基于单目视觉的掌心实时定位跟踪与手势识别研究

摘要

手势识别是人机交互领域的热点研究问题之一,对构建智能的人机交互方式发挥着重要的作用。但由于手势的多变性、多样性、多义性和时空差异性等特点,加之光照、温度等外界因素的干扰,基于视觉的手势识别在技术上还存在很多困难。针对手势多变性以及易受光照因素干扰的问题,本文提出了一种基于单目视觉的掌心实时定位跟踪与手势识别方法,克服了传统手势识别易受光照变化影响的问题,有效地提高了手势识别系统的稳定性、实用性和准确性。主要工作如下:
　　首先,介绍了本论文的研究背景和意义,总结了手势识别的研究现状,针对目前手势识别中存在的不足,提出了本文的解决办法,即采用单目摄像头进行掌心实时定位跟踪与手势识别的研究。
　　其次,总结了图像去噪和数学形态学处理算法,分析了图像轮廓跟踪检测、手势的运动检测以及肤色检测与分割的常用算法,并进行了运动手势的检测与分割、肤色检测与分割和手势图像轮廓跟踪检测实验,实现了手势轮廓跟踪检测与分割定位。
　　再次,阐述了凸包算法的基本内容,并进行了手势轮廓凸包检测和手势凸包的凸缺陷检测实验。在此基础上,提出了一种基于点增量法的手势掌心定位方法,把手势凸缺陷检测出来的深度点作为点增量法中的点集,并进行了手势掌心定位实验,准确有效地确定了手势掌心的位置。
　　最后,介绍了系统的框架设计、软硬件环境和运行流程,并提出了一种基于单目摄像头的掌心实时定位跟踪与手势识别方法,阐述了系统的实验设计方案,同时设计了不同实验来验证本文算法的稳定性、实用性和可行性。

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第1章 绪论

1.1研究背景和意义

1.2国内外研究现状

1.3存在的问题及本文的解决方案

1.4论文各章节安排

第2章 手势检测与分割的理论基础

2.1数字图像处理基础

2.2手势检测与分割理论

2.3本章小结

第3章 手势轮廓检测与分割方法的设计与实现

3.1手势图像去噪处理

3.2运动手势检测与分割

3.3基于HSV的肤色检测与分割

3.4手势图像数学形态学处理

3.5手势图像轮廓跟踪检测处理

3.6本章小结

第4章 手势掌心定位与实时跟踪方法的研究

4.1凸包算法

4.2手势凸包的凸缺陷检测

4.3最小包围圆算法

4.4本章小结

第5章 基于单目摄像头的掌心实时定位跟踪与手势识别系统设计

5.1系统框架设计

5.2系统软硬件环境及实现

5.3实验设计及结果分析

5.4本章小结

第6章 全文总结及展望

6.1论文总结

6.2进一步的研究工作

致谢

参考文献

附录1研究生期间发表论文、申请专利及获奖情况

附录2攻读硕士学位期间参加的科研项目