基于Hu矩和支持向量机的静态手势识别及应用(1)
基于Leap Motion和支持向量机的手势识别
２）卡｝Ｉ对坐怀信息的选取方 法 ：首先获取 手掌心 和各 个
，
关 点的 ：维坐标点数据 ，然后求 出 ｌ５个关节点的三维坐
标数据相对于掌心 ：三维坐标数据的坐标值
，●ｆ 耪 ，
图 ３ 手 指 关节 点对 应 位 置
图 ４ 两 向量 之 间所 成 角度
２．２．３ 炎 点角度 和相对坐标求取
ｄａｔａ，ｅｓｔａｂｌｉｓｈ ｇｅｓｔｕｒｅ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｍｏｄｅ１．Ａｆｔｅｒ ｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ ｆｅａｔｕｒｅ ｄａｔａ，ｓｕｐｐｏｒｔ ｖｅｃｔｏｒ ｍａｃｈｉｎｅ（ＳＶＭ ）
ｃｌａｓｓｉｆ ｉｅｒ ｉｓ ｕｓｅｄ ｆｏｒ ｔｒａｉｎｉｎｇ，ｍｏｄｅｌｉｎｇ ａｎｄ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ，ａｎｄ ｇｅｓｔｕｒｅ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｉｓ ｒｅａｌｉｚｅｄ．Ｔｈｅ ｅｘｐｅｒｉｍ ｅｎｔａｌ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｍｅｔｈｏｄ ｗｈｉｃｈ ｕｓｅｓ ａｎｇｌｅ ｄａｔａ ａｎｄ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅ ｄａｔａ ａｓ ｇｅｓｔｕｒｅ ｆｅａｔｕｒｅ ｉｓ ｆｅａｓｉｂｌｅ，ｔｈｅ ａｖｅｒａｇｅ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｒａｔｅ ｉｓ ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ ９６．６％ ａｎｄ ９１．８％ ．Ｉｔ ｃａｎ ｂｅ ｃｏｎｃｌｕｄｅｄ ｔｈａｔ ｕｓｉｎｇ ａｎｇｌｅ ｄａｔａ ａｓ ｆｅａｔｕｒｅ ｖａｌｕｅ ｈａｓ ｈｉｇｈｅｒ ａｃｃｕｒａｃｙ ａｎｄ ｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓ，ａｎｄ ｉｔ ｃａｎ ａｖｏｉｄ ｔｈｅ ｌｉｍｉｔａｔｉｏｎ ｏｆ ａ ｓｉｍｐｌｅ ｅｉｇｅｎｖａｌｕｅ，ｉｔ ｈａｓ ｓｔｒｏｎｇ ｃｏｎｖｉｎｃｉｎｇ．
随着传感技术 的发 展 以及 应用 的普及 ，深度 摄像 头引 起 了越 来 越 多人 的 注意 ，同时 各类 ３Ｄ应用 也 层 出不 穷 。 尽管微软 Ｋｉｎｅｃｔ价廉且普 及广 ，但其对人 体手部信 息 的识 别和处理复杂 ，必须经过繁杂 的图像处理等识别过程 ，难 以 实现快速 的估计 手 部姿 态 Ｊ。而其 他更 高性 能 的深 度摄 像头价格 昂贵 ，难 以普 及 。不 同于 Ｋｉｎｅｃｔ对视 野范 围 内追 踪到物体 的整体框架描 述 ，Ｌｅａｐ Ｍｏｔｉｏｎ仅针对 手部 信息 的 追踪 描述 ，通过对 手部信息包括骨骼点 、关节点等的精细化 描述 ，并 利 用 其 实 现对 手 势 的 特 征 提 取 和 准 确 识 别 。
Android平台上手势控制照相系统的实现
Android平台上手势控制照相系统的实现摘要:本文研究了Android平台上的照相机制,通过采用了基于Hu 矩和支持向量机的静态手势识别技术,可实现在复杂背景下对手势进行实时辨别,最后将研究设计的手势识别算法成功地应用到了Android平台上的手势控制照相系统中。
关键词:Android 手势照相系统模式识别1 引言随着计算机技术的迅速发展,通过鼠标、键盘等方式的人机交互方式已经显得过时,新的人机交互方式不断涌现,并受到了人们的欢迎。
手势识别控制技术,作为新型人机交互方式的典型代表,凭借其简单、可靠的特点,受到了人们的广泛关注。
Android是谷歌公司在2008年推出的新一代操作系统。
该操作系统可运行在手机、平板电脑等可移动设备上,凭借其开源的特点,Android迅速掀起了一阵风暴,越来越多的移动设备厂商投入了Android的阵营。
Android必将给人们的生活带来显著的影响。
鉴于上述形势,本文提出了一种可运行在Android平台上的手势控制照相系统。
利用该系统,用户可完全不需要按下快门,而只要对着摄像头摆出特定的手势,照相系统将自动根据当时的距离、光线、环境等,调整相关参数,最终完成拍照动作。
这种新型的拍照系统将带给用户前所未有的拍照体验。
2 Camera基本功能的实现2.1 软件框架的搭建在布局文件中,我们定义了一个SurfaceView控件、一个TextView 控件以及六个Button控件。
SurfaceView控件用于显示camera获取的图像,同时实现OnClickListener接口。
TextView控件是用来实时显示camera在预览情况下每一帧图像的一些特征值,用于检测。
六个Button 控件用于用户操作,其功能是开启、关闭camera,开启手势识别、设置自定义手势,以及退出程序(如表1)。
2.2 授权在权限文件中写入部分权限:<uses-feature android:name=“android.hardware.camera” /><uses-featureandroid:name=“android.hardware.camera.autofocus” /><uses-permissionandroid:name=“android.permission.MOUNT_UNMOUNT_FILESY STEMS”/><uses-permissionandroid:name=“android.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAG E”/>他们分别对系统Camera、camera的自动对焦、SD卡的创建删除以及写入数据进行授权。
如何利用计算机视觉技术进行手势识别
如何利用计算机视觉技术进行手势识别手势识别是计算机视觉技术的一种应用，它通过分析和理解人类的手势动作，使计算机能够与人类进行自然交互。
