基于视觉的手势识别技术及其应用研究_张圆圆
基于计算机视觉技术的手势识别研究与应用
基于计算机视觉技术的手势识别研究与应用手势识别是计算机视觉技术中一个非常重要的领域，通过对人体运动的分析和处理，可以实现人机交互的自然和智能化。
随着技术的不断进步，手势识别的应用范围也日益扩大，从电视遥控器、智能手表等家居设备，到医疗、教育、军事等领域，都可以看到手势识别技术的身影。
一、手势识别技术的发展历程手势识别技术起源于20世纪80年代，当时的研究主要集中在图像处理和模式识别等方面。
随着计算机视觉技术的不断发展，手势识别技术也逐渐得到了广泛应用。
20世纪90年代初，研究者们开始将手势识别与虚拟现实技术相结合，开发出了一些基于手势的交互系统。
21世纪初，随着深度学习技术的兴起，手势识别技术迎来了一次新的飞跃，并且逐渐应用在智能家居、智能医疗、智能教育等领域。
二、手势识别的技术原理手势识别的技术原理包括数据采集、特征提取、分类和应用等几个过程。
数据采集是指通过摄像头、传感器等设备获取人的手势运动信息。
特征提取是指将手势数据转化成计算机可以处理的形式，常用的方法包括SIFT、HOG等特征提取算法。
分类是指将特征描述出来的手势数据归到某个类别中，常用的分类器有支持向量机、最近邻算法等。
应用是指将手势识别技术应用到实际的领域中，比如游戏、医疗、教育等。
三、手势识别技术的应用1.游戏在游戏领域，手势识别技术可以用于体感游戏、虚拟现实游戏等，可以让玩家在更自然、更舒适的状态下进行游戏体验。
比如，微软的Kinect和索尼的PlayStation Move就是基于手势识别技术的游戏平台。
2.医疗在医疗领域，手势识别技术可以用于康复训练、手术操作辅助等，可以让医生和患者更方便、更高效地进行医疗操作。
比如，美国一家公司开发出了一种手势识别技术的假肢控制系统，可以让用户通过手势控制假肢的运动。
3.教育在教育领域，手势识别技术可以用于学生的动态评估和互动学习等，可以让教育更加生动、更加有趣。
比如，美国一家公司开发出了一种手势控制的教学工具，可以让学生通过手势操作控制教学内容的展示。
基于计算机视觉的手势识别的开题报告
基于计算机视觉的手势识别的开题报告一、研究背景和意义：随着计算机图像技术的发展和应用领域的扩大，手势识别技术作为计算机视觉领域中的一个重要分支愈发受到人们的重视。
手势识别的目的是通过计算机识别人体手势的动作，从而实现人机交互的过程。
手势识别技术广泛应用于多媒体交互、智能家居、虚拟现实等领域。
基于计算机视觉的手势识别系统包括数据采集、手势识别及应用三个步骤。
手势数据的采集方式主要有两种，一种是使用摄像头采集静态图像数据，另一种是使用传感器采集动态数据。
手势识别技术针对性强，属于一种高度复杂的计算机视觉问题，因此需要结合深度学习算法优化手势识别模型，提高识别精度。
二、研究目的：本研究旨在分析基于计算机视觉的手势识别技术，构建基于深度学习的手势识别系统，并对其进行优化，提高识别准确率。
同时，研究如何将该技术应用于多媒体交互、智能家居等领域。
三、研究内容：1. 手势识别技术的原理以及常用的手势识别算法的分析及比较。
2. 基于深度学习的手势识别系统构建，包括数据集的构建、神经网络的建立、训练和测试等。
3. 优化手势识别系统，包括调整神经网络结构、优化训练过程和使用传感器等手段对系统进行优化。
4. 将手势识别技术应用于多媒体交互、智能家居等领域，提高交互方式的多样性和智能性。
四、预期成果：本研究主要预期获得以下成果：1. 对手势识别技术的原理及其常用算法进行详细的分析和比较，为后续深度学习算法模型的构建提供必要的理论支撑。
2. 构建基于深度学习的手势识别系统，并对该系统进行优化，提高识别准确率。
3. 实现将手势识别技术应用于多媒体交互、智能家居等领域，并取得一定的应用效果。
五、研究方法：本研究将采用以下方法：1. 文献综述法：通过查阅相关文献资料，了解手势识别技术的发展历程、理论基础和常用算法，并进行分析和比较。
2. 数据采集法：使用摄像头进行红外线数据采集，构建手势识别数据集。
3. 深度学习算法构建法：基于Python语言使用TensorFlow深度学习库构建手势识别模型。
基于视觉的手势识别方法研究的开题报告
基于视觉的手势识别方法研究的开题报告一、研究背景随着智能化时代的到来，智能设备的普及使得人机交互成为越来越重要的话题。
而人机交互的重点之一就是如何让人们更自然、高效地与计算机进行交互。
传统的输入方法，如鼠标、键盘、触摸屏等，虽然简单易用，但是限制了用户的动作范围和姿态，而基于手势的输入技术，则可以让用户更自由、灵活地完成交互任务。
因此，基于视觉的手势识别方法成为了研究的热点之一。
二、研究目的本研究旨在探究基于视觉的手势识别方法，分析其优缺点，设计一种高效、准确的手势识别算法，并以此为基础，开发一款手势交互应用。
三、研究内容（1）基于视觉的手势识别技术研究本文将综述基于视觉的手势识别技术的研究现状和发展趋势，从传统的2D图像处理技术、机器学习技术到最近的深度学习技术，探究各种手势识别方法的优缺点，并结合实际应用场景进行比较分析。
（2）基于深度卷积神经网络的手势识别算法设计本文将研究基于深度卷积神经网络的手势识别算法，探究其在手势识别领域的应用优势和实现方式，并通过内部数据集和公共数据集进行模型训练和测试，分析算法性能和适用范围。
（3）手势交互应用设计与实现本文将在以上研究成果的基础之上，设计并实现一款手势交互应用。
该应用将支持多种手势识别，在完成特定的手势后，触发相应的操作，如控制音乐播放、调整屏幕亮度等。
四、研究意义（1）推动人机交互领域的发展本研究将探究基于视觉的手势识别技术，提出一种高效、准确的手势识别算法，并结合实际应用场景，设计一款应用，将推动人机交互领域的发展。
（2）拓展手势交互应用的应用范围本研究将提出一种高效、准确的手势识别算法，并结合实际应用场景，设计一款手势交互应用，将为用户提供更加灵活、自由的交互方式，拓展手势交互应用的应用范围。
（3）促进智能化时代的发展本研究将探究基于视觉的手势识别技术，提出一种高效、准确的手势识别算法，并结合实际应用场景，设计一款应用，将促进智能化时代的发展，为人们的生活带来更多便利和乐趣。
基于模式识别的手势识别技术研究进展
基于模式识别的手势识别技术研究进展手势识别技术是一种通过识别人的手势动作来实现交互的技术。
它可以将人体的手势动作解析为计算机可以理解的数字信号，从而实现与计算机的无接触交互。
随着模式识别技术的不断发展，基于模式识别的手势识别技术也得到了越来越广泛的应用。
本文将对基于模式识别的手势识别技术的研究进展进行探讨。
一、手势识别技术的基本原理基于模式识别的手势识别技术主要包括三个方面的内容：手势获取、特征提取和分类识别。
手势获取是通过各种传感器和设备获取人体手势动作的数据信息，如摄像头、传感器、深度相机等。
特征提取是将获取到的手势数据进行处理和分析，提取其中的关键特征。
分类识别是根据提取到的特征，通过机器学习和模式识别算法对手势进行分类和识别。
二、手势识别技术的应用领域基于模式识别的手势识别技术在许多方面都有广泛的应用。
首先，在人机交互领域，手势识别技术可以利用人的手势动作来实现计算机的控制和操作，比如在智能手机、平板电脑等移动设备上，通过手势识别可以实现手势操作的快捷控制。
其次，在虚拟现实和增强现实领域，手势识别技术可以实现虚拟环境中的手势交互和虚拟物体的操作。
