基于手臂去除的静态数字手势识别

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1、万方数据西南大学硕士学位论文2．Thispaperintroducesamethodofcalculatingthenumberoffingertipsbasedonarm—arearemovedandthecircleofpalmcenter．3．Afterremovingthearm，methodthatusesHumomentsandfingertipsnumberasfeaturesandtheBPneuralnetworkasaclassifierforhandposturerecognitionisproposed．Th

2、roughtheresuksofremovingthearmareaexperiment，computingthenumberoffingertipsexperiment，andhandposturerecognitionexprimentontheself-builtnumber-signhandposturepicturelibrary，theproposedalTll-arearemovingmethodhasgoodrobustness，whichCanadapttothethreearmsituations，andchan

3、gesinangleandsizewell．Inaddition，methodofcalculatingthenumberoffingertipsbasedonarm—arearemovedhashilghaccuracy．Atlast，methodusingbothHumomentsandnumberoffingertipsasfeaturesoutperformsthemethodusingHumomentsasfeaturesonlyinrecognitionrate．Keywords：Number-signHandPostu

4、re；HandPostureRecognition；Arm-areaRemoving；CalculatingnumberofFingerTips万方数据第1章绪论1．1研究背景随着计算机和网络的迅速发展，人机交互成为人们日常生活中的一个重要组成部分。最初的人机交互方式是利用键盘、鼠标和手柄等物理媒介进行的，已经无法满足人们对自然性和多样性的需求，人机交互开始朝着人性化和智能化的方向发展。基于手势识别的人机交互方式具有灵活性和自然性的特点，符合人们的自然交流的习惯，同时也降低了操作难度。手势具有友好性和直观性，手势识别在人机交互领域应

5、用广泛，例如多媒体演示、互动游戏、智能家电、遥控作业、虚拟现实和手语识别。2003年美国电视台天气节目使用了Cybernet系统公司的“手势风暴”软件系统，天气预报员站在天气预报画面前，通过“点击”、“剪刀"等手势使大屏幕播放不同城市的天气信息。2010年微软推出体感游戏控制器Kinect，实现了用手势替代手柄对游戏进行操作n1。2012年长虹公司推出带有手势交互功能的智能电视，实现了用手势换台等操作乜1。手势识别使得在远距离控制大型设备成为可能，可以降低某些危险设备带来的伤害。手势识别可用于控制虚拟现实中的智能设备，提升用户对虚拟

6、环境体验的真实感，使用者可以非常灵活、自然地在虚拟环境中实现物体的抓取、旋转、释放等操作。手语识别可以为听力障碍的患者提供更好的帮助和服务，使他们享受到现代高科技带来的便利。手势识别已经成为计算机视觉、人工智能等领域的一个重要研究课题。数字手势是最习惯最常用的手势，使用频率高。数字手势分为静态数字手势和动态数字手势。相对于动态数字手势来说，静态数字手势更加形象和直观，方便记忆，因为手是静止，所以辨识起来更加轻松和容易。1．2研究现状手势识别的研究最早源于国外。最早开展研究工作的人是贝尔实验室的Grimes，他在1983年使用“数据手

7、套”完成了手势识别；1991年富士通实验室完成了46个手势符号的识别工作口。。J．Davis和M．Shah使用“指尖具有高亮标记的视觉手套”获取手势作为系统的输入，可识别7种手势H3。Starner等人在对美国手势中带有词性的40个词汇随机组成的短句子识别率达到99．2％临1。Kadous用PowerGloves数据手套作为手势输入设备，对95个孤立词进行了识别，识别率为80％嵋1。Munib等人结合霍夫变换和神经网络算法对20种美国手语进行识别，达到万方数据西南大学硕士学位论文了92．3％的识别率口3。Jalab等人提出了一种基于

8、小波网络特征和监督的前馈神经网络的手势识别算法，完成了“0-5”六种手势的识别，识别率最高时为97％睛3。Badi等人采用基于神经网络的方法实现了对6种静态手势的识别旧1。国内手势识别的研究开始较晚。哈尔滨工业大学的吴江琴、高文等人给