基于机器视觉的动态手势识别研究

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4、别由于其自然性和直观性而成为一种非常自然友好的人机交互方式，并显示了良好且广泛的应用前景。然而，基于机器视觉的动态手势识别技术涉及的技术领域极为复杂，加上动态手势存在很大的随意性，使其被快速准确识别仍然是一个具有挑战性的课题。机器视觉中动态手势的轨迹起始点确定、相似手势的准确区分、不同人的手势差异性适应等一系列难点都使得现有的识别方法仍然存在识别类别少、识别精度不高、鲁棒性低、识别速度慢等不足。本文主要针对基于机器视觉的动态手势识别中的两个关键技术进行了研究，一是对机器视觉中动态手势轨迹开始点以及结束点的定位即有效轨迹点定位问题；二是提高对

5、相似手势的识别精度问题，并设计了基于机器视觉的动态手势识别系统。关于有效轨迹点的定位，现有方法通过检测手部的运动信息，利用运动速度、空间位置等信息对手势轨迹起止点实现定位，这些方法鲁棒性低、稳定性差。针对现有方法存在的不足，本文提出了利用手指状态信息实现有效轨迹点定位，主要思想为一旦检测到手指状态处于张开时，则开始采集手势轨迹并记录其空间坐标信息。由于手指闭合以及张开的状态因人而异的程度较低，且本文采用的视觉设备对手指状态信息的检测极为灵敏。实验结果表明本文提出的有效轨迹点定位方法定位成功率高达94.2%，其鲁棒性以及稳定性均优于现有有效轨

6、迹点定位方法。对相似手势识别，现有相似手势识别方法耗时长、识别率低，本文提出了对相似手势实现增强识别的方法。先判断是否属于相似手势，对于相似手势，进一步提取4种特征，进行增强识别。这样，大量的非相似手势可快速识别，而对于易出错的相似手势通过增强识别也提高了识别精度。实验结果也表明，利用分类增强识别的方法很好地取得了识别时长和识别准确率的折中，系统平均识别率高达95.17%，分别比multi-feature-based以及HMM-FNN-based方法的平均识别率提高了5.56%、7.28%。关键词：人机交互；动态手势识别；轨迹定位；体感传感

7、器；隐马尔可夫模型I五邑大学硕士学位论文AbstractMachine-vision-baseddynamichandgesturerecognition,whichisnaturalandintuitive,hasbecomeakindofextremelyfriendlymannerofHCIandshowapromisemarketofapplication.However,therandomnessofdynamicgestureandagreatnumberofdisciplinesbeinginvolvedmakestheges

8、turedifficulttoberecognizedexactlyandefficiently.Moreover,theexistinghandgesturerecogniti