此外，在医疗康复、体感游戏和智能家居等领域也有着广泛的应用。
三、基于模式识别的手势识别技术的研究方法在基于模式识别的手势识别技术的研究中，有许多不同的方法和算法被提出。
其中，常用的方法包括机器学习方法、神经网络方法和图像处理方法。
机器学习方法主要包括支持向量机、最近邻算法和决策树等，通过训练样本对手势动作进行分类和识别。
神经网络方法可以通过构建神经网络模型，对手势数据进行学习和训练。
图像处理方法则主要应用于手势数据的预处理和提取特征等步骤。
四、基于模式识别的手势识别技术的发展趋势随着科技的不断进步，基于模式识别的手势识别技术也在不断发展。
未来，手势识别技术在智能家居、智能汽车和智能机器人等领域将得到更加广泛的应用。
同时，随着深度学习技术的兴起，深度学习算法也将在手势识别技术中起到越来越重要的作用。
基于图像处理的手部姿态识别与手势分析研究
基于图像处理的手部姿态识别与手势分析研究从文字中我们可以了解到，任务名称是“基于图像处理的手部姿态识别与手势分析研究”。
在这篇文章中，我们将对基于图像处理的手部姿态识别和手势分析进行研究和探讨。
手部姿态识别与手势分析是计算机视觉领域中一个重要且具有挑战性的研究方向。
它可以应用于许多领域，如人机交互、虚拟现实、智能监控等。
手势是人与人之间的一种非语言交流方式，通过手势识别和分析，计算机可以理解人类的意图并作出相应的反应。
为了实现这个目标，图像处理是不可或缺的一环。
图像处理技术可以从图像中提取有用的信息，并帮助计算机理解手部姿态和手势。
这包括图像的预处理、手部特征提取、手部姿态估计和手势识别等。
首先，图像预处理是手部姿态识别和手势分析的第一步。
在这一步中，需要对输入的图像进行去噪、图像增强和图像分割等处理，以获得更加清晰明确的手部图像。
这可以通过滤波算法、对比度增强和阈值分割等技术来实现。
接下来，需要从图像中提取手部特征。
手部特征是识别和分析手势的关键。
常见的手部特征包括手指的位置、手指的角度、手掌的形状等。
可以使用特征提取算法，如边缘检测算法、形态学运算和轮廓提取等，来提取这些特征。
然后，通过手部姿态估计算法，可以推算出手部的具体姿态。
手部姿态可以包括手掌的朝向、手指的弯曲程度、手指的位置等。
常用的姿态估计算法有基于模型的方法和基于机器学习的方法。
基于模型的方法通过建立手部的三维模型，然后通过优化算法将模型与实际图像进行匹配，以估计手部的姿态。
而基于机器学习的方法则通过训练一定数量的手部姿态样本，使用分类器或回归器来学习手部姿态的映射关系。
最后，手势识别是基于图像处理的手部姿态识别与手势分析的最终目标。
手势识别可以根据手部的姿态和动作，将手势与相应的意图进行匹配。
这可以通过分类器、神经网络或深度学习方法来实现。
其中，深度学习方法在手势识别方面取得了显著的进展，通过卷积神经网络和循环神经网络等网络结构，可以从大规模的手势数据集中学习并识别出各种手势。
基于视觉的手势识别方法研究
基于视觉的手势识别方法研究基于视觉的手势识别方法研究摘要：手势识别技术在人机交互领域具有重要的应用价值。
本文对基于视觉的手势识别方法进行研究，从手势获取、特征提取、分类识别等方面综述了近年的研究进展，并对未来的发展趋势进行了展望。
1. 引言随着智能设备的普及和技术的不断进步，手势识别作为一种便捷的人机交互方式，受到了广泛的关注和研究。
手势识别技术可以将人的手势动作转化为计算机能够理解的信号，从而实现自然、直观地与计算机进行交互。
2. 手势获取手势获取是手势识别的第一步，主要通过摄像设备采集用户手势的图像或视频序列。
近年来，随着智能手机和深度相机的普及，手势获取的方式多样化。
传统的二维图像获取方法已经无法满足复杂手势的识别需求，因此三维手势获取方式逐渐得到广泛应用。
深度相机可以获取手势的三维坐标信息，更加准确地还原用户的手势动作，提高了手势识别的精度。
3. 特征提取手势的特征提取是手势识别的关键环节，特征的选择直接影响了手势识别的效果。
常用的手势特征包括形状、运动和纹理等信息。
形状特征包括手部区域的大小、形状等几何信息。
运动特征主要关注手势的速度、方向和加速度等动态信息。
纹理特征则从手势图像的纹理信息中提取特征，如手掌纹理、皱纹等。
最近，深度学习在手势特征提取中的应用取得了显著的成果，通过卷积神经网络等模型，可以从原始手势图像中学习到更加丰富、高层次的特征。
4. 分类识别手势分类是手势识别的核心任务之一，目的是将手势动作准确地归类到各个预定义的类别中。
常用的分类方法包括支持向量机、K近邻算法、决策树等。
近年来，深度学习在手势分类中的应用也得到了快速发展，通过深度神经网络模型，可以学习到更加抽象、有区分度的特征表示，提高了手势分类的准确性。
5. 发展趋势未来的手势识别方法研究将围绕以下几个方向展开：（1）多模态信息的融合：将手势图像与声音、动作等多模态信息融合，提高手势识别的鲁棒性和可靠性；（2）自适应学习：通过动态学习手势模型，逐步优化模型的准确性和适应性；（3）实时性与效率：通过算法优化和硬件支持，实现实时性较高的手势识别系统；（4）应用拓展：将手势识别技术应用于更多领域，如虚拟现实、智能家居等。
基于计算机视觉的手势识别技术研究
基于计算机视觉的手势识别技术研究随着科技的发展，计算机视觉技术得到了快速发展。
这种技术让机器能够像人一样看到、理解和作出反应。
在这个技术当中，手势识别技术无疑是一个有趣的研究领域。
手势识别技术可以使得人类与计算机之间的交互更加自然、有效。
它可以帮助人们更快地完成任务，并且也可以使得人们更容易地掌握新的工具和技术。
手势识别技术基本上是通过图像处理和机器学习技术来实现的。
系统会分析图片中的像素信息，然后使用机器学习算法将这些信息转化为特定的手势。
这些手势可以是语音指令，也可以是一些手势动作，比如向上挥手、缩小或放大手势等等。
这些手势可以激活特定的控制命令，例如开启电灯、调整音量等等操作。
手势识别技术不仅可以应用在个人电脑上，也可以用在公共场合，例如交通指挥、安防控制、办公室等地方。
在医学领域，手势识别技术也有着很广泛的应用。
比如说，在医院内，手势识别可以用于手术室中，在手术进行中，医生可以使用手势来控制机器人助手进行操作。
这样一来，医生不仅能够保持安静，还能够通过手势来及时地对机器人助手进行指挥。
此外，手势识别技术还可以应用在游戏领域。
通过手势识别技术，游戏玩家能够更加自然地操作游戏，而且能够有更多的沉浸感。
手势识别技术还可以让玩家体验更多的体感游戏，让游戏变得更加真实。
但是与其他技术一样，手势识别技术也存在着一些问题。
其中最大的问题之一就是准确性。
由于手势的复杂性，手势识别技术需要能够从图像中提取出有用的信息，然后通过机器学习算法来判断出手势所代表的具体意义。
这个过程中需要同时考虑到手势的大小、形状、位置、动作等因素，因此手势的识别会十分困难。
此外，手势识别技术还会受到环境的影响。
比如说光的影响、背景的影响、角度的影响等等都会对手势的识别造成干扰。
这些干扰因素会干扰识别系统，使得系统的准确性降低。
总之，手势识别技术是一种十分有趣和有前景的技术。
它让人们能够通过手势来完成各种操作，而且用途也非常广泛。
基于视觉的手势识别技术及其应用研究
基于视觉的手势识别技术及其应用研究张圆圆【期刊名称】《计算技术与自动化》【年(卷),期】2015(000)001【摘要】研究基于视觉的手势识别技术，并在 OpenCV 的平台基础上实现基于该技术的多媒体教学的应用，即在幻灯片播放的过程中能够由动态手势来控制幻灯片的翻页。
