隨著人工智能技術(shù)的迅速發(fā)展,智能化設(shè)備逐漸融入到人們生活的方方面面,因此對(duì)各類人機(jī)交互技術(shù)的需求也在不斷地增加。手勢(shì)是人們常用肢體語(yǔ)言之一,是一種自然直觀、有效簡(jiǎn)潔的溝通方式�；谟�(jì)算機(jī)視覺的手勢(shì)識(shí)別逐漸成為人機(jī)交互的重要研究領(lǐng)域,是熱門的研究課題之一。本文對(duì)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的手勢(shì)識(shí)別技術(shù)進(jìn)行了深入的研究,主要工作如下:一、研究基于膚色的多手勢(shì)圖像精準(zhǔn)分割算法:首先,分析了不同亮度下的膚色在不同顏色空間中的分布特性,通過(guò)結(jié)合在實(shí)際場(chǎng)景中的手勢(shì)分割質(zhì)量,從中選出了最合適的顏色空間用于建立膚色模型。其次,分析了多層次手部形狀特征,研究了手部區(qū)域的最小綁定矩形(MBR)與最小面積綁定矩形(MABR),確定了手腕分割線,實(shí)現(xiàn)了對(duì)手臂冗余去除,為手勢(shì)識(shí)別模型的建立奠定了基礎(chǔ)。二、研究基于新型RF-Net模型的手勢(shì)識(shí)別算法:首先,對(duì)RF-Net模型的架構(gòu)進(jìn)行了描述:在AlexNet模型的基礎(chǔ)上加入了BN層、1*1卷積層、動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)率等優(yōu)化方法,提出了AlexNet_I模型,通過(guò)固定AlexNet_I模型除全連接層外的網(wǎng)絡(luò)參數(shù),用于對(duì)手勢(shì)圖像的特征提取,即RF-Ne...

【文章頁(yè)數(shù)】：83 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 手勢(shì)識(shí)別問(wèn)題概述
        1.2.1 基本概念
        1.2.2 發(fā)展歷史
        1.2.3 基本步驟
        1.2.4 基本特點(diǎn)
    1.3 手勢(shì)識(shí)別研究綜述
        1.3.1 相關(guān)理論研究進(jìn)展
        1.3.2 相關(guān)系統(tǒng)開發(fā)進(jìn)展
    1.4 主要工作與內(nèi)容安排
第二章 相關(guān)背景知識(shí)介紹
    2.1 機(jī)器學(xué)習(xí)概述
    2.2 隨機(jī)森林
        2.2.1 決策樹
        2.2.2 隨機(jī)森林算法
    2.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        2.3.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn)
        2.3.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
        2.3.3 經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與優(yōu)化方法
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于膚色的多手勢(shì)圖像精準(zhǔn)分割算法
    3.1 引言
    3.2 手勢(shì)圖像預(yù)處理
    3.3 顏色空間分析
        3.3.1 常見的顏色空間
        3.3.2 不同顏色空間之間的轉(zhuǎn)換
        3.3.3 膚色在不同顏色空間中的特性
        3.3.4 顏色空間的選擇
    3.4 手勢(shì)圖像的最小面積外接矩形
        3.4.1 手勢(shì)圖像輪廓提取
        3.4.2 MBR
        3.4.3 非手勢(shì)區(qū)域的排除準(zhǔn)則
        3.4.4 MABR
    3.5 基于手部形狀特征的手臂冗余去除方法
        3.5.1 多層次手部形狀特征
        3.5.2 新型手腕分割線確定方法
    3.6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    3.7 本章小結(jié)
第四章 基于新型RF-Net模型的手勢(shì)識(shí)別算法
    4.1 引言
    4.2 RF-Net架構(gòu)描述
        4.2.1 卷積架構(gòu)
        4.2.2 判決架構(gòu)
    4.3 基于RF-Net模型的手勢(shì)識(shí)別算法
    4.4 實(shí)驗(yàn)測(cè)試與驗(yàn)證
        4.4.1 手勢(shì)數(shù)據(jù)集介紹
        4.4.2 性能測(cè)試
    4.5 本章小結(jié)
第五章 面向家居場(chǎng)景的手勢(shì)識(shí)別控制系統(tǒng)
    5.1 需求分析
    5.2 系統(tǒng)架構(gòu)
    5.3 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
        5.3.1 手勢(shì)數(shù)據(jù)集采集模塊
        5.3.2 手勢(shì)識(shí)別模塊
    5.4 系統(tǒng)測(cè)試
    5.5 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 本文總結(jié)
    6.2 未來(lái)展望
參考文獻(xiàn)
附錄1 攻讀碩士學(xué)位期間申請(qǐng)的專利
附錄2 攻讀碩士學(xué)位期間申請(qǐng)的軟件著作權(quán)
附錄3 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目
致謝



本文編號(hào)：3805864