手形特征與運(yùn)動軌跡相結(jié)合的動態(tài)手勢識別.pdf

1、人與計算機(jī)的交互活動越來越成為人們?nèi)粘；顒拥囊粋€重要組成部分。而由于手勢本身具有的多樣性、多義性，以及時間和空間上的差異性等特點，加之人手是復(fù)雜的變形體以及視覺本身的不適定性，使此方向研究成為一個極富挑戰(zhàn)性的多學(xué)科交叉研究課題。 本文結(jié)合上海市自然科學(xué)基金資助課題“手勢識別與合成”，從手勢圖像的預(yù)處理、手勢的特征提取和手勢的分類器設(shè)計等三方面研究了基于視覺的動態(tài)手勢識別的識別算法。 在圖像預(yù)處理階段，我們先對手勢圖像進(jìn)行

2、無冗余的幀分離操作，將我們感興趣的手勢圖像從視頻流中分離出來，接下來我們進(jìn)行灰度化處理和平滑去噪，平滑后我們用自適應(yīng)閾值法對手勢圖像進(jìn)行二值化，得到了較好的二值化效果。 在特征提取環(huán)節(jié)，我們先提取手形特征并依據(jù)手形特征進(jìn)了粗分類，然后提取手勢圖像的運(yùn)動軌跡特征與手勢的手形特征相結(jié)合產(chǎn)生了手勢的特征向量。 在分類器的設(shè)計上，我們將14套手勢圖像這樣劃分：4套為訓(xùn)練集10套為測試集，然后先根據(jù)手勢訓(xùn)練集學(xué)習(xí)手勢特征，再計算測