基于多攝像頭的手勢(shì)識(shí)別技術(shù)設(shè)計(jì)分析畢業(yè)論文-全文預(yù)覽
【正文】 越好噪聲越少，處理就會(huì)變得越精確。圖81 GSense手勢(shì)識(shí)別系統(tǒng)圖82 GSense手勢(shì)識(shí)別系統(tǒng)組成系統(tǒng)的輸入是兩個(gè)攝像頭的手勢(shì)視頻，輸出是識(shí)別出的手勢(shì)位置和手勢(shì)命令，如圖所示。GSense是一個(gè)具有手勢(shì)識(shí)別功能的實(shí)時(shí)人機(jī)交互界面軟件，可以看作是一種支持手勢(shì)動(dòng)作的輸入設(shè)備。本文包含4種靜態(tài)于勢(shì)，1 1種動(dòng)態(tài)手勢(shì)。在照片瀏覽應(yīng)用中，通過(guò)三維手勢(shì)作為輸入，實(shí)現(xiàn)常見(jiàn)的瀏覽操作功能，例如“放大照片、“縮小照片、“上一張照片”、“下一張照片”、“第一張照片”、“最后一張照片”、“照片順時(shí)針旋轉(zhuǎn)90度”、“照片逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)90度”等。靜態(tài)手勢(shì)和動(dòng)態(tài)于勢(shì)也有各自適用的應(yīng)用場(chǎng)景。Y視頻獲取采樣輪廓提取計(jì)算手和臉的信息圖像二值化統(tǒng)計(jì)手部圖像的信息解釋手勢(shì)動(dòng)作HMM動(dòng)態(tài)手勢(shì)識(shí)別靜態(tài)手勢(shì)識(shí)別手勢(shì)運(yùn)動(dòng)向量計(jì)算手指定位標(biāo)定手和臉結(jié)束NYN圖71 手勢(shì)識(shí)別整體流程 GSense系統(tǒng)的手勢(shì)詞匯設(shè)計(jì)手勢(shì)設(shè)計(jì)是屬于交互設(shè)計(jì)問(wèn)題。在手勢(shì)跟蹤部分，描述了本文提出的基于質(zhì)心估計(jì)手臉遮擋下的手勢(shì)跟蹤方法。HMM具有較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力。(4)觀察概率矩陣B=，表示狀態(tài)觀察到的概率。狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)移是根據(jù)轉(zhuǎn)移概率矩陣A決定的。帶限制的左右型HMM是限制每個(gè)狀態(tài)只能轉(zhuǎn)移到自身或者它的下一個(gè)狀態(tài)。HMM已經(jīng)在語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域取得了很大的成功，在手勢(shì)識(shí)別也得到成功的應(yīng)用。隱馬爾可夫模型(刪，Hidden Markov Model)隱馬爾可夫模型洲是從馬爾可夫(Markov)鏈的基礎(chǔ)上發(fā)展的。有限狀態(tài)機(jī)(FSM，F(xiàn)inite State Machine)有限狀態(tài)機(jī)(FSM，F(xiàn)inite State Machine)可以用于動(dòng)態(tài)手勢(shì)識(shí)別。例如H．Jet和J．Kim使用直方圖對(duì)于勢(shì)運(yùn)動(dòng)方向向量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，識(shí)別音樂(lè)指揮中的四種手勢(shì)。目前有許多方法可以對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行分類?；跈C(jī)器學(xué)習(xí)的方法靜態(tài)手勢(shì)識(shí)別中，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的識(shí)別方法比較常用的是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN，Artificial Neural Network)、支持向量機(jī)(SVM，Support Vector Machine)等。距離函數(shù)需要根據(jù)特征的特點(diǎn)來(lái)選取的?；谀０迤ヅ涞姆椒ɑ谀０迤ヅ涞姆椒ㄊ遣杉o態(tài)手勢(shì)作為樣本，提取特征作為模板特征庫(kù)。基于規(guī)則的識(shí)別方法基于規(guī)則的識(shí)別方法是最簡(jiǎn)單的一種識(shí)別方法。圖：53手勢(shì)運(yùn)動(dòng)方向編碼通過(guò)計(jì)算于勢(shì)運(yùn)動(dòng)軌跡相鄰點(diǎn)之間位移，得到運(yùn)動(dòng)的方向編碼，組成手勢(shì)運(yùn)動(dòng)向量特征。