手势识别在很多领域都有广泛的应用，比如虚拟现实、智能家居、机器人技术等。
本文将介绍如何利用计算机视觉技术进行手势识别。
首先，进行手势识别需要采集手势数据。
一种常用的方法是使用摄像头来捕捉手势动作。
对于静态手势，可以通过对手势进行拍照或者视频录制来采集数据。
对于动态手势，可以通过摄像头实时采集手势动作的视频流。
这些采集到的数据将作为训练样本，用于训练手势识别模型。
其次，需要对采集到的手势数据进行处理和特征提取。
手势数据一般包含图像或者视频序列，需要进行预处理来提取有用的特征。
常用的预处理方法包括图像标准化、背景差分、滤波等。
在特征提取方面，可以使用传统的方法，如颜色直方图、形状特征、纹理特征等，也可以使用深度学习的方法，如卷积神经网络（CNN）来提取特征。
接下来，需要建立手势识别模型。
可以使用传统的机器学习方法，如支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等，也可以使用深度学习方法，如CNN、循环神经网络（RNN）等。
在训练模型之前，需要将采集到的手势数据划分为训练集和测试集，用训练集来训练模型，用测试集来评估模型的性能。
训练模型时，可以使用交叉验证、调参等方法来提高模型的准确性和鲁棒性。
在模型训练完成后，就可以进行手势识别了。
对于静态手势，可以将手势图像输入到模型中，通过模型输出来判断手势的类别。
对于动态手势，可以将手势视频序列输入到模型中，通过模型在时域或者频域上的输出来识别手势。
在进行手势识别时，需要考虑模型的实时性和准确性，可以根据实际应用需求选择合适的模型。
除了上述方法，还可以提高手势识别的性能和鲁棒性。
一种方法是采用多模态的手势识别，即结合多种感知模态（如摄像头、深度传感器）来进行手势识别，有助于提高识别的准确性和鲁棒性。
另外，可以使用迁移学习的方法，将已经训练好的模型应用于新的手势识别任务中，减少重新训练的时间和样本需求。
《2024年基于深度学习的静态手势识别算法研究》范文
《基于深度学习的静态手势识别算法研究》篇一一、引言随着人工智能技术的不断发展，深度学习在计算机视觉领域的应用越来越广泛。
其中，静态手势识别作为人机交互的重要手段之一，在许多领域都有广泛的应用前景。
本文旨在研究基于深度学习的静态手势识别算法，提高手势识别的准确性和鲁棒性，为相关应用提供更好的技术支持。
二、相关工作静态手势识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其核心在于对手势图像的准确识别和分类。
传统的手势识别方法主要依赖于手工设计的特征提取方法，如HOG、SIFT等。
然而，这些方法对于复杂的手势和多样的光照条件下的手势识别效果并不理想。
近年来，深度学习在静态手势识别方面取得了显著的成果，尤其是卷积神经网络（CNN）在图像识别领域的广泛应用。
本文将重点研究基于深度学习的静态手势识别算法。
三、算法原理本文提出的基于深度学习的静态手势识别算法主要包括数据预处理、模型训练和分类识别三个部分。
1. 数据预处理：首先对原始手势图像进行预处理，包括灰度化、归一化等操作，以便于后续的模型训练和分类识别。
2. 模型训练：采用卷积神经网络（CNN）进行模型训练。
在训练过程中，通过反向传播算法不断调整网络参数，使模型能够更好地对手势图像进行分类。
3. 分类识别：将预处理后的手势图像输入到训练好的模型中，通过前向传播得到分类结果。
四、实验与分析为了验证本文提出的算法的有效性，我们进行了大量的实验。
实验数据集包括多个公共手势数据集和自采的手势数据集，涵盖了多种手势和不同的光照条件。
实验结果表明，本文提出的算法在静态手势识别方面具有较高的准确性和鲁棒性。
具体而言，我们采用了多个不同的CNN模型进行实验，包括LeNet、VGG等。
通过对比实验结果，我们发现VGG模型在手势识别方面具有较好的性能。
此外，我们还对模型的参数进行了优化，包括学习率、批大小等，以进一步提高模型的性能。
在实验过程中，我们还对不同光照条件下的手势图像进行了处理和分析，以验证模型的鲁棒性。
基于OPENCV的手势识别的实现与应用
基于OPENCV的手势识别的实现与应用作者：汤哲君来源：《科技资讯》2014年第09期摘要：本文主要对静态手势识别的技术存在的各种方法进行了相应的分析与探讨，而在这个基础之上实现与设计了一套先进的静态手势识别系统。
而该系统主要分为手势的分类、图像的预处理、分类器的设计与样本的训练以及特征的提取四个模块。
而该系用在运行时，首先从文件夹中读取图像部分，其次在经过图像的预处理模块得到手势的轮廓图像以及二值图像，最后在对轮廓图像与二值图像这两幅图对手势进行相应的特征提取，并且采用贝叶斯分类器对这个手势进行分类识别。
关键词：计算机视觉手势识别 OpenCV 静态手势识别中图分类号：TP3 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2014）03（c）-0048-02计算机从问世以来就在逐步改善我们的生活。
随着计算机在各个领域使用的普及化，人机交互技术正在此时引起了世界各国专家们极大的兴趣，并对其开始进行深入的研究。
近些年来，对于符合人际交流习惯的新型人机交互技术的研究变的相当的活跃。
而这些研究中主要包含了人的脸部识别、面部表情变化的识别、唇读、凝视与头部运动的跟踪以及手势识别等方面。
而手势识别则因为更加符合人与人之间的交流习惯，从而成为了一种以人为交互的中心的新型的人机交互技术。
因此，手势识别技术已经成为人机交互领域的一大研究热点，本文主要研究基于视觉的静态手势识别技术。
1 手势识别技术的分类近些年，手势技术已经出现了几种比较完善的理论体系，通过不同的手势输入设备可以将手势的识别主要分为基于视觉的手势识别和基于数据的手势识别这两种技术。
1.1 基于数据手套的手势识别作为一种交互设备的数据手套，它在虚拟现实中应用广泛，有只利用几个传感器来测量手势中手指的弯曲度的简单的数据手套，也有用多个传感器来测量手势中的多个信息的复杂的数据手套。
基于数据手套的手势识别技术是利用数据手套和位置跟踪器测量手势在空间运动中的轨迹和时序信息。
