基于壓縮感知的手勢運動識別.pdf

1、手勢識別是計算機視覺領域的一個重要研究方向，具有廣闊的應用前景。以手勢作為人機交互的媒介，體現了以人為中心的交互理念?；谟嬎銠C視覺的手勢識別技術正在逐漸改變人們的生活方式，逐漸擺脫傳統的輸入方式，如鼠標、鍵盤等。手勢是一種自然的，和諧的，符合人類交流習慣的一種交互方式，逐漸被應用于虛擬現實系統中，還可以應用于教學、遠程控制、互動游戲等。盡管基于計算機視覺的手勢識別相關研究已取得了很大進步，但手勢識別技術要想獲得更廣泛的應用，目前仍然存

2、在著許多亟需解決的問題。針對復雜的背景，弱光照等外界條件，手勢自身的多樣性，考慮到人手的各個關節(jié)，以及人手的運動，手勢具有27個自由度，這給手勢檢測與跟蹤帶來了很大的困難。如何快速從手勢運動視頻序列中檢測并提取手勢位置信息，如何對檢測到的手勢運動進行魯棒性的跟蹤，是手勢運動識別需要解決的兩個主要問題。
　　本研究主要內容包括：⑴在手勢檢測階段，首先采集大量手勢樣本，離線訓練手勢樣本級聯分類器，在手勢檢測的時候對于弱光照環(huán)境下采集到

3、的手勢視頻圖像需要進行圖像預處理，即利用暗通道原理對其進行圖像增強處理，使圖像盡量恢復成正常光照下的圖像，然后采用結合膚色的Adaboost方法對手勢進行快速檢測，從而實現在弱光照下手勢的檢測與識別。⑵在手勢跟蹤階段，我們將壓縮感知理論應用于手勢跟蹤，利用壓縮感知原理快速提取手勢特征，并改進了傳統的實時壓縮感知目標跟蹤算法，將手勢檢測與跟蹤進行融合，結合了特征權值的方法，通過貝葉斯分類器響應最大值得到下一幀目標區(qū)域，從而實現對手勢連續(xù)、