經(jīng)典的手指提取方法是利用手指距離手掌中心最遠(yuǎn)這個(gè)規(guī)律，把于的輪廓點(diǎn)的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換成為以手掌中心位置為原點(diǎn)的極坐標(biāo)系，然后分析輪廓曲線中的局部最大值(如圖52所示)，最后通過(guò)映射規(guī)則把點(diǎn)的位置映射為手指。圖51 手的輪廓特征手的位置特征是指手掌的質(zhì)心位置，質(zhì)心位置可以按公式5公式5公式5公式54計(jì)算。手的輪廓特征可以連續(xù)的點(diǎn)來(lái)表示。例如基于模型的手勢(shì)模型有手的每個(gè)關(guān)節(jié)的狀態(tài)特征，基于表觀模型的手勢(shì)特征是輪廓特征、位置特征等。它要求背景靜止不變，把視頻中的每幀與背景相減，背景相同的部分變?yōu)榱?，不同的部分就認(rèn)為是運(yùn)動(dòng)的物體，即手。4. 手勢(shì)檢測(cè)與跟蹤手勢(shì)檢測(cè)與跟蹤是手勢(shì)識(shí)別處理流程中最前端的處理部分，它處理從攝像頭獲取到手勢(shì)圖像(序列)，從中檢測(cè)和分割手勢(shì)對(duì)象。 基于表觀的手勢(shì)模型主要包括基于顏色的模型與基于輪廓的模型兩種。圖23 手勢(shì)識(shí)別流程3. 手勢(shì)建模在手勢(shì)識(shí)別框架中，手勢(shì)模型是一個(gè)最基本的部分。一般認(rèn)為，手勢(shì)概念經(jīng)過(guò)人的于轉(zhuǎn)化為的于勢(shì)動(dòng)作，觀察者看到的是于勢(shì)動(dòng)作的圖像雎1。本文研究的是基于多攝像頭的動(dòng)態(tài)手勢(shì)識(shí)別方法，利用兩個(gè)正交放置的攝像頭來(lái)獲取動(dòng)態(tài)手勢(shì)的三維運(yùn)動(dòng)信息，以支持三維動(dòng)作的識(shí)別。動(dòng)態(tài)手勢(shì)具有豐富和直觀的表達(dá)能力，與靜態(tài)手勢(shì)結(jié)合在一起，能創(chuàng)造出更豐富的語(yǔ)義?；诙鄶z像頭的手勢(shì)識(shí)別技術(shù)研究1. 研究背景 22. 手勢(shì)識(shí)別概述 2 手勢(shì)識(shí)別的概念 2 手勢(shì)識(shí)別流程 33. 手勢(shì)建模 44. 手勢(shì)檢測(cè)與跟蹤 45. 手勢(shì)特征提取 5 靜態(tài)手勢(shì)特征 5 動(dòng)態(tài)手勢(shì)特征 76 手勢(shì)識(shí)別 8 靜態(tài)手勢(shì)識(shí)別 8 動(dòng)態(tài)手勢(shì)識(shí)別 97 基于多攝像頭的手勢(shì)識(shí)別 12 GSense系統(tǒng)的手勢(shì)詞匯設(shè)計(jì) 13 GSense手勢(shì)識(shí)別應(yīng)用 13 GSense應(yīng)用背景下的手勢(shì)設(shè)計(jì) 14 動(dòng)態(tài)手勢(shì)的定義 158 Sense手勢(shì)識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 15 GSense系統(tǒng)框架與功能 16 GSense系統(tǒng)的詳細(xì)設(shè)計(jì) 17 1. 研究背景隨著計(jì)算機(jī)硬件與軟件技術(shù)的發(fā)展，人機(jī)交互技術(shù)由傳統(tǒng)的鼠標(biāo)鍵盤時(shí)代發(fā)展到了以語(yǔ)音輸入、動(dòng)作識(shí)別等技術(shù)為代表的自然交互時(shí)代n1。手勢(shì)主要分為靜態(tài)手勢(shì)和動(dòng)態(tài)手勢(shì)兩種，動(dòng)態(tài)手勢(shì)可以看作是連續(xù)的靜態(tài)手勢(shì)序列。研究基于視覺(jué)的動(dòng)態(tài)手勢(shì)識(shí)別對(duì)于構(gòu)建更加好友的人機(jī)交互界面很有意義。2. 手勢(shì)識(shí)別概述 手勢(shì)識(shí)別的概念手勢(shì)是姿勢(shì)的一個(gè)子集，姿勢(shì)這個(gè)概念沒(méi)有精確的定義。圖22 手勢(shì)識(shí)別的過(guò)程 手勢(shì)識(shí)別流程手勢(shì)識(shí)別流程包手勢(shì)圖像獲取、手勢(shì)分割、手勢(shì)特征提取、手勢(shì)識(shí)別四大部分嘲，如圖23所示。基于表觀的手勢(shì)建模是一種二維建模，從二維平面觀察得到的平面圖像信息描述于的特征?；谳喞氖謩?shì)模型是把手看作一個(gè)輪廓，通過(guò)提取手部圖像中手的輪廓的幾何特征來(lái)描述手勢(shì)。其中一種方法是背景減法。5. 手勢(shì)特征提取手勢(shì)特征的提取是與手勢(shì)模型密切相關(guān)的，不同的手勢(shì)模型會(huì)有不同有于勢(shì)特征。 靜態(tài)手勢(shì)特征常用的靜態(tài)手勢(shì)特征有輪廓、位置、面積、手指分布等
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