首先通过摄像头来采集图像，利用背景差分法结合颜色直方图检测动态信息完成手势的检测。
其次通过几种动态手势的跟踪算法的分析与比较，采用主流的非线性跟踪算法—粒子滤波算法。
最后是应用实现部分，将手势识别的结果应用于多媒体演示文稿的播放中，实现通过动态手势实时控制 PPT 翻页的功能。
%This paper studied the gesture recognition technology based on the vision,and realized the application of mul-timedia teaching based on the technology on the platform of OpenCV.That is,in the process of the slideshow flip,slide can be controlled by the dynamic gesture.Firstly,the gesture detection was impleminted through the camera to capture images and using background subtraction method combined with color histogram.Secondly,through the analysis and comparison of several dynamic gesture tracking algorithms,the mainstream nonlinear tracking algorithm-particle filter algorithm,was ad-rpted.The results of pattern recognition were applied to multimedia presentations,realizing the real-time control of PPT flip function by dynamic hand gesture.【总页数】5页(P131-135)【作者】张圆圆【作者单位】钦州学院物理与电子工程学院，广西钦州 535000【正文语种】中文【中图分类】TP391.4【相关文献】1.视觉手势识别技术在航天虚拟训练中的应用研究 [J], 康金兰;晁建刚;林万洪;熊颖;杨进2.基于长短时记忆和深度神经网络的视觉手势识别技术 [J], 何坚;廖俊杰;张丞;魏鑫;白佳豪;王伟东3.基于长短时记忆和深度神经网络的视觉手势识别技术 [J], 何坚;廖俊杰;张丞;魏鑫;白佳豪;王伟东4.基于计算机视觉技术的手势识别步骤与方法研究 [J], 罗国强;李家华;左文涛;方斌5.视觉手势识别技术在新冠疫情防控的应用研究 [J], 黄昌正;陈曦;周言明;刘润锋因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
毕设开题 基于深度学习的手势识别技术在人机交互中的应用研究
毕设开题基于深度学习的手势识别技术在人机交互中的应用研究一、引言随着人工智能技术的不断发展，深度学习作为其中的重要分支，在各个领域都展现出了强大的应用潜力。
手势识别作为人机交互领域的重要技术之一，通过识别人体动作来实现与计算机的交互，为人们提供了更加直观、便捷的操作方式。
本文旨在探讨基于深度学习的手势识别技术在人机交互中的应用研究，旨在为相关领域的研究和实践提供一定的参考和借鉴。
二、手势识别技术概述手势识别技术是一种通过对人体动作进行分析和识别，从而实现与计算机或其他智能设备进行交互的技术。
传统的手势识别技术主要基于图像处理和模式识别等方法，但随着深度学习技术的兴起，基于深度学习的手势识别技术逐渐成为研究热点。
深度学习通过构建多层神经网络模型，可以更好地提取和表征数据中的特征信息，从而提高手势识别的准确性和鲁棒性。
三、基于深度学习的手势识别技术研究现状目前，基于深度学习的手势识别技术已经取得了一系列重要进展。
例如，利用卷积神经网络（CNN）结合循环神经网络（RNN）进行手势序列识别，可以有效捕捉手势之间的时序信息；使用生成对抗网络（GAN）进行手势生成，可以实现更加真实和自然的手势模拟。
此外，还有一些基于注意力机制和迁移学习等方法的研究，进一步提升了手势识别技术在人机交互中的应用效果。
四、基于深度学习的手势识别技术在人机交互中的应用基于深度学习的手势识别技术在人机交互中具有广泛的应用前景。
首先，在虚拟现实（VR）和增强现实（AR）等领域，通过手势识别可以实现更加直观、自然的用户操作方式，提升用户体验；其次，在智能家居、智能医疗等领域，手势识别可以帮助用户更便捷地控制设备或获取信息；此外，在教育培训、娱乐游戏等场景中，也可以通过手势识别技术实现更加生动、互动的体验。
五、未来展望随着深度学习技术和硬件设备的不断进步，基于深度学习的手势识别技术在人机交互中将会有更广泛的应用。
未来，我们可以期待更加智能、个性化的手势交互系统的出现，为人们带来更加便捷、高效的使用体验。
基于视觉的手势识别系统关键技术研究的开题报告
基于视觉的手势识别系统关键技术研究的开题报告一、研究背景及意义近年来，随着科技的不断发展，人机交互方式愈加多样化。
传统的交互方式如键盘、鼠标已经难以满足人们的需求，而基于视觉的手势识别系统则被广泛应用于虚拟现实、智能家居、游戏等领域。
手势是人与人之间最为直观、自然的交流方式之一。
基于视觉的手势识别系统可以通过电脑摄像头捕捉用户的手势并进行实时识别，实现用户与计算机之间更为灵活、自然的交互方式。
因此，基于视觉的手势识别系统研究意义重大，其研究成功将极大地改善人机交互方式，并是科技进一步发展创新的重要方向。
二、研究内容及目标目前，基于视觉的手势识别系统的研究方向主要有两个：手部手势识别和身体姿态识别。
我们的研究主要聚焦于手部手势识别，通过电脑摄像头捕捉用户的手势并进行实时识别。
具体研究内容包括：1. 手部图像预处理：对手部的图像进行去噪、二值化等预处理，提高手势识别的精度。
2. 手部特征提取：选取合适的特征向量，提高手势识别的准确率。
3. 手势识别算法研究：采用机器学习算法、深度学习算法等，并对算法进行改进以提高手势识别准确率。
4. 手势识别系统实现：通过编程实现基于视觉的手势识别系统。
本研究的主要目标是：1. 提高基于视觉的手势识别系统的精度和速度，满足实际应用的需要。
2. 探索手部特征提取和手势识别算法的优化方法，推动相关技术的进一步发展。
三、研究方法及技术路线本研究将采用以下研究方法：1. 文献调研：调研相关领域的理论知识，了解手势识别现状及研究进展。
2. 系统设计：根据研究目标，设计基于视觉的手势识别系统的方案。
3. 算法研究：比较不同的手势识别算法，选择合适的算法并进行改进。
4. 实验验证：通过实验对算法进行测试和验证。
本研究的技术路线如下：1. 手部图像预处理：图像去噪、二值化、自适应阈值分割等。
2. 手部特征提取：选取手部的几何特征、纹理特征等。
3. 手势识别算法研究：采用SVM（支持向量机）、CNN（卷积神经网络）等算法。
基于计算机视觉的手势识别研究的开题报告
基于计算机视觉的手势识别研究的开题报告一、研究背景随着计算机技术和图像处理技术的发展，计算机视觉成为了一个热门研究方向。