一种基于机器学习的静态手势识别方法[发明专利]
![一种基于机器学习的静态手势识别方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/7a3846d818e8b8f67c1cfad6195f312b3169eba3.png)
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910422669.2(22)申请日 2019.05.17(71)申请人 天津科技大学地址 300222 天津市河西区大沽南路1038号天津科技大学电信学院96号信箱(72)发明人 林丽媛 陈静瑜 刘冠军 程自祥 周卫斌 许国 申川 (51)Int.Cl.G06K 9/00(2006.01)G06K 9/62(2006.01)(54)发明名称一种基于机器学习的静态手势识别方法(57)摘要本发明公开一种基于机器学习的手势识别方法。
该系统以计算机视觉为基础，将采集的手势图进行处理和分类，运用SVM支持向量机进行手势的分类和识别。
具体过程为：通过彩色摄像头采集手势彩色图，将采集图片分为训练集和测试集，经过数字图像处理，减少其他像素点对手势识别的干扰；然后将处理后的手势图的Hu矩与HOG特征结合，提高手势识别的准确率和速度；将采集处理的手势图分成训练集和测试集通过SVM 支持向量机进行手势的分类和识别，最终完成快速准确的手势识别。
本发明方法简便，成本低，应用范围广，为实现手势控制的准确性提供良好的基础，可应用于人机交互、有奖竞猜等多种娱乐活动。
权利要求书1页 说明书4页 附图2页CN 110147764 A 2019.08.20C N 110147764A1.一种基于机器学习的手势识别方法，其特征在于，以计算机视觉和机器学习为基础，通过彩色摄像头采集手势彩色图，将采集图片分为训练集和测试集，经过数字图像处理，将Hu矩与HOG特征结合运用SVM支持向量机算法进行手势的分类和识别。
2.如权利要求1中所述手势动作训练集的建立部分，将由彩色摄像头采集到的人体动作姿态数据以图像的格式存储在PC机中，然后通过图像预处理，对采集数据进行分类，其特征在于：步骤A1，所述的动作训练集的建立部分主要为采集数据、保存数据，完成手势动作库的建立；步骤A2，将采集到的图像数据，经过图像预处理之后，手势轮廓图；步骤A3，将处理后的图像数据按动作分类放入不同文件夹中，删除部分残次图像，统一各类数量，将图片更名为含有标签值的文件名，生成lmdb格式文件。
《基于深度学习的静态手势识别算法研究》范文
《基于深度学习的静态手势识别算法研究》篇一一、引言随着人工智能技术的不断发展，深度学习在计算机视觉领域的应用越来越广泛。
静态手势识别作为计算机视觉的一个重要研究方向，其应用场景十分广泛，如智能交互、虚拟现实、人机交互等。
传统的静态手势识别方法主要依赖于人工设计的特征提取和分类器，但这些方法往往难以处理复杂多变的手势。
因此，基于深度学习的静态手势识别算法成为了研究热点。
本文旨在研究基于深度学习的静态手势识别算法，以提高手势识别的准确性和鲁棒性。
二、相关研究背景传统的静态手势识别方法主要依靠图像处理技术和模式识别算法。
然而，这些方法通常需要手动设计特征提取器，且对于复杂多变的手势识别效果不佳。
近年来，深度学习技术在图像处理和模式识别领域取得了显著的成果。
基于深度学习的静态手势识别算法通过构建深度神经网络模型，可以自动学习手势的特征表示，从而提高了识别的准确性和鲁棒性。
三、算法原理本文研究的基于深度学习的静态手势识别算法主要采用卷积神经网络（CNN）模型。
卷积神经网络是一种深度学习模型，具有良好的特征提取能力，适用于图像处理任务。
算法流程主要包括数据预处理、模型构建、训练和测试四个步骤。
1. 数据预处理：对手势图像进行预处理，包括灰度化、归一化等操作，以便于模型学习和识别。
2. 模型构建：构建卷积神经网络模型，包括卷积层、池化层、全连接层等结构。
通过调整网络结构、参数等，优化模型的性能。
3. 训练：使用预处理后的手势图像数据集对模型进行训练。
通过反向传播算法和优化器不断调整模型参数，使模型能够更好地学习手势特征。
4. 测试：使用测试数据集对训练好的模型进行测试，评估模型的性能和泛化能力。
四、实验设计与结果分析1. 数据集：本文使用公开的手势数据集进行实验，包括多个手势类别和不同背景、光照等条件下的手势图像。
2. 实验设置：构建不同结构的卷积神经网络模型，通过调整网络层数、卷积核大小、学习率等参数，寻找最优的模型结构。
《基于深度学习的静态手势实时识别方法研究》
《基于深度学习的静态手势实时识别方法研究》篇一一、引言随着人工智能技术的飞速发展，深度学习在计算机视觉领域的应用越来越广泛。
静态手势识别作为人机交互的重要手段之一，其准确性和实时性对于提升用户体验和增强设备智能化程度具有重要意义。
本文旨在研究基于深度学习的静态手势实时识别方法，提高手势识别的准确性和实时性，为实际应用提供技术支持。
二、相关技术综述深度学习是一种模拟人脑神经网络的机器学习方法，其核心是神经网络。
在静态手势识别领域，深度学习通过分析图像或视频数据中的特征信息，实现对静态手势的识别和分类。
目前，常见的深度学习算法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
其中，CNN在图像处理领域具有优异的表现，适用于静态手势识别任务。
三、方法论本文提出了一种基于深度学习的静态手势实时识别方法。
该方法主要包括数据预处理、模型训练和实时识别三个步骤。
1. 数据预处理：对收集的手势图像数据进行预处理，包括灰度化、归一化、裁剪等操作，以提高图像质量和减少计算复杂度。
2. 模型训练：采用卷积神经网络（CNN）构建手势识别模型。
通过大量手势图像数据的训练，使模型学习到手势的特征和规律，实现对静态手势的准确分类。
3. 实时识别：将实时获取的手势图像输入到训练好的模型中，通过模型推理得到手势的类别。
同时，采用优化算法对手势识别的实时性进行优化，提高系统的响应速度。
四、实验与分析为了验证本文提出的方法的有效性，我们进行了实验分析。
实验数据集包括多种不同类型的手势图像，通过对比不同算法的识别准确率和实时性，评估本文方法的性能。
