基于單目視覺的動(dòng)態(tài)手勢(shì)軌跡識(shí)別系統(tǒng)研究.pdf

1、近年來，隨著計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的不斷發(fā)展，基于視覺的動(dòng)態(tài)手勢(shì)識(shí)別成為了多模式人機(jī)接口技術(shù)研究的一個(gè)重要研究方向，受到了國(guó)內(nèi)外的廣泛關(guān)注。本文從手勢(shì)檢測(cè)和分割、動(dòng)態(tài)手勢(shì)跟蹤和動(dòng)態(tài)手勢(shì)軌跡識(shí)別三個(gè)方面對(duì)基于單目視覺的動(dòng)態(tài)手勢(shì)軌跡識(shí)別算法進(jìn)行了研究。
　　在手勢(shì)檢測(cè)和分割部分，本文采用一種組合運(yùn)動(dòng)檢測(cè)、膚色檢測(cè)和Gabor紋理檢測(cè)的手勢(shì)檢測(cè)和分割算法。首先利用運(yùn)動(dòng)檢測(cè)得到候選手勢(shì)區(qū)域，然后對(duì)得到的候選手勢(shì)區(qū)域進(jìn)行膚色分割，得到膚色候選區(qū)域。

2、接著對(duì)得到的膚色候選區(qū)域進(jìn)行Gabor紋理檢測(cè)。最后進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理從而得到分割效果良好的手勢(shì)分割結(jié)果。
　　在動(dòng)態(tài)手勢(shì)跟蹤部分，本文使用結(jié)合Kalman濾波器和Mean Shift跟蹤算法的動(dòng)態(tài)手勢(shì)跟蹤算法。利用Kalman濾波器對(duì)運(yùn)動(dòng)手勢(shì)的位置和跟蹤窗口寬度進(jìn)行預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)結(jié)果作為Mean Shift跟蹤算法的輸入進(jìn)行運(yùn)動(dòng)手勢(shì)的跟蹤，達(dá)到了實(shí)時(shí)跟蹤的目的。
　　在動(dòng)態(tài)手勢(shì)軌跡識(shí)別部分，本文仔細(xì)研究了隱馬爾可夫模型，并實(shí)現(xiàn)了基