计算机视觉技术涵盖了诸多领域，其中包括手势识别。
手势识别是指通过捕捉手部动作，然后将这些运动映射成人类语言和动作的过程。
它可以有效地提高人机交互的效率和准确性，大大拓宽了计算机实际应用的范围。
因此，手势识别技术在人机交互、游戏、医疗、智能家居等领域有广泛应用。
二、研究内容本文将研究基于计算机视觉的手势识别技术，针对手势识别技术所遇到的难点进行深入研究。
本研究将采用深度学习算法，对手势图像进行深度学习处理，利用神经网络算法提取手势特征信息，在此基础之上进行手势识别。
具体内容包括以下几方面：1.学习深度学习算法和神经网络算法。
2.搜集大量的手部动作数据，进行预处理。
3.设计合理的手势特征提取方法。
4.基于深度学习算法和神经网络算法进行手势识别。
5.对算法进行改进，提高识别率和准确度。
三、研究目的通过本研究，旨在提高人机交互的效率和准确性，推进科技的发展，并拓宽计算机实际应用的范围，为手势识别的研究提供参考。
四、研究方法本研究将采用深度学习算法和神经网络算法对手势图像进行深度学习处理，利用预处理数据训练模型，并进行模型的优化和改进，从而获得高识别率和准确度的手势识别算法。
五、研究意义1.提高人机交互的效率和准确性。
2.拓宽计算机实际应用的范围。
3.推动计算机视觉技术的发展。
4.为手势识别在医疗、游戏、智能家居等领域的应用提供研究依据。
六、研究计划时间节点 | 研究内容第一阶段 | 学习深度学习算法和神经网络算法，搜集数据第二阶段 | 设计手势特征提取方法，进行手势识别第三阶段 | 对算法进行改进，提高识别率和准确度第四阶段 | 进行实验和数据分析第五阶段 | 整理研究成果，发表论文七、预期结果通过本研究，预期得到基于计算机视觉的手势识别算法，并达到高的识别率和准确度，为手势识别在医疗、游戏、智能家居等领域的应用提供研究依据。
基于OpenCV_的手势识别算法研究与应用
第22期2023年11月无线互联科技Wireless Internet Science and TechnologyNo.22November,2023基金项目:全国高等院校计算机基础教育研究会计算机基础教育教学研究项目;项目编号:2022-AFCEC -409㊂江苏省第六期 333人才 培养支持项目㊂作者简介:廖学成(2001 ),男,江西抚州人,本科;研究方向:数字媒体技术㊂∗通信作者:宋燕燕(1978 ),女,浙江绍兴人,副教授,硕士;研究方向:多媒体技术㊂基于OpenCV 的手势识别算法研究与应用廖学成,宋燕燕∗(南京传媒学院,江苏南京211172)摘要:随着人机交互需求的日益增加,以人为中心的交互技术成为了研究热点㊂文章构建了一种可以对图像最佳阈值进行切割并进行手势识别的深度学习模型,利用傅里叶描述子计算轮廓,通过图像预处理㊁肤色检测㊁特征提取㊁图像分割等处理进行手势识别,提取出相关信息㊂综合上述技术,深度学习模型将会有很好的应用价值㊂关键词:肤色检测;手势识别;傅里叶描述子;图像分割中图分类号:TP391㊀㊀文献标志码:A 0㊀引言㊀㊀计算机领域,经过处理的数字图像可以被运用在不同的行业当中,例如,在影视处理领域中,可以通过对数字图像进行处理从而得到惊艳的特效;在医疗影像领域中,图像处理常常被用来识别病灶;在卫星遥感领域中,图像处理经常被用来切割各种卫星遥感地图,从而提取出有价值的信息等㊂1㊀算法基础1.1㊀神经网络㊀㊀传统的神经网络由神经元和计算关系组成,不同的神经元之间有着极为复杂的计算关系,这些不同计算关系都有一个权重,并在进行模型训练的过程中不断地调整这些权重[1]㊂如图1所示为传统意义上的神经网络,每层节点都和上一层节点相连接,构成全连接网络,其缺点为参数众多㊁冗余度大㊁难以训练㊂假设输入一张像素为100ˑ100的图像,全连接层的每个神经元都有将近10000个权重参数,极易产生过拟合[2]㊂为了解决这一问题,通常在该神经网络上添加卷积运算,构成卷积神经网络[3]㊂1.2㊀卷积神经网络特征提取㊀㊀卷积运算公式为(f ㊃g )(n )=ʏɕ-ɕf (τ)g (n -τ)d τ(1)其中,t 为全局时间变量㊂卷积函数不仅可以是图1㊀神经网络连续的曲线[4],还可以是离散的形式㊂因此公式(1)可以改写为:f [n ]㊃g [n ]=ðɕm =-ɕf (m )g (n -m )(2)卷积神经网络由输入层㊁卷积层㊁激活函数㊁池化层㊁全连接层组成[5],如图2所示㊂1.3㊀傅里叶描述子㊀㊀傅里叶描述子的作用是用来对特定物体创造一个特征图像的,即只截取符合特征值的图像[6]㊂从线性代数的角度思考,傅里叶描述子其实就是用一个高维的向量去描述一个物体㊂其计算公式为z (t )=x (t )+μy (t )(3)其中,u 为复数表示法;函数z 为一个经过处理只有轮廓图的图像,并且将所得图像通过复变函数表达㊂图2㊀卷积神经网络1.4㊀定义损失函数㊀㊀一般来讲,在实验的过程中,理想的轮廓提取和实际的轮廓提取总会产生一定的差距㊂为了很好地解决这些差距,通常会定义一个损失函数来度量模型预测的轮廓与实际轮廓之间的差距[7]㊂本文通过计算点到轮廓的距离来定义损失函数㊂假设在读取的手势图像中有2点P1(x1,y1)和P2 (x2,y2),为了计算这2点的欧几里得空间中的直线距离,其计算公式如下:d=((x2-x1)2+(y2-y1)2)(4)其中,d为欧式距离;(x1,y1)和(x2,y2)分别为2个点的坐标㊂公式(4)中的平方根运算表示计算2个点在坐标轴上的距离差的平方和的平方根㊂公式(4)可以推广到更高维度的欧几里得空间中,其中每个点可以有更多的坐标值㊂在三维空间中,公式会进一步扩展为:d=(x2-x1)2+(y2-y1)2+(z2-z1)2(5) 2 手势识别的流程㊀㊀首先获取实时手势图像,然后进行图像预处理,包括图像增强㊁图像锐化等提高图像清晰度[8]㊂接着计算手势特征值提取轮廓,采用YCrCb颜色空间中的Cr分量并结合阈值分割算法进行二值化,输出切割图像㊂最终确定当前手势,获取手势信息㊂基于OpenCV的手势识别流程如图3所示㊂2.1㊀预处理㊀㊀从摄像头或视频中获取手部图像帧,将图像转换为灰度图像进而调整对比度㊂转换的实现过程是使用OpenCV中的 cv2.cvtColor() 函数,并将转换方式设置为cv2.COLOR_BGR2GRAY() 函数㊂其具体实现代码如下:image=cv2.imread('image.jpg')gray_image=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_图3㊀手势识别流程BGR2GRAY)上述代码中, cv2.cvtColor() 函数将彩色图像转换为灰度图像㊂第一个参数是输入图像,第二个参数是转换的方式,使用cv2.COLOR_BGR2GRAY指定转换为灰度图像㊂转换后的灰度图像将存储在新的变量 gray_image 中㊂这里需要注意的是,灰度图像只有一个颜色通道,而彩色图像有3个颜色通道㊂因此使用灰度图像存储可以大大节省内存和计算资源㊂2.2㊀计算特征值㊀㊀特征图像的创建过程如下:(1)创建一个空白图像,将描述子的每个元素作为像素值填充到图像中对应的位置㊂(2)调整图像的大小和尺度,从而适应特定的应用场景㊂(3)使用诸如调色板㊁平滑滤波器㊁边缘检测等图像处理技术,从而突出显示特征㊂(4)将特征图像与原始曲线图像进行叠加显示㊂如下代码为创建特征图像的核心算法:def