基于手势识别的实时人机交互系统的研究和实现.pdf

论文题目:

基于手势识别的实时人机交互系统
研究与实现







作者姓名: 翟明全入学时间: 2010年 9 月
专业名称: 计算机技术研究方向: 网络与多媒体
指导教师: 房胜职称: 副教授
副指导教师: 柴忠职称: 高级工程师






论文提交日期:2012 年 6 月
论文答辩日期:2012 年 6 月
授予学位日期:
RESEARCH AND REALIZATION OF REAL-TIME
HCI SYSTEM BASED ON
HAND GESTURE RECOGNITION

A Dissertation submitted in fulfillment of the requirements of the degree of



MASTER OF ENGINEERING SCIENCE


from


Shandong University of Science and Technology


by


Zhai Mingquan


Supervisor:Associate Professor Fang Sheng



College of Information Science and Engineering
June 2012
声明

本人呈交给山东科技大学的这篇硕士学位论文,除了所列参考文献和公认
的文献外,全部是本人在导师指导下的研究成果。该论文资料尚没有呈交于其
它任何学术机关作鉴定。





工程硕士生签名:

日期:





AFFIRMATION

I declare that this dissertation, submitted in fulfillment of the requirements
for the award of Master of Engineering Science in Shandong University of
Science and Technology, is wholly my own work unless referenced of
acknowledge. The document has not been submitted for qualification at any
other academic institute.




Signature:

Date:
山东科技大学硕士学位论文摘要
摘要
随着多媒体技术的不断发展,计算机视觉技术正在逐步进入人们的日常生活,如人
脸识别、体感游戏、指纹识别、电子监控等技术,其自然而贴切的特点日益受到大众的
追捧。与此相对,传统的人机交互技术(HCI,puter interaction)逐渐受到人
们的质疑,其单调的工作方式受到人们的诟病,而手势作为一种直观而自然的交流手段,
正逐渐成为人机交互领域研究的热点。本文以设计基于手势识别的实时人机交互系统为
目标,将手势识别划分为三个层次:手势分割,手势跟踪和手势识别。将 Kinect 作为数
据源,针对特征分析和手势识别分别提出了 DB-HPR 和 SW-HMM HGR 算法,设计并实
现了基于手势识别的实时人机交互系统。
论文首先介绍了当前手势识别的基本理论,对手势识别的关键问题以及目前主要处
理方法予以分析,并对目前手势识别技术作了简要对比。针对其中分割和识别存在的问
题,提出论文的研究目标和主要研究内容。
其次,论文根据目前手势分割及特征提取方面存在的不足,提出基于深度数据的手
部识别算法 DB-HPR。算法以提取到的深度数据和骨骼数据为基础,采用距离变换方式
重新定位手心位置,利用粗细定位对手指指尖予以过滤,得到更为准确的指尖位置,并
根据人手固有角度属性区分指尖,在实验中取得了良好的效果。
再次,论文利用隐马尔科夫模型(HMM- Hidden Markov Model)进行手势建模,并
对隐马尔可夫模型评估问题进行改进,提出利用滑动窗口分析手势特征序列的 SW-HMM
手势识别算法。该方法首先分割出手势序列,然后统计窗口在滑动过程中序列的概率值
的极值,将其作为判别依据,提高了系统的识别能力,取得了较好的实验结果。
最后,论文以两种算法为基础,详细描述了基于手势识别的实时人机交互系统的设
计以及实现方式,从性能功