基于Kinect的手势识别及其在物流展会中的应用

摘要

信息技术的快速发展对人类的生活水平带来了广泛而深刻的影响，随着计算机技术的进步，人机交互的手段也在不断更新，人机交互技术的发展趋势就是从最初的需要人类适应计算机到如今需要计算机不断地适应人类的使用习惯。近几年，新兴的体感传感器技术，已经成为NUI技术的一大热点。这项技术最初是对游戏需求越来愈高的产物，如今已经逐渐扩展到诸多领域，如安全监控、密码识别、交互设计、体感游戏等。例如，微软于2010年发布的Kinect体感传感器，以其高效且廉价的特点迅速受到用户和研究者的追捧。该项技术的主要应用前景就是通过计算机视觉技术追踪人体动作并对其进行分析解释。手势识别是通过计算机设备对人的手势进行精确分析和处理，现阶段已成为人机交互的一种重要手段，这种方式是无需接触的、人性化的交互，具有自然、简洁和丰富性等特点。因此以双手直接作为交互手段的方式将是未来人机交互发展的主流趋势，具有广阔的应用潜力和巨大的研究价值。
　　本文利用现阶段比较热门的Kinect体感设备，在VS2010的环境下结合Kinectfor windows SDK vl.8开发工具，开发实现一种简单的动态手势识别方法。Kinect传感器在实时跟踪其视野范围内的有效人体的同时，能够获取相应的深度信息和骨骼信息，开启了体感交互技术的新篇章。首先，通过预先定义的八种不同方向的微手势，将每个动态手势分解为由若干微手势组合而成的手势序列;然后结合动态时间扭曲算法实现与手势模板的匹配，并完成所匹配模板手势对应的控制指令，从而间接的实现动态手势的体感交互功能。最后，本文将该手势识别技术应用于物流展会中，快速、准确地实现了物流相关设备图片的旋转、伸缩等基本浏览操作，提高了用户浏览的趣味性！

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致谢

摘要

第一章 前言

1．1 论文的研究背景和意义

1．1．1 人机交互技术的发展历程

1．1．2 运动捕捉技术的发展历程

1．1．3 研究意义

1．2 手势识别技术研究现状

1．2．1 国外研究现状

1．2．2 国内研究现状

1．3 本文主要研究内容及创新点

1．3．1 主要研究内容

1．3．2 主要创新点

1．4 本文的组织结构

第二章 Kinect概述

2．1 Kinect的外形结构

2．2 Kinect for windows SDK架构介绍

2．3 Kinect的关键技术

2．4 Kinect人体骨骼点识别

2．5 Kinect的主要应用

2．5．1 商务领域

2．5．2 教育领域

2．5．3 医疗领域

2．5．4 军事等其他领域

2．6 Kinect的不足之处

第三章 基于Kinect的静态手势识别

3．1 人体骨骼点的选取

3．2 骨骼点间角度的测量

3．3 静态手势匹配

3．3．1 静态手势匹配应满足的角度条件

3．3．2 静态手势的识别流程

第四章 基于Kinect的动态手势识别

4．1 手部分割

4．2 动态手势起始帧与结束帧的判定

4．3 微手势

4．4 动态手势匹配

4．4．1 动态时间规整

4．4．2 路径约束条件

4．4．3 基于DTW的动态手势识别

4．5 动态手势的识别流程

第五章 基于Kinect的手势识别在物流展会中的应用

5．1 动态手势识别系统的开发环境与架构

5．2 创建动态手势模板

5．2．1 模板手势的定义

5．2．2 模板手势的录入

5．3 手势识别系统在物流展会中的应用

第六章 总结与展望

6．1 总结

6．2 展望

参考文献

攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况