实验结果表明，本文提出的基于深度学习的静态手势实时识别方法具有较高的准确性和实时性。
与传统的静态手势识别方法相比，本文方法在识别准确率上有了显著提高，同时保证了较好的实时性能。
此外，我们还对模型的参数进行了优化，进一步提高了系统的性能。
五、结论与展望本文研究了基于深度学习的静态手势实时识别方法，通过大量实验验证了该方法的有效性和优越性。
《基于深度学习的静态手势识别算法研究》范文
《基于深度学习的静态手势识别算法研究》篇一一、引言随着人工智能和深度学习技术的快速发展，手势识别作为人机交互的重要手段，得到了广泛的关注。
静态手势识别作为手势识别的一种，主要针对的是在某一特定时间点捕捉到的手势图像或视频帧进行识别。
本文将基于深度学习，对静态手势识别算法进行研究。
二、背景与意义在许多应用场景中，如智能教育、智能医疗、智能家居等，静态手势识别都有着广泛的应用。
通过静态手势识别，我们可以更自然地与设备进行交互，提高交互的效率和体验。
同时，基于深度学习的静态手势识别算法研究，不仅可以提高识别的准确率，还可以为其他相关领域的研究提供有益的参考。
三、相关技术概述3.1 深度学习深度学习是机器学习的一个分支，其核心是神经网络。
通过模拟人脑神经网络的运作方式，深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。
3.2 静态手势识别静态手势识别主要依赖于图像处理技术，通过对手势图像进行特征提取和分类，实现对手势的识别。
四、基于深度学习的静态手势识别算法研究4.1 数据集与预处理首先，我们需要一个包含各种手势的静态图像数据集。
通过对数据集进行预处理，如归一化、去噪等操作，以提高算法的鲁棒性和准确性。
4.2 模型架构设计我们选择合适的深度学习模型架构进行静态手势识别。
常用的模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
根据实际需求和场景，我们可以对模型进行优化和调整。
4.3 特征提取与分类在模型中，我们通过卷积层和池化层等结构进行特征提取。
然后，通过全连接层等结构进行分类，实现对手势的识别。
五、实验与分析5.1 实验设置我们使用公开的静态手势数据集进行实验，并对实验参数进行设置和调整。
同时，我们还设置了对照组，以验证基于深度学习的静态手势识别算法的优越性。
5.2 实验结果与分析通过实验，我们得到了基于深度学习的静态手势识别算法的准确率、召回率等指标。
与对照组相比，我们的算法在准确率和召回率等方面都有明显的优势。
《2024年基于深度学习的静态手势识别算法研究》范文
《基于深度学习的静态手势识别算法研究》篇一一、引言随着人工智能技术的不断发展，手势识别技术作为人机交互的重要手段之一，在多个领域都得到了广泛的应用。
而静态手势识别作为手势识别的重要分支，对于智能交互体验的提升有着不可忽视的作用。
本文旨在探讨基于深度学习的静态手势识别算法研究，以提高识别精度和实时性。
二、背景及意义静态手势识别是指对图像中的人体手势进行识别和分类的过程。
传统的静态手势识别方法主要依赖于人工设计的特征提取和分类器，然而这种方法在面对复杂的手势和多样的背景时，识别效果往往不尽如人意。
近年来，随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习的静态手势识别算法逐渐成为研究热点。
这种算法可以自动学习图像中的特征，有效提高识别的准确性和鲁棒性，对于人机交互、虚拟现实、智能机器人等领域都具有重要的应用价值。
三、相关技术及理论3.1 深度学习概述深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，通过构建多层神经网络来模拟人脑的神经网络结构，实现对复杂数据的分析和处理。
在静态手势识别中，深度学习可以自动学习图像中的特征，有效提高识别的准确性和鲁棒性。
3.2 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是深度学习中常用的网络结构之一，其通过卷积操作提取图像中的特征，对于图像处理任务具有很好的效果。
在静态手势识别中，卷积神经网络可以有效地提取出手势图像中的特征，为后续的分类提供支持。
四、算法研究及实现4.1 数据集准备本文采用公开的手势数据集进行实验，包括多个不同背景、不同光照条件下的手势图像。
为了增加模型的泛化能力，我们还对手势图像进行了数据增强处理。
4.2 模型构建本文采用卷积神经网络构建静态手势识别模型。
模型包括卷积层、池化层和全连接层等部分，通过卷积操作提取图像中的特征，然后通过全连接层进行分类。
为了提高模型的性能，我们还采用了dropout、批归一化等技巧来防止过拟合和提高模型的泛化能力。
4.3 训练与优化在模型训练过程中，我们采用了交叉熵损失函数和Adam优化器来进行模型的优化。
基于计算机视觉的手势识别算法研究
基于计算机视觉的手势识别算法研究手势识别算法是近年来计算机视觉领域中最受关注的研究方向之一。
随着技术的发展，手势识别算法在人机交互、智能家居等方面有着广泛的应用。
那么，基于计算机视觉的手势识别算法有哪些研究方向和应用场景呢？下面本文将为大家介绍。
一、研究方向1.深度学习随着深度学习技术的兴起，越来越多的研究者开始将深度学习应用于手势识别中。
深度学习可以通过构建多层神经网络，自动学习手势的抽象特征，并有助于提高手势识别的准确性和稳定性。
2.特征提取特征提取是手势识别中关键的一步，它可以有效地提取手势的特征，减少冗余信息，从而提高手势识别的准确率。
目前常用的特征提取方法包括方向梯度直方图（HOG）、仿射不变特征变换（SIFT）、局部二值模式（LBP）等。
3.机器学习机器学习是一种基于经验的算法，它可以自动识别手势，从而避免手动选择特征和规则的繁琐过程，提高手势识别的准确性和普适性。
常见的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯（NB）和随机森林（RF）等。
二、应用场景1.人机交互手势识别技术可以将人的手势动作转换为电脑可以理解的指令，实现自然、直观的人机交互。
比如，在Windows 8中，用户可以通过手势来切换应用、启动程序和调节音量等。