create_feature_image(descriptors):㊀feature_image=np.zeros((100,100),dtype= np.uint8)㊀for i,descriptor in enumerate(descriptors):㊀㊀x=int(descriptor[0]∗50)++50㊀㊀y=int(descriptor[1]∗50)++50㊀㊀feature_image[y,x]=255feature_image=cv2.applyColorMap(feature_image, cv2.COLORMAP_JET)㊀return feature_image descriptors=np.array([[1.2,0.8],[-0.5,0.2], [0.9,-0.7]])feature_image=create_feature_image构建好描述子之后,可以进行各种手势特征提取,这些特征包括手指数量㊁手指的位置和弯曲度㊁手的方向㊁手掌的位置等㊂2.3㊀肤色检测㊀㊀肤色检测流程如图4所示㊂图4㊀肤色预测流程首先需要进行合适的颜色空间转换[9]㊂常见的颜色空间转换是将图像从RGB空间转换到YUV㊁HSV或Lab㊂将图像从RGB空间转换到YUV空间的实现代码为:yuv_image=cv2.cvtColor(image,cv2. COLOR_BGR2YUV),将图像从RGB空间转换到HSV 空间的实现代码为:hsv_image=cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV),将图像从RGB空间转换到Lab空间的实现代码为:lab_image=cv2.cvtColor (image,cv2.COLOR_BGR2Lab)㊂ cv2.cvtColor() 函数用于执行颜色空间转换㊂第一个参数是输入图像,第二个参数是转换方式,可以通过使用预定义的常量(如cv2.COLOR_BGR2YUV㊁cv2.COLOR_ BGR2HSV㊁cv2.COLOR_BGR2Lab)来指定所需的转换㊂不过,使用YCrCb颜色空间可以最大化地对RGB图像进行显示,其从RGB空间到YCrCb空间的转换公式如下:YCrCbéëêêêêùûúúúú=0.2990.5870.114-0.1690.3310.5500.500-0.4190.081éëêêêêùûúúúú㊃RGBéëêêêêùûúúúú+128128éëêêêêùûúúúú(6)对于手部轮廓的提取,使用的是简单的自适应阈值方法,在OpenCV中的表示代码为:ret,threshold= cv2.threshold(gray_image,thresh,maxval,threshold_ type),其中 gray_image 代表输入的灰度图像; thresh 代表阈值,用于将像素分为目标和背景; maxval 代表像素大于阈值时,所设置的像素值; threshold_type 代表阈值分割的类型,例如 cv2. THRESH_BINARY 表示二值化阈值分割㊂3㊀实验结果㊀㊀对于上述算法在手势轮廓提取的应用实验结果如图5所示㊂图5㊀手势轮廓进行肤色检测和分割处理后的实验结果如图6所示㊂图6㊀原始图像及分割后的图像基于提取的手势特征进行机器学习模型训练,在文中使用的模型为KNN㊂训练完成后识别的结果如图7所示㊂4㊀结语㊀㊀随着人机交互技术的日益发展,手势识别算法愈图7㊀手势识别来愈成熟㊂本文主要是对手势的识别先导思想如神经网络㊁卷积神经网络等进行分析,并通过图像预处理㊁特征值提取㊁肤色预测等步骤实现人体手势识别㊂后续对于本课题还有很大的改进空间;例如是否可以从二维的角度进而升级从三维的角度进行处理,从而把本课题实现的二维模型建成三维模型,这样不仅可以获得更多的特征值,还可以极大地提高识别的成功率㊂参考文献[1]张珂,冯晓晗,郭玉荣,等.图像分类的深度卷积神经网络模型综述[J].中国图象图形学报,2021㊀㊀㊀㊀(10):2305-2325.[2]马岽奡,唐娉,赵理君,等.深度学习图像数据增广方法研究综述[J].中国图象图形学报,2021(3): 487-502.[3]李文逵,韩俊英.基于一种轻量级卷积神经网络的植物叶片图像识别研究[J].软件工程,2022(2): 10-13.[4]史延新.一种基于Retinex理论的图像增强算法[J].电子科技,2007(12):32-35.[5]陈兵,蒋行国.卷积神经网络用于人脸特征提取[J].现代电子技术,2022(18):182-186.[6]刘瑞明,孙帅成,黄佳炜,等.基于图像纹理分析的布匹瑕疵检测综述[J].江苏海洋大学学报(自然科学版),2020(2):86-93.[7]双丰,黄兴文,李勇,等.基于深度学习的大规模点云语义分割方法综述[J].测绘科学,2023(2): 195-209.[8]罗国强,李家华,左文涛,等.基于计算机视觉技术的手势识别步骤与方法研究[J].无线互联科技, 2020(3):148-149.[9]顾明,郑林涛,尤政.基于颜色空间转换的交通图像增强算法[J].仪器仪表学报,2015(8):1901-1907.(编辑㊀沈㊀强)Research and application of gesture recognition algorithm based on OpenCVLiao Xuecheng Song Yanyan∗Communication University of Nanjing Nanjing211172 ChinaAbstract With the increasing demand for human-computer interaction human-centered interaction technology has become a research hotspot.This paper constructs a deep learning model that can cut the best threshold of the image and perform Gesture ing Fourier descriptors to calculate the contour Gesture recognition is carried out through image preprocessing skin color detection feature extraction image segmentation and other processing and relevant information is extracted.Based on the above technologies the deep learning model implemented in this article will have great application value.Key words skin color detection gesture recognition fourier descriptors image segmentation。
手势识别技术的算法与应用研究
手势识别技术的算法与应用研究手势识别技术是人工智能、计算机视觉与人机交互的重要研究方向之一。
它可以将人类自然的手势动作转化为计算机可以理解的数字信号，从而实现人机交互、虚拟现实、智能家居、手势控制等领域应用的提升和创新。
本文将从手势识别技术的算法和应用两方面入手，探讨其研究现状和未来趋势。
