本文關(guān)鍵詞：基于輻射與空間信息的遙感圖像檢索，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《廈門大學(xué)》 2014年

基于SAE-PCA模型的ASL字母識別方法研究

吳偉  

【摘要】：手勢識別是新一代人機交互技術(shù)中一個重要的研究方向,因此有著廣闊的應(yīng)用前景。通�？梢詫⑹謩葑R別過程分為檢測和識別兩個步驟,但是由于視角的不同、光照的變化、復(fù)雜的背景、目標的遮擋等因素,從圖片或者視頻中把手勢區(qū)域檢測出來并對其識別是非常有挑戰(zhàn)的。 本文最終是完成基于Kinect實時的ASL字母識別系統(tǒng),ASL庫是包含有24個英文字母的靜態(tài)手勢圖片庫,其中手勢的背景、光照較復(fù)雜,且有些手勢的形狀非常接近,因而比較難區(qū)分。文章主要研究的內(nèi)容及創(chuàng)新點如下 1.提出了基于在線膚色學(xué)習(xí)的手勢分割方法。利用Kinect的第三方庫函數(shù)進行手勢跟蹤,找到手勢點并以該點為中心截取出一個矩形區(qū)域,該區(qū)域包含整個手勢,接著利用手勢點的深度值對手勢進行初步分割,然后用膚色模型進行進一步分割。這里,我們給出了一個能自適應(yīng)人到Kinect平面距離的手勢矩形計算公式,同時提出了能夠在線學(xué)習(xí)手勢操作者膚色信息的模型。 2.提出了基于SAE-PCA模型手勢特征提取方法。我們提出了SAE-PCA模型來提取圖片的特征,使用這些特征在ASL圖片庫上取得了最優(yōu)的成績。SAE-PCA模型同時結(jié)合了顏色信息和深度信息,它是在經(jīng)典的CNN結(jié)構(gòu)前后加入了多個PCA層,模型中參數(shù)的訓(xùn)練采用的是基于patch的方法,這種方法和傳統(tǒng)的算法效果一樣,但訓(xùn)練時間卻快了1000倍以上 3.完成了基于Kinect的ASL字母識別系統(tǒng)。任務(wù)是對Kinect采集到圖像實時的進行手勢區(qū)域檢測并識別。我們對前面提出的手勢分割算法進行了簡化,去掉了與分割相關(guān)的步驟,同時由于SAE-PCA模型計算量大,不能滿足實時性需求,因此對它的結(jié)構(gòu)也進行了簡化,簡化后的特征提取過程至少加速了75倍,并且手勢識別率依舊高達94.457%。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：廈門大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

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本文編號：159619