2.智能家居手势识别技术可以应用于智能家居中，用户可以通过手势来控制家里的智能家电，比如开关电灯、调节温度和关闭窗户等。
3.医疗保健手势识别技术可以帮助医生监测患者的动作状态，判断患者是否存在运动障碍，提高病人的康复效果。
此外，手势识别技术还可以辅助医生进行手术操作，提高手术的安全性和准确性。
4.教育培训手势识别技术可以应用于教育领域，比如在儿童教育中，通过手势来激发儿童的兴趣和创造力，提高教学效果。
此外，手势识别技术还可以辅助聋哑人士进行交流和学习。
总体来说，基于计算机视觉的手势识别算法具有广泛的应用前景和研究价值，随着技术的不断发展和创新，相信手势识别技术会越来越完善，为我们的生活带来更多的便利和乐趣。
《基于深度学习的静态手势实时识别方法研究》范文
《基于深度学习的静态手势实时识别方法研究》篇一一、引言在人机交互技术领域中，静态手势识别作为一项重要技术手段，日益受到了广大研究者的关注。
由于其广泛的应用场景和高效的识别能力，基于深度学习的静态手势实时识别方法已成为当前研究的热点。
本文旨在研究并探讨基于深度学习的静态手势实时识别方法，以提高手势识别的准确性和实时性。
二、背景及意义随着人工智能技术的快速发展，深度学习在图像处理、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著成果。
在静态手势识别领域，深度学习也展现出了巨大的潜力。
通过深度学习技术，可以有效地提取手势图像中的特征信息，进而实现高精度的手势识别。
此外，实时手势识别技术在智能交互、虚拟现实、游戏娱乐等领域具有广泛的应用前景。
因此，研究基于深度学习的静态手势实时识别方法具有重要意义。
三、相关技术概述1. 深度学习：深度学习是机器学习的一个分支，通过模拟人脑神经网络的工作方式，实现从原始数据中自动提取特征并进行分类、识别等任务。
在静态手势识别中，深度学习主要用于提取手势图像中的特征信息。
2. 卷积神经网络（CNN）：CNN是一种常用的深度学习模型，具有强大的图像处理能力。
在静态手势识别中，CNN可以有效地提取手势图像中的空间特征，提高识别的准确性。
3. 实时性技术：为了实现静态手势的实时识别，需要采用高性能的计算机视觉算法和优化技术，如帧率优化、并行计算等。
四、基于深度学习的静态手势实时识别方法1. 数据集准备：首先需要准备包含各种静态手势的图像数据集，并进行数据增强以提高模型的泛化能力。
2. 模型设计：采用卷积神经网络设计模型，通过多层卷积、池化等操作提取手势图像中的特征信息。
3. 训练与优化：使用大量训练数据对模型进行训练，并采用优化算法如梯度下降法等调整模型参数，以提高识别的准确性和实时性。
4. 实时性实现：采用高性能的计算机视觉算法和优化技术，如帧率优化、并行计算等，实现静态手势的实时识别。
《2024年基于深度学习的静态手势识别算法研究》范文
《基于深度学习的静态手势识别算法研究》篇一一、引言随着人工智能技术的不断发展，深度学习在计算机视觉领域的应用越来越广泛。
静态手势识别作为计算机视觉的一个重要研究方向，具有广泛的应用前景，如人机交互、虚拟现实、智能控制等。
然而，由于手势的多样性和复杂性，传统的静态手势识别方法往往难以达到理想的识别效果。
因此，本文提出了一种基于深度学习的静态手势识别算法，以提高手势识别的准确性和鲁棒性。
二、相关工作静态手势识别是计算机视觉领域的一个经典问题，已经有许多研究者提出了不同的解决方案。
传统的静态手势识别方法主要基于模板匹配、特征提取和分类器等方法。
然而，这些方法往往难以处理手势的多样性和复杂性。
近年来，随着深度学习技术的发展，越来越多的研究者开始将深度学习应用于静态手势识别。
深度学习可以通过学习手势图像的深层特征表示，提高手势识别的准确性和鲁棒性。
三、方法本文提出的基于深度学习的静态手势识别算法主要包括以下步骤：1. 数据集准备：首先需要准备一个包含多种手势的静态图像数据集。
数据集中的图像应该具有足够的多样性和复杂性，以便训练模型能够学习到手势的多种变化和特征。
2. 卷积神经网络构建：使用卷积神经网络（CNN）构建手势识别模型。
CNN可以自动学习图像的深层特征表示，并提取出与手势相关的特征信息。
3. 训练模型：使用标注好的数据集对模型进行训练。
在训练过程中，通过反向传播算法和梯度下降优化算法不断调整模型的参数，以使模型能够更好地适应手势图像的特征。
4. 测试与评估：使用测试集对训练好的模型进行测试和评估。
通过计算模型的准确率、召回率等指标来评估模型的性能。
四、实验与分析为了验证本文提出的静态手势识别算法的有效性，我们进行了以下实验和分析：1. 数据集：我们使用了公开的手势数据集进行实验。
该数据集包含了多种手势的静态图像，具有足够的多样性和复杂性。
2. 实验设置：我们使用了卷积神经网络构建手势识别模型，并使用标注好的数据集进行训练和测试。
《基于深度学习的静态手势实时识别方法研究》
《基于深度学习的静态手势实时识别方法研究》篇一一、引言随着人工智能技术的不断发展，深度学习在计算机视觉领域的应用越来越广泛。
静态手势识别作为计算机视觉的一个重要研究方向，其应用场景涵盖了人机交互、智能控制、虚拟现实等多个领域。
因此，研究基于深度学习的静态手势实时识别方法具有重要的理论意义和实际应用价值。
二、背景及意义静态手势识别是指通过图像处理技术对人的手势进行识别和分类。
传统的静态手势识别方法主要依赖于人工设计的特征提取算法和分类器，其准确性和鲁棒性受限于特征提取的复杂度和多样性。
而基于深度学习的静态手势识别方法可以自动学习特征，提高了识别的准确性和效率。
因此，研究基于深度学习的静态手势识别方法，不仅可以提高识别准确率和鲁棒性，还可以推动计算机视觉领域的发展，为人工智能的广泛应用提供技术支持。
三、相关文献综述目前，基于深度学习的静态手势识别方法已经成为研究热点。
国内外学者在数据集构建、模型设计、算法优化等方面进行了大量研究。
其中，数据集的构建是静态手势识别的关键之一。
目前常用的数据集包括MNIST、Kinect、MSR Gesture 3D等。
模型设计方面，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等被广泛应用于静态手势识别。