一、手势识别技术的算法手势识别技术的算法广泛应用于计算机视觉和图像处理领域，其本质是通过模式识别将手势的数字信号转换为可编程计算机可以理解的语言和指令，从而与计算机系统进行交互。
手势识别技术的算法主要包括图像处理、特征提取、分类和识别等环节。
1、图像处理手势识别的基础是手势图像的获取和处理。
要想准确地识别手势，首先要获取清晰的手势图像，其次要进行图像处理，去除噪点和干扰，突出手势的特征和轮廓。
图像处理主要有滤波、边缘检测、二值化、膨胀腐蚀等技术。
2、特征提取特征提取是将手势信号中提取出数字化的特征，将其转化为机器可以理解的向量或特征矩阵，在分类器中进行分类和识别。
特征提取与手势的种类和应用场景相关，包括轮廓特征、颜色特征、运动特征、纹理特征等。
3、分类与识别分类与识别是手势识别的核心处理。
它将特征矩阵输入到分类器中，进行学习和训练，从而实现对手势的分类和识别。
分类器常用的有支持向量机、K近邻算法、神经网络、决策树等。
二、手势识别技术的应用手势识别技术的应用在多个领域中得到了广泛的应用和推广。
其中，最为常见的是人机交互、虚拟现实、智能家居、手势控制等方向。
1、人机交互手势识别技术在人机交互领域中最为常见和直接的应用。
通过识别手势信号，用户可以通过手势控制计算机进行操作，例如手势滚动、手势点击、手势放大缩小等。
这种交互形式更加自然、直观，增强了用户体验和操作效率。
2、虚拟现实虚拟现实指的是一种引入计算机技术实现人类与计算机模拟环境的交互形式。
手势识别技术可以将用户的手势信号转换为虚拟现实场景中的手势动作，从而实现虚拟现实中的更加自然、高效、灵活的交互方式。
基于深度学习的手势识别技术研究毕业设计
基于深度学习的手势识别技术研究毕业设计基于深度学习的手势识别技术研究一、引言手势识别技术是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，它在人机交互、虚拟现实、智能医疗等领域有着广泛的应用前景。
深度学习作为一种强大的机器学习方法，近年来在各个领域展现出了卓越的性能优势。
本论文旨在研究基于深度学习的手势识别技术，并探讨其在实际应用中的有效性和可行性。
二、手势识别技术概述手势是非语言交流中广泛使用的一种表达方式，具有丰富的信息量。
手势识别技术通过分析和理解手势的形态、动作等特征，实现对手势的自动识别和解释。
传统的手势识别方法主要基于特征提取和模式匹配，但这些方法需要手工设计特征和分类器，存在一定的限制。
三、深度学习在手势识别中的应用深度学习是一种模仿人脑神经网络结构和学习算法的机器学习方法。
它通过多层次的神经网络进行数据特征的自动学习和分类，能够充分挖掘数据中的信息。
在手势识别领域，深度学习方法被广泛应用，并取得了令人瞩目的成果。
1.数据预处理深度学习方法对数据的质量和数量有一定的要求。
在手势识别任务中，需要对手势数据进行预处理，包括数据采集、噪声去除、图像增强等。
通过提高数据的质量和丰富性，可以提高深度学习方法在手势识别中的性能。
2.基于卷积神经网络的手势识别卷积神经网络（CNN）是一种特别适合图像处理的深度学习结构。
通过多层次的卷积和池化操作，CNN能够有效提取手势图像中的特征信息。
研究者们利用CNN在手势识别任务中取得了很好的效果，超越了传统方法。
3.基于循环神经网络的手势识别循环神经网络（RNN）适用于序列数据的处理和学习，对于手势识别任务也具有较好的性能。
RNN能够建模手势动作的时序信息，并对不同时间步的手势数据进行关联性的学习。
通过RNN的应用，手势识别的准确率可以进一步提高。
四、实验设计与结果分析本研究设计了基于深度学习的手势识别实验，并以UCF101数据集为基础进行了验证。
实验包括数据采集、数据预处理、网络结构设计和模型训练等步骤。
基于视觉的手势识别技术及其应用研究
基于视觉的手势识别技术及其应用研究作者：张圆圆来源：《计算技术与自动化》2015年第01期摘要：研究基于视觉的手势识别技术，并在OpenCV的平台基础上实现基于该技术的多媒体教学的应用，即在幻灯片播放的过程中能够由动态手势来控制幻灯片的翻页。
首先通过摄像头来采集图像，利用背景差分法结合颜色直方图检测动态信息完成手势的检测。
其次通过几种动态手势的跟踪算法的分析与比较，采用主流的非线性跟踪算法—粒子滤波算法。
最后是应用实现部分，将手势识别的结果应用于多媒体演示文稿的播放中，实现通过动态手势实时控制PPT翻页的功能。
关键词：手势识别；背景差分；粒子滤波；实时控制中图分类号：TP391.4 文献标识码：AAbstract：This paper studied the gesture recognition technology based on the vision， and realized the application of multimedia teaching based on the technology on the platform of OpenCV. That is， in the process of the slideshow flip，slide can be controlled by the dynamic gesture. Firstly，the gesture detection was impleminted through the camera to capture images and using background subtraction method combined with color histogram. Secondly， through the analysis and comparison of several dynamic gesture tracking algorithms， the mainstream nonlinear tracking algorithmparticle filter algorithm，was adrpted. The results of pattern recognition were applied to multimedia presentations， realizing the realtime control of PPT flip function by dynamic hand gesture.Key words：gesture recognition； background differencing； particle filter； realtime control1 引言手势作为人类的一种普通的肢体语言，在日常活动的交流中起着重要的作用，因此基于手势识别的交互活动在生活中有着独特的优势。
基于视觉的手势识别技术
基于视觉的手势识别技术
孙丽娟;张立材;郭彩龙
【期刊名称】《计算机技术与发展》
【年(卷),期】2008(018)010
【摘要】近年来计算机已经成为人们日常生活的一部分,人们与计算机的交互也日益成为科研领域的热点.基于视觉的手势识别是实现新一代人机交互所不可缺少的一项关键技术,而手势识别的研究也可促进手语识别的发展,从而消除健全人与聋哑人之间的交流障碍,使他们能获得健全人的正常生活,帮忙他们参加社会的各项活动.文中介绍了手势识别方法的发展、手势识别的技术难点,具体阐述了基于视觉的手势识别系统原理和组成,手势的建模以及在手势识别中常用的技术方法.
