摘要：

隨著計算機技術的迅猛發展,人機交互方式也日趨多樣化。基于視覺的手勢識別是新一代人機交互的重要研究內容;計算機通過攝像頭理解人們的手勢并做出相應的反應,彌補了傳統的鍵盤、鼠標交互方式的不足。但現有的基于視覺的手勢識別研究中仍然存在著一些不足和問題。例如,基于膚色分割的方法進行雙手追蹤,當手與手在運動過程中發生遮擋時,就沒有辦法正確追蹤左右手的位置;如何讓手勢識別應用系統更好的適應實際情景中復雜多變的背景環境。 本文在YCrCb顏色空間建立了一種基于高斯分布的統計模型,通過對手部圖像的采樣統計,自動初始化手部的膚色參數和面積參數后,對手部、臉部進行分割;并針對手勢識別系統中的左、右手發生遮擋情況下的追蹤問題,提出了一種質心估計的方法,比較好的解決了雙手在運動過程中的遮擋問題;并通過實驗對比,驗證了此方法的有效性。 針對隱馬爾可夫模型(HMM,Hidden Markov Model)識別方法的手勢識別的研究,本文設計并實現了一個手勢應用平臺軟件G-Platform。研究者通過此平臺可以方便的進行實驗研究和應用系統的開發。G-Platform基于雙攝像頭,它可對手勢者進行顏色與面積參數的自動采樣并初始化、錄制實驗和手勢訓練所需的視頻素材、對要訓練的視頻進行分割和手勢方向特征值的提取、訓練生成手勢模型庫文件和進行模型庫文件管理。G-Platform大大方便了研究者進行手勢識別的研究、加速了手勢識別應用系統的開發;對于手勢應用平臺的價值和可用性,本文進行了問卷調查和意見收集。

展開

總結

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