算法优化方面，针对不同的手势数据集和模型结构，学者们提出了多种优化算法，如梯度下降法、反向传播算法等。
四、研究内容本研究旨在提出一种基于深度学习的静态手势实时识别方法。
首先，我们构建了一个新的手势数据集，其中包括多种手势图像的多个角度和背景条件下的样本图像。
其次，我们采用卷积神经网络作为基础模型，进行优化和改进。
最后，通过训练和测试，实现静态手势的实时识别。
具体来说，我们首先对原始图像进行预处理，包括灰度化、归一化等操作。
然后，采用卷积神经网络对图像进行特征提取和分类。
在模型设计方面，我们采用多尺度卷积核和残差网络等技巧来提高模型的准确性和鲁棒性。
此外，我们通过优化算法对模型进行训练和调参，以达到更好的性能。
《基于深度学习的静态手势实时识别方法研究》
《基于深度学习的静态手势实时识别方法研究》篇一一、引言随着人工智能和计算机视觉技术的快速发展，静态手势识别技术已经成为人机交互领域的重要研究方向。
传统的静态手势识别方法主要依赖于图像处理和计算机视觉算法，但在处理复杂的手势变化和背景干扰时，其准确性和实时性仍有待提高。
近年来，深度学习技术的兴起为静态手势识别提供了新的解决方案。
本文将基于深度学习技术，研究静态手势的实时识别方法，旨在提高识别准确性和实时性。
二、深度学习理论基础深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，通过模拟人脑神经网络的工作方式，实现从原始数据中自动提取特征并进行分类、回归等任务。
在静态手势识别中，深度学习可以通过学习大量手势图像数据，自动提取手势特征，并建立手势与特征之间的映射关系。
常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
三、静态手势数据集构建为了训练深度学习模型，需要构建一个包含大量静态手势数据的样本集。
在构建过程中，需要考虑数据的多样性、完整性和可扩展性。
具体步骤包括：1. 收集多种手势图像数据，包括不同手势类型、不同角度、不同光照条件等；2. 对图像数据进行预处理，包括去噪、归一化等操作；3. 将处理后的图像数据标注为不同的手势类别；4. 将数据集划分为训练集、验证集和测试集。
四、基于深度学习的静态手势识别模型设计针对静态手势识别任务，本文设计了一种基于卷积神经网络的深度学习模型。
该模型采用多层卷积层和池化层对图像进行特征提取，然后通过全连接层对特征进行分类。
为了提高模型的泛化能力和识别准确性，还采用了以下措施：1. 引入多种激活函数和优化算法，以提高模型的训练速度和准确率；2. 通过增加模型的层数和神经元数量，提高模型的表达能力；3. 采用数据增强技术，通过旋转、缩放等方式增加数据集的多样性。
五、实验与分析为了验证本文提出的静态手势识别方法的准确性和实时性，我们进行了大量实验。
首先，在构建的静态手势数据集上训练深度学习模型；然后，将模型部署到实时系统中进行测试；最后，对实验结果进行分析和评估。
融合Hu矩与BoF-SURF支持向量机的手势识别
融合Hu矩与BoF-SURF支持向量机的手势识别SUI Yun-heng;GUO Yuan-shu【期刊名称】《计算机应用研究》【年(卷),期】2014(031)003【摘要】基于尺度不变特征变换的特征包（BoF-SIFT）支持向量机的分类方法具有较好的手势识别效果，但是计算复杂度高、实时性较差。
为此，提出了融合Hu 矩与基于快速鲁棒特征的特征包（BoF-SURF）支持向量机（SVM）的手势识别方法。
特征包模型中用快速鲁棒性特征（SURF）算法替换尺度不变特征变换（SIFT）算法提取特征，提高了实时性，并引入Hu矩描述手势全局特征，进一步提高识别率。
实验结果表明，算法无论是实时性还是识别率都要高于BoF-SIFT支持向量机方法。
%The classification method using bag of features-scale invariant feature transformation(BoF-SIFT) support vector machine got a better result on hand gesture recognition. However， it had a high computational complexity which results in the worse real-time p【总页数】5页(P953-956,960)【作者】SUI Yun-heng;GUO Yuan-shu【作者单位】College of Information Engineering，Chang'an University，Xi'an 710064，Chin;College of Information Engineering，Chang'an University，Xi'an 710064，Chin【正文语种】中文【中图分类】TP391.4【相关文献】1.基于多特征融合与支持向量机的手势识别 [J], 吴健健;陈玮2.彩色图像中基于Hu矩的手势识别方法研究 [J], 王海;金晅宏3.基于改进Hu矩算法的Kinect手势识别 [J], 蒲兴成;王涛;张毅4.融合改进指尖点和Hu矩的手势识别 [J], 曹洁;赵修龙;王进花5.基于改进Hu矩的字母手势识别 [J], 黄国范;李英因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于改进Hu矩算法的Kinect手势识别
基于改进Hu矩算法的Kinect手势识别
蒲兴成;王涛;张毅
【期刊名称】《计算机工程》
【年(卷),期】2016(042)007
【摘要】针对Kinect深度信息下静态手势识别鲁棒性差及识别率低的问题,在改进Hu矩算法的基础上提出新的手势识别方法.构造一种新的Hu不变矩,采用尺度归一法消除尺度变化对Hu矩的影响,使静态手势在离散状态下保持手势的比例、平移以及旋转不变性.通过微软新型Kinect传感器和Open NI获取深度图像,对其进行去噪等预处理,基于灰度直方图进行手势分割,提取手指个数特征,并利用改进的Hu矩不变矩算法识别静态手势.实验结果表明,该方法在光照变化、复杂背景等干扰下具有强鲁棒性和高识别率.
