基于深度圖像的手勢識別研究及應用.pdf

1、基于深度圖像的手勢識別技術隨著深度傳感器的發(fā)展已經(jīng)逐步替代已有的其他傳統(tǒng)手勢識別技術。通過深度信息的獲取大大簡化了手勢分割和手勢追蹤的處理過程，這兩者都是手勢識別尤其是動態(tài)手勢識別成功的重要前提。因此本文希望在基于深度圖像的基礎上設計出快速有效的手勢分割方法。同時通過設計顯著的手勢生物特征，簡化手勢的特征提取過程，降低表征手勢的特征值的維度，減少數(shù)據(jù)處理量。最后提出通過核函數(shù)改進稀疏表示方法用于動態(tài)手勢識別，提高了識別的準確率和速度。<

2、br>　　本論文主要設計過程如下：
　　1.采用Kinect傳感器獲取動態(tài)手勢的深度圖像和彩色圖像流。
　　2.將膚色分割、深度閾值分割、骨骼追蹤技術三者結合實時的對復雜背景、重疊物下的手勢進行分割。
　　3.設計掌心位置、凹槽個數(shù)、指尖個數(shù)、旋轉方向四種手勢在動態(tài)移動過程中的顯著生物特征，分別設計最小內切圓、凸缺陷、指尖夾角、旋轉夾角方法對四種特征進行特征提取。
　　4.將核函數(shù)和稀疏表示方法結合，對動態(tài)手勢進