【总页数】4页(P214-216,221)
【作者】孙丽娟;张立材;郭彩龙
【作者单位】西安建筑科技大学,信息与控制工程学院,陕西,西安,710055;西安建筑科技大学,信息与控制工程学院,陕西,西安,710055;西安建筑科技大学,信息与控制工程学院,陕西,西安,710055
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.4
【相关文献】
1.基于视觉手势识别技术的实践研究 [J], 江铁成
2.基于视觉的手势识别技术在车载主机上的应用 [J], 陈义;马云林
3.基于计算机视觉的手势识别人机交互技术 [J], 杨益平;闵啸;
4.基于长短时记忆和深度神经网络的
视觉手势识别技术 [J], 何坚;廖俊杰;张丞;魏鑫;白佳豪;王伟东
5.基于计算机视觉技术的手势识别步骤与方法研究 [J], 罗国强;李家华;左文涛;方斌
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基于视觉的手势识别方法及其在数字信号处理器上的实现
基于视觉的手势识别方法及其在数字信号处理器上的实现张毅;刘钰然;罗元
【期刊名称】《计算机应用》
【年(卷),期】2014(34)3
【摘要】针对手势识别算法复杂度高、在嵌入式系统上运行效率低的问题,提出一种以定点运算为主的基于形状特征的手势识别方法.采用内部最大圆法和圆截法提取特征点,在手掌内部寻找一个最大圆来获取掌心坐标;同时根据指尖的几何特征,在手形边缘以画圆的方式获取指尖,从而得到手势的手指数、方向和掌心位置等特征信息;再对这些特征信息进行分类并识别.通过对算法进行改进,完成了在数字信号处理器(DSP)上的移植.实验证明该方法对于不同人的手具有适应性,适合在DSP上处理,与其他基于形状特征的手势识别算法相比,平均识别率提高了1.6％～8.6％,计算机对算法的处理速度提高了2％,因此所提算法有利于嵌入式手势识别系统的实现,为嵌入式手势识别系统打下基础.
【总页数】5页(P833-836,856)
【作者】张毅;刘钰然;罗元
【作者单位】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;重庆邮电大学光电工程学院,重庆400065
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.413
【相关文献】
1.基于机器视觉的动态多点手势识别方法 [J], 李文生;解梅;邓春健
2.基于计算机视觉技术的手势识别方法 [J], 陈冰超;李永刚
3.基于嵌入式系统的视觉手势识别方法研究 [J], 刘金魁
4.基于机器视觉的火车驾驶员动态手势识别方法 [J], 李浩;杨森林;张晓丽
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计算机视觉的手势识别研究
计算机视觉的手势识别研究发表时间：2020-12-29T15:05:55.200Z 来源：《城镇建设》2020年29期作者：左圆圆罗雪宁[导读] 随着信息化的高速发展，人们进入了人工智能的时代，智能设备的不断涌现，使人机交互的方式发生了深层次的改变。
左圆圆罗雪宁商丘工学院，机械工程学院，河南商丘 476000摘要：随着信息化的高速发展，人们进入了人工智能的时代，智能设备的不断涌现，使人机交互的方式发生了深层次的改变。
在此背景下，本文研究了一种基于视觉的手势识别技术，改变了传统情况下，相对单一的遥控器控制无人机飞行的方式。
以实现操控无人机的目的，改善用户体验方式，推动人工智能时代的发展。
关键词：人工智能；人机交互；手势识别；无人机1 研究意义在当前科技研发飞速推进的背景下，人工智能领域也取得了长足的进步。
各种智能终端设备的出现，使人机交互方式发生重大的变化。
逐步以人为中心的人机交互方式，大大减少了用户在语言文化、地区差异等因素影响下使用先进科学技术产生的障碍，而手势识别，作为大家常用的传递信息的手段，应用在计算机上可以给人一种直观的感觉，使人们更容易、更轻松地与计算机进行交流[1-2]。
作为新一轮科技革命和世界工业革命的热点，无人机将得到越来越广泛的应用，目前，在航拍，农业灌溉，高速运输，灾情检测，电力检测，影视拍摄等应用领域大大扩展了无人机本身的使用范围，其未来的应用前景将更加广阔。
2 国内外研究现状作为人机交互的重要构成，手势识别在人工智能实现的过程中扮演着重要的角色，对手势识别研发的深度和广度决定这人机交互的灵活性以及自然性。
现阶段的研究中，相关学者的关注点在于如何识别不同的手势，在这一过程中，手势的背景通常需要采取简化处理，进而利用算法来实现对手势的分割，最终采用既定的手势识别方法分析出相应手势具有的意义。
目前国内对手势识别的研究主要集中在大学和研究机构。
四川大学吕华富采用了卷积神经网络的方法实现对手势的识别，他们以Thomas Moeslund手势识别数据集为基础，以24种静态手势为研究对象进行识别工作，准确率高达98%以上。
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图 １ 手势识别系统流程图
２． ２ 动态手势检测 ２． ２． １ 图像的实时采集 目前用来采集视频数据的设备主要是摄像头 及图像采集卡 。 考 虑 现 有 的 条 件 下 及 研 究 的 实 现 性， 决定利用简单的 Ｕ Ｓ Ｂ 接口的摄像头作为硬件 ， 采集帧数是 ３ ０ Ｆ Ｐ Ｓ。 视 频 数 据 流 的 采 集 软 件 上 主 要有 Ｖ 和 Ｄ ｉ ｄ ｅ ｏ ｆ ｏ ｒ Ｗ ｉ ｎ ｄ ｏ ｗ ｓ（ Ｖ ＦＷ ） ｉ ｒ ｅ ｃ ｔ Ｓ ｈ ｏ ｗ。 两者都是微软公司 推 出 的 可 以 实 时 采 集 数 字 视 频 的软件 ， 后者对采集到的数据流还可以进行后续处 理， 且几乎支持 所 有 的 媒 体 格 式 ， 像Ａ Ｓ Ｆ、 ＭＰ Ｅ Ｇ、 、 范围 ＡＶ Ｉ ＭＰ ３ 等 。 就采集速度而言 ， Ｖ ＦＭ 较慢 ， 在 ９—１ 而Ｄ ２Ｆ Ｐ Ｓ， ｉ ｒ ｅ ｃ ｔ Ｓ ｈ ｏ ｗ 的Ｆ Ｐ Ｓ 大概在 ６ ０左 右， 相对较 快 。 为 了 实 现 较 好 的 实 时 性 ， 采用 Ｄ ｉ － ｒ ｅ ｃ ｔ Ｓ ｈ ｏ ｗ 软件 。 ２． ２． ２ 图像的预处理 光线条件的不同会影响图像采集的效果 ， 导致 实时采集到的 图 像 与 实 际 有 误 差 。 这 是 由 于 运 动 光源会影响到手势肤色的变 手势检测 的 过 程 中 ， 化， 使偏离本质画 面 ， 这时就要采用补偿光来抵消