【总页数】9页(P165-172,180)
【作者】蒲兴成;王涛;张毅
【作者单位】重庆邮电大学理学院,重庆400065;重庆邮电大学自动化学院,重庆400065;重庆邮电大学自动化学院,重庆400065
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于Kinect动态手势识别算法的研究与实现 [J], 张莹莹;郭星
2.基于Kinect的动态手势识别交互算法 [J], 张乐;戴广军;朱凯;朱浩瑜;余雷
3.基于改进Hu矩的字母手势识别 [J], 黄国范;李英
4.基于Kinect的动态手势识别算法改进与实现 [J], 李国友; 孟岩; 闫春玮; 宋成全
5.基于Kinect和改进DTW算法的动态手势识别 [J], 魏秋月;刘雨帆
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
此外，随着多媒体技术的发展、计算机性能的不断提高，计算机己经具备了 处理语音、图形、图像和文字等多种通信媒体的能力，从计算机到用户的通信带 宽得到了进一步的提高。所以，为了提高计算机的使用效率，克服现有交互技术 的种种不足，必须研究新的输入技术，如语音输入技术、手势输入技术等以扩大 从用户到计算机的通信带宽，使用户更加方便自然地和计算机系统交互。其中手 势识别技术是一项重要的研究内容，用手指的形态来进行标记和识别的手势识别 系统已经开始用于操纵计算机。手势的直观性和强大语义使得人机交互可以利用 具有强大潜力的基于手势的界面，从而帮助解决人机界面这个计算机的瓶颈问 题。但是由于研究的难度较大，目前还远没有全面实用化。
一定困难，而几何矩是一种基于统计分析的算法，本文将其用于提取不同手势的
特征，被提取的特征可以做到不随图像的旋转、平移、尺度的变化而变化而表现 出良好的适应性、稳定性。支持向量机（ＳｖＭ）是在统计学习理论基础上发展起 来的新的学习方法，具有完备的理论基础和出色的学习性能。它基于结构风险化 和ＶＣ原理，兼顾训练误差和泛化能力，在解决小样本，非线性及高维模式识别 中具有许多优势。 论文的后半部分主要是算法的验证和应用，将几何矩和ＳＶＭ应用在数字手 势识别和机动车驾驶员体检系统手完整性检测中。实验结果说明两者结合对静态 手势识别有很好的识别率，其中在自定义的数字手势０．９的１０个静态手势识别 中，对测试样本的识别率达到９８．７％；同时机动车驾驶员体检系统手完整性检测
ｉｓ ｔｈｅ ｆａｓｔ ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ
ａｒｔｉｃｌｅ，ａｎｄ Ｐｈｙｓｉｃａｌ
ａｎｄ
ｔｈｅ ｓｅｃｏｎｄ ｉｓ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｉｓ ｓｕｃｃｅｓｓｆｕｌｌｙ ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ ｔｏ ｔｈｅ Ｄｒｉｖｅｒ ｒｅｓｕｌｔｓ ｏｆ ｔｈｅ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ
ｍｏｒｅ ａｔｔｅｎｔｉｏｎ ａｎｄ ｍｏｒｅ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｉｎ ｓｔａｔｉｃ
ｈａｎｄ ｇｅｓｔｕｒｅ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．
ＫＥＹ
ＷＯＲＤＳ：Ｈｕ
Ｉｎｖａｒｉａｎｔ Ｍｏｍｅｎｔｓ
Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅ
Ｓｔａｔｉｃ Ｈａｎｄ
Ｇｅｓｔｕｒｅ
Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ
Ｈａｎｄ Ｃｏｍｐｌｅｔｅｎｅｓｓ Ｃｈｅｃｋｉｎｇ
现实【６】、手语翻译用、远程会谢剐、远程控制【５，９】等等。 特别地，新的人机交互技术——虚拟现实技术的发展更进一步促进了手势识
别技术的研究。虚拟现实技术是一种以人为中心的新人机接口技术。它利用计算 机技术生成由三维逼真的图像、声音等构成虚拟环境，刺激用户的感官，同时向 用户提供三维输入技术，使用户能以日常生活的经验、技能与虚拟环境进行交互。 虚拟环境技术不同于传统的人机接口技术的主要方面是：它特别注重用户在与虚 拟环境交互时能否产生沉浸感。要达到这一目标，一个重要的方面就是研究手势 识别技术使用户使用手势以自然、直观的方式与ＶＥ（Ｖｉｒｔｕａｌ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ）进行交
Ｍａｃｈｉｎｅ．Ｔｈｅｎ
ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ａｎｄ
ｔｈｅ ａｐｐｒｏａｃｈ ｉｓ
ｓｉｔｕａｔｉｏｎｓ，ｏｎｅ ｉｓ ｔｈｅ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｈａｎｄ ｇｅｓｔｕｒｅ
ｚｅｒｏ
ｔｈｏｓｅ ｈａｎｄ ｇｅｓｔｕｒｅｓ
ａｐｐｌｉｅｄ ｓｔａｎｄ
ｉｎ ｔｗｏ ｆｏｒ
ｔｏ ｎｉｎｅ．Ｉｎ ａｄｄｉｔｉｏｎ，ｔｈｅ ｏｔｈｅｒ ａｐｐｌｉｅｓ ｉｔ ｔｏ ｔｈｅ ｈａｎｄ ｃｏｍｐｌｅｔｅｎｅｓｓ ｃｈｅｃｋｉｎｇ ｉｎ ｔｈｅ Ｄｒｉｖｅｒ
Ｅｘａｍｉｎａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ．Ｔｈｅ
ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｉｎ Ｄｒｉｖｅｒ Ｐｈｙｓｉｃａｌ Ｅｘａｍｉｎａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｅ ａｐｐｒｏａｃｈ
ｎｕｍｂｅｒ ｇｅｓｔｕｒｅ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ａｎｄ ｉｔｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｈｕ Ｍｏｍｅｎｔｓ
ＳＶＭ ｄｅｓｅｒｖｅｓ
ｇａｉｎｓ ｈｉｇｈ
ｓｅｃｏｎｄ ｈａｌｆ ｐａｒｔ ｏｆ ｔｈｉｓ Ｈｕ Ｍｏｍｅｎｔｓ
ｒａｔｅ
ｂａｓｅｄ
ｐａｐｅｒ ｆｏｃｕｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ Ｓｔａｔｉｃ Ｇｅｓｔｕｒｅ ａｎｄ ＳＶＭ．Ｔｅｓｔ ｓｈｏｗｓ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｔｗｏ ｔｈｅｏｒｉｅｓ ｐｒｏｖｅｄ
