一种肤色干扰下的变形手势跟踪方法

介绍了一种基于单目视觉的肤色干扰下的变形手势跟踪方法。根据跟踪过程中所用到的基本手势特征,提出了一种基于PGH（成对几何直方图）的静态手势识别方法。为了解决跟踪过程中的肤色干扰问题,实现了基于Kalman滤波器的手势预测跟踪。为了解决跟踪过程中的初始化问题,提出了一种基于层次结构的跟踪初始化解决方案。实验结果表明,该方法能够在肤色干扰的情况下有效地对变形手势进行跟踪,并能够满足基于视觉的实时人机交互的要求。     

基于深度信息的实时手势识别和虚拟书写系统

鉴于无接触体感交互技术在人机交互领域的成功应用,提出了一种基于Kinect深度相机的实时隔空虚拟书写方法。结合颜色和深度数据检测和分割出手掌区域;进一步,通过修改的圆扫描转换算法获得手指的个数,以识别不同的手势指令;根据指尖检测从指尖的运动轨迹分割出独立的字符或汉字运动轨迹,并采用随机森林算法识别该字符或汉字。这种基于深度信息的手势检测和虚拟书写方法可以克服光照和肤色重叠的影响,可靠实时地检测和识别手势和隔空书写的文字,其识别率达到93.25%,识别速度达到25 frame/s。     

一种基于球形显示的多点触摸系统

设计并实现了一个基于球形显示的多点触摸系统,分别从硬件搭建和软件实现两方面讨论了系统的具体实现过程,通过对系统进行的测试和验证,显示了多点触摸系统带来的交互性和便捷性。     

复杂环境中多信息融合的手势识别

针对复杂环境中的手势识别问题,提出了一种融合深度信息和红外信息的手势识别方法。首先利用Kinect摄像头的深度信息进行动态实时手势分割,然后融合红外图像复原手势区域。解决了实时手势分割和利用手势的空间分布特征进行手势识别时由于分割的手势区域有缺损或有人脸干扰时识别率低的问题。经实验验证,提出的方法不仅不受环境光线的影响,而且可以识别区分度较小的手势,对旋转、缩放、平移的手势识别也具有鲁棒性。对于区分度较大的手势,识别率高达100%。     

一种改进的DAGSVM 手势识别方法及其应用

在支持向量机多分类方法基础上,提出了一种改进的有向无环图支持向量机( Directed Acyclic Graph Support Vector Machine,DAGSVM) 手势识别方法。首先根据Kinect 采集到 的场景深度信息将前景和背景分开,分割得到手,然后提取其特征向量,利用特征向量训练多 个SVM 两分类器,采用DAG 拓扑结构构成DAGSVM 多分类器,并对其结构排序进行改进。 实验证明,与其他支持向量机多分类方法相比,改进后的DAGSVM 分类器能够达到更高的识 别率,并将这个手势识别方法用于智能轮椅的控制上,收到了良好的效果。     

基于手势识别的机器人人机交互技术研究

研究了基于视觉的动态手势识别技术,采用基于肤色的高斯模型与改进的光流场跟踪算法结合的方法,实现了复杂背景下实时的手势跟踪,具有快速和准确的特点,且具有较好的鲁棒性．对于动态手势识别器,采用了隐马尔可夫模型（HMM）作为训练识别算法．考虑到动态手势特征本身的一些特点,对HMM 参数优化算法重估式加以修正,调整了算法比例因子,从而推导了最佳状态链的确定算法、HMM 参数优化算法．最后将研究开发的动态手势识别算法成功地应用到了基于网络的远程机器人控制系统中．     

基于SURF特征跟踪的动态手势识别算法

提出了一种基于加速鲁棒特征(SURF)跟踪的动态手势识别算法.其特征在于算法无需预先检测分割人手区域,仅通过跟踪统计相邻帧间匹配SURF特征点的移动主方向来刻画手势运动轨迹.提出采用经时间规整的轨迹方向数据流来建立动态手势模型,利用基于相关分析的数据流聚类方法实现动态手势的识别,大大提高动态手势识别速度.实验使用26个英文字母作为动态手势训练和识别,手势训练集和测试集的识别率分别为87.1%和84.6%,并成功用于实验室自主研制的侦察移动机器人Hunter的运动控制中,证实了该方法的有效性.     

基于TLD和DTW的动态手势跟踪识别

针对动态手势跟踪稳定性的不足和识别效率的问题, 提出一种基于TLD和DTW的动态手势跟踪识别框架. 首先利用基于Haar特征的静态手势分类器获得手势区域, 然后使用TLD跟踪算法对获得的手势区域进行跟踪以获取手势轨迹, 最后提取轨迹特征, 使用改进的DTW算法进行识别. 实验表明, 该框架能够长时间稳定地跟踪手势区域, 并能够在保证识别率的基础上显著提高识别效率.     

Gesture Recognition Summarization

Gesture recognition is an important research in the field of human-computer interaction. Hand Gestures are strong variable and flexible, so the gesture recognition has always been an important challenge for the researchers. In this paper, we first outlined the development of gestures recognition, and different classification of gestures based on different purposes. Then we respectively introduced common methods used in the process of gesture segmentation, feature extraction and recognition. Finally, the gesture recognition was summarized and the studying prospects were given.     

