015(24)
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博士論文
[1]基于視覺信息的手勢識別算法與模型研究[D]. 覃文軍.東北大學(xué) 2010

碩士論文
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[3]基于視覺的手勢識別研究[D]. 余超.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2015
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[5]基于Kinect深度信息的動態(tài)手勢識別[D]. 徐文杰.東北大學(xué) 2014
[6]基于視覺的連續(xù)手語識別系統(tǒng)的研究[D]. 陳小柏.東華大學(xué) 2014
[7]基于計算機(jī)視覺的靜態(tài)手勢識別[D]. 殷倩倩.復(fù)旦大學(xué) 2014
[8]基于單目視覺的動態(tài)手勢軌跡識別系統(tǒng)研究[D]. 鄒節(jié)華.西安電子科技大學(xué) 2012
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[10]基于計算機(jī)視覺的靜態(tài)手勢識別系統(tǒng)[D]. 龔陶波.華中師范大學(xué) 2008



本文編號：3648492