ｌｅａｒｎｉｎｇ
ｍｅｔｈｏｄ ｂａｓｅｄ
ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ ｌｅａｒｎｉｎｇ ｔｈｅｏｒｙ，ｐｏｓｓｅｓｓｉｎｇ ａｃａｄｅｍｉｃ ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ ａｎｄ ｅｘｃｅｌｌｅｎｔ
ａ
ｌｅａｒｎｉｎｇ ａｂｉｌｉｔｙ，ａｎｄ ｈａｖｉｎｇ
ｌｏｔ ｏｆ ｉｓｓｕｅ ｉｎ ｍａｃｈｉｎｅ ｌｅａｒｎｉｎｇ ａｒｅａ．Ｉｔ ｉｓ ｓｐｅｃｉａｌ
Ｐｈｙｓｉｃａｌ Ｅｘａｍｉｎａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ． Ｆｉｒｓｔ，ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎａｌ ｔｈｅｏｒｉｅｓ ａｂｏｕｔ ｔｈｅ
ｃｏｍｍｏｎ
ａｐｐｒｏａｃｈｅｓ
ｏｆ ｉｍａｇｅ
ｐｒｅｔｒｅａｔｍｅｎｔ，
ｇｅｏｍｅｔｒｉｃ ｍｏｍｅｎｔ ａｎｄ
ｏｆ ｈａｎｄ ｇｅｓｔｕｒｅ ｂｒｉｎｇｓ
Ｓｕｐｐｏｒｔ
机交互技术（ＨＣｌ）变得异常活跃，也取得了可喜的成就。 基于手势识别的人机交互在自然性和易用性上有较大的优势，这是该类人机
界面成为一个研究热点的重要原因。根据手势输入方式的不同，我们可以将手势
识别分为两种：基于数据手套和基于视觉两种方法。相比较而言，基于数据手套 的交互方法利用放置传感器的方式因为它的操作复杂性及代价比较昂贵，很难在
的交互方式，对人而言并不方便流畅、也不自然直观，同时限制了人机交互的速
度。随着计算机性能的逐步提高和各领域对计算机使用的不断深入，计算机在现
代社会中的影响迅速扩大，高性能、高智能和高可靠性被普遍认为是当前计算科 学发展的主要方向。从而，人与计算机的交互活动越来越成为人们日常生活中的
一个重要组成部分【４１。近几年，随着计算机技术的迅猛发展，研究自然和谐的人
青岛科技大学 硕士学位论文 基于Hu矩和支持向量机的静态手势识别及应用 姓名：甘志杰 申请学位级别：硕士 专业：控制理论与控制工程 指导教师：刘云 20080612
青岛科技大学硕士学位论文
基于Ｈｕ矩和支持向量机的静态手势识别研究及应用
摘要
近年来，越来越多的系统以手势识别作为人机交互（Ｈｕｍａｎ．Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ）的接口。其中手势识别按输入设备不同可以分为基于数据手套的手势 识别和基于视觉的手势识别。其中，基于视觉的手势识别以人手直接作为计算机 交互系统的输入设备，交互自然，更能体现机器模拟人类视觉的功能，所以目前 是手势识别研究的重点。 本文基于视觉的方法对静态手势识别算法进行研究：提出基于Ｈｕ矩和 ＳＶＭ（ＳｕｐｐｏｒｔＶｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅ）ｌ拘静态手势识别技术；实现了数字手势０、１、……９ 的算法验证，同时把算法应用到机动车驾驶员考试体检系统手完整性检测模块。 论文首先讨论了图像预处理的常用方法，然后对几何矩理论和ＳＶＭ基础理 论进行了相关介绍。由于手势图像具有旋转、尺度等不确定性，给特征提取带来
ＳＴＡＴ Ｉ Ｃ ＨＡＮＤ ＧＥＳＴＵＲＥ ＲＥＣＯＧＮ ｌ Ｔ ｌ ０Ｎ ＡＮＤ
Ｉ ＴＳ ＡＰＰＬ ｌ ＣＡＴ ｌ ０Ｎ
ＢＡＳＥＤ ＯＮ Ｈｕ ＭＯＭＥＮＴＳ＆ＳＵＰＰＯＲＴ ＶＥＣＴＯＲ ＭＡＣＨ Ｉ ＮＥ
ＡＢＳＴＲＡＣＴ
Ｒｅｃｅｎｔｌｙ，ｍｏｒｅ ａｎｄ ｍｏｒｅ ｉｎｔｅｒｆａｃｅ ｂａｓｅｄ
１．１手势识别的研究背景
整个社会的计算机化为我们带来一种新的交互方式，这就是人机交互 （Ｈｕｍａｎ．Ｃｏｍｐｕｔｅｒ ＩＩｌｔｅｍｃｔｉｏｎｌｌ２１。人和计算机的交互界面的发展，经历了一开始的 以键盘为主要工具的文本用户界面和后来的以鼠标为主要工具的图形用户界面 ｆ３Ｊ。今天，虽然人机交互仍主要是通过键盘和鼠标进行，然而这些需要操纵硬件
ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ
ｂａｓｅｄ
ｄａｔａ ｇｌｏｖｅ
Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｄｅａｌｓ ｗｉｔｈ ｓｔａｔｉｃ ａｐｐｒｏａｃｈ
ｈａｎｄ ｇｅｓｔｕｒｅ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ
ｂａｓｅｄ
ｏｎ
ｖｉｓｉｏｎ
ａｎｄ
ｐｒｏｐｏｓｅｓ
ａ
ｎｅｗ
ｂａｓｅｄ
ｏｎ
Ｈｕ Ｍｏｍｅｎｔｓ ａｎｄ Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ
Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅ
ｔｏ
ａｒｅ
ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ．Ｔｈｅ
ｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙ ｏｆ ｒｏｔａｔｉｏｎ，ｓｃａｌｅ
ｍａｎｙ ｄｉｆｆｉｃｕｌｔｉｅｓ
ｔｈｅ ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ ｏｆ ｆｅａｔｕｒｅ．Ｇｅｏｍｅｔｒｉｃ Ｍｏｍｅｎｔ ｉｓ ａｎ
ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ ｂａｓｅｄ
ｏｎ
ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ．Ｔｈｉｓ
软件的应用也收到很好的应用效果。
本文的创新之处一是结合两者的特点提出基于Ｈｕ矩和ＳＶＭ相结合的手势识 别算法，二是尝试把提出的手势识别算法运用到实际中来。对数字手势的仿真试 验结果和手完整性检测软件的应用表明，基于几何矩和ＳＶＭ的识别算法在静态 手势识别中有独特的优势，是值得进一步研究的算法。
关键词：Ｈｕ不变矩支持向量机静态手势识别手完整性检测
Ⅱ
青岛科技犬学硕十学位论文
第一章绪论
今天，人们对模式识别这个词语已经不太陌生了。区分和识别模式的能力是
动物包括人类赖以生存和发展的基础——鸟会辨别虫子和树枝，狗会找到它的
家，我们能看书识字。而我们进行模式识别研究的目的是使机器具有识别模式的 能力Ｉ¨。现在越来越多的领域成功应用了模式识别，按照应用领域和具体特征模 式识别可以分为：条形码技术、射频识别、生物识别、语音识别、手势识别、图 像识别、磁识别和光学字符识别等。本论文讨论的主要工作正是围绕手势识别所 展开的。