参考白” 的方法对 图像色彩的偏差 。 一 般 都 采 用 “ 图像进行补偿 。 根 据 图 像 要 求 的 补 偿 系 数 把 图 片 的亮度线性放大 ， 具体操作就是将图片的 Ｒ Ｇ Ｂ值 调大 。 运动手势的 特 征 提 取 就 是 其 图 像 的 肤 色 提 取， 颜色的特征最 常 用 的 就 是 通 过 颜 色 直 方 图 ， 任 意一副图像都 仅 有 唯 一 对 应 的 颜 色 直 方 图 。 因 此 运动手势的图像特 征 就 转 化 为 颜 色 直 方 图 来 进 行 分析 。 再 者 ， 在采 集 视频数 据 的同 时， 外部干会影 响到图像的质量 ， 为 了 能 够 稳 定 的 采 集 图 像， 需要 消除噪声 ， 当前普遍采用的方法有自适应滤波法和 中值滤波法等 。 中值滤波的方法就比较明显 ， 相对 来讲得到的图 像 较 平 滑 。 另 外 最 简 单 的 图 像 分 割 法就是阈值法 ， 在 进 行 阈 值 运 算 之 前， 需要将图像 的多灰度级转化为只有两个灰度级 ， 这就是图像的 二值化 。 ２． ２． ３ 动态手势检测与分割 摄像头实时采集到的视频数据 ， 是由一系列的 数据帧构成的 。 就 是 在 每 一 帧 里 面 把 手 势 区 域 分
手势识别系统的结构图如图 ２． 第一步是通 １ 所示 ， 过摄像头实时检测 到 手 势 的 运 动 图 像 即 视 频 的 数 据流 ； 然后 ， 从截取 的 视 频 数 据 流 中 检 测 出 所 需 要 并对目标 手 势 进 行 跟 踪 ； 接着对目标手势 的手势 ， 的这一运动中的关键帧进行分析 ， 识别 ； 最后 ， 将识 别出的结果按照程 序 设 定 的 应 用 对 演 示 的 多 媒 体 进行相应的操作 。
现代的教学系统中及多媒体的使用上 。 因此 ， 我们 还需要 在 不 断 地 研 究 手 势 识 别 在 教 学 领 域 中 的 应用 。
２ 基于视觉的手势识别技术研究
２． １ 基于手势识别的系统介绍 基于手势识别系统的搭建需要经过三步 ： 手势
２检测 、
（ ） 文章编号 ： １ ０ ０ ３－６ １ ９ ９ ２ ０ １ ５ ０ １－０ １ ３ １－０ ５
基于视觉的手势识别技术及其应用研究
张 圆 圆
（ ） 钦州学院 物理与电子工程学院 ， 广西 钦州 ５ ３ ５ ０ ０ ０
研究基于视觉的手势识别技术 ， 并在 Ｏ ｅ ｎ Ｃ Ｖ 的平台基础上实现基于该技术的多媒体教学的 摘 要 ： ｐ 即在幻灯片播放的过程中能够 由 动 态 手 势 来 控 制 幻 灯 片 的 翻 页 。 首 先 通 过 摄 像 头 来 采 集 图 像 ， 利用 应用 ， 背景差分法结合颜色直方图检测动态 信 息 完 成 手 势 的 检 测 。 其 次 通 过 几 种 动 态 手 势 的 跟 踪 算 法 的 分 析 与 采用主流的非线性跟踪算法 — 粒 子 滤 波 算 法 。 最 后 是 应 用 实 现 部 分 ， 将手势识别的结果应用于多媒 比较 ， 体演示文稿的播放中 ， 实现通过动态手势实时控制 Ｐ Ｐ Ｔ 翻页的功能 。 关键词 ： 手势识别 ； 背景差分 ； 粒子滤波 ； 实时控制 中图分类号 ： Ｔ Ｐ ３ ９ １． ４ 文献标识码 ： Ａ
１］ 。 由于 量信息 ， 以致可以精确的确定手势的信息 ［
这种装置使用的场合比较特殊 ， 在实际生活上很难 被推广 。 因此基于 视 觉 的 手 势 识 别 就 得 到 大 量 的 研究 。 基于视觉的 手 势 识 别 是 指 利 用 摄 像 头 将 采
收稿日期 ： ２ ０ １ ４－０ ４－１ ０ ， 作者简介 ： 张圆圆 （ 女， 河南商丘人 ， 讲师 ， 硕士 ， 研究方向 ： 智能化检测与控制技术 。 １ ９ ８ ７—） ： 通讯联系人 ， Ｅ－ｍ ａ ｉ ｌ ｚ ｈ ａ ｎ ｕ ａ ｎ ８ ７ ０ ６＠１ ６ ３． ｃ ｏ ｍ ｇ ｙ
的动态 ， 并把手势的变化这一信息传送给需要的设 备， 进而控制该设备 。 较早的手势识别研究是基于 激光笔和鼠标 之 类 的 输 入 设 备 的 书 写 与 识 别 。 严 格来讲手势的识别来源于跟踪器的识别 ， 在手上安 利用 传 感 器 传 回 的 信 息 来 跟 踪 手 势 。 装好传感器 ， 应用较多的就是手套式装置 ， 这种装置能够携带大
第３ ４ 卷第 １ 期 ２ ０ １ ５年３月
计 算 技 术 与 自 动 化 Ｃ ｏ ｍ ｕ ｔ ｉ ｎ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ａ ｎ ｄ Ａ ｕ ｔ ｏ ｍ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｐ ｇ ｇ ｙ
Ｖ ｏ ｌ ． ３ ４， Ｎ ｏ ． １ ａ ｒ ． ２ ０ １ ５ Ｍ
DOI:10.16339/ki.jsjsyzdh.2015.01.028
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目的是使系统设计 能 够 识 别 人 的 特 定 手 势 或 手 势
１ 引 言
手势作为人类的一种普通的肢体语言 ， 在日常 活动的交流中起着重要的作用 ， 因此基于手势识别 的交互活动在 生 活 中 有 着 独 特 的 优 势 。 随 着 计 算 机技术的 不 断 改 进 与 发 展 ， 替代原来的键盘和鼠 标， 将手势识别应 用 于 与 计 算 机 的 交 流 上 ， 将带来 人机交互的全新发展 。 基于手势识别的多媒体控制是一个由众多需 学科综合性较强的研究 。 手势识别的 求所引导的 ，
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