基于手势识别的机器人控制系统

研究了一种基于人体手势识别的机器人控制系统.首先,利用图像识别技术,通过YCr Cb皮肤颜色模型提取手掌并分析指尖和手心的相关信息;其次,利用帧差法对手掌运动趋势和简单的手势信息进行识别;最后,通过无线蓝牙串口将识别出来的手势信号发送给机器人,以达到手势控制机器人的目的.系统是在VS2010下利用Open CV计算机视觉库进行编译完成的,实现了通过简单的手势信息控制机器人的目的,从而摆脱了人机交互时必须依靠物理接触的限制.实验结果表明,该系统可以实现对机器人前进、后退、左转、右转、停止、加速的实时控制,对手势信息的识别率在90%以上.对进一步探索机器学习、自主识别等相关领域有着较高的参考价值.     

基于深度信息的手势识别算法研究

针对在复杂背景中传统手势识别算法的识别率低问题,利用Kinect的深度摄像头获取深度图像,分割出手势区域后进行预处理;提取手势的几何特征,并提出深度信息的同心圆分布直方图特征,融合手势的几何特征和深度信息的同心圆分布直方图特征;学习训练随机森林分类器进行手势识别.文中通过在复杂背景条件下对常见的“石头”、“剪刀”、“布”3种手势进行测试,实验结果表明:文中所提方法具有很好的平移,旋转和缩放不变性,能适应复杂环境的变化.     

基于视觉的多特征手势识别

手势是一种自然直观的交互方式,基于视觉的手势识别是实现新一代人机交互的关键技术。本文在已有的手势识别技术基础上,从手势分割及手势表示两方面着手,提出了一种单目视觉下的手势识别方法。利用颜色特征检测肤色区域,成功分割出人手;利用人手的轮廓及凸缺陷检测指尖,再利用指尖的数目和方位来表示一个手势,进而结合轮廓长度和面积等几何特征完成手势识别。传统的指尖检测方法需要遍历并扫描手掌外轮廓,计算量大,本文通过凸缺陷检测指尖,减少了计算量,提高了指尖检测的速度。实验结果表明,本文的方法具有很好的鲁棒性及实时性,能适应环境的变化。     

基于Kinect传感器的智能轮椅手势控制系统的设计与实现

利用Kinect深度传感器所获取的图像深度信息实现手部从背景中的分割,并通过在Hu矩基础上加入3个表达式,使不变矩包含更多细节特征,对手势目标进行识别,最后把得到的识别结果转换成控制指令通过Ad-Hoc网络传送给智能轮椅,实现运动控制.实验表明,通过该方法实现的手势识别在图像旋转、缩放、平移的情况下具有不变性,对背景干扰具有较强的鲁棒性.     

融合GVF Snake与肤色模型的手势轮廓提取方法

针对在基于视觉的手势识别系统中手势轮廓难以准确提取问题,本文提出一种融合GVF Snake和肤色模型的手势轮廓提取方法.首先把图像由RGB空间转换到YCb'Cr’空间,利用该空间上的椭圆肤色模型检测出手势区域并提取手势轮廓作为GVF Snake模型的初始轮廓曲线;然后根据图像分块思想把检测出的手势所在图像区域分割出来,并计算该图像分块的梯度值;最后在图像分块和初始轮廓曲线的基础上通过GVF Snake模型迭代搜素准确提取手势轮廓.实验结果表明,本文提出的手势轮廓提取方法无需人工参与,准确性上优于肤色模型、传统Snake模型,实时性上优于GVF Snake模型,满足手势识别系统中手势轮廓提取的实时性和准确性要求.检测准确、实时性高.     

基于视觉的动态手势识别

采用隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model）算法的缺点,采用纠错算法对其修正,提高了识别率。了对机器人控制的目的,优化了人机交互的接口。训练并识别手势样本,针对HMM的经典训练算法Baum-Welch将识别结果应用于“基于Internet远程机器人控制”项目,达到了对机器人控制的目的,优化了人机交互的接口。     

基于视觉的手势识别技术

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。     

基于手势识别的人机交互发展研究

近年来手势识别技术的快速发展,基于手势识别技术的人机交互应用系统的建立使得人机交互的发展前景广阔.从手形、手势和手形手势的建模出发,介绍了模板匹配、特征提取、神经网络和隐马尔可夫模型4种手势识别的方法,并且综述了基于手势识别技术人机交互的发展,详细介绍了3类人机交互系统：漫游型系统、编辑型系统和操作型系统.     

基于矩形特征和改进Adaboost的手势检测

为了实时、精确地从视频流中检测和识别出特定手势,提出一种矩形特征描述手势,给出快速计算方法和手势类可分离性的评价方法。为了避免分类器的过度训练问题,提出一种基于此方法的改进的Adaboost算法。实验结果表明,矩形特征能够产生可靠的检测器,对手势的姿态变化较敏感。在摄像头实时捕获视频中,其检测手势实时性较好,对复杂背景和噪声有较强的适应能力,当手势旋转角度小时,正确检测率可以达到95%以上。     

基于Kinect骨骼信息与深度图像的指尖点检测

针对普通摄像头手势识别系统易受复杂环境和光照条件等因素影响,存在对指尖点的漏判、误判问题,提出一种基于Kinect 骨骼信息与深度图像的掌心点提取和指尖点检测的手势识别方法。在DRVI平台上创建Kinect的接口控件,对Kinect传感器获取人体骨骼信息和深度图像进行分析,采用了坐标映射、图像分割、距离变换的关键技术和方法从深度图中分割出手势部分区域,对手势区域形态学处理,结合凸包和K-曲率算法检测不同手势中指尖点的个数和位置,计算不同手势凸包轮廓上的点集生成的HOG(Histogram of Oriented Gradient)特征描述子,最后利用特征描述子对预定的6种数字手势进行识别。经实验测试可以在复杂环境和不同光照情况下正确识别指尖点。