【摘 要】
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随着计算机科学技术的迅速发展,人与计算机之间的交流也越来越多,对操作体验的要求越来越高,人机交互从以计算机为中心逐步移到以人为中心,使人机交互更加自然,和谐,手势识别一直是
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随着计算机科学技术的迅速发展,人与计算机之间的交流也越来越多,对操作体验的要求越来越高,人机交互从以计算机为中心逐步移到以人为中心,使人机交互更加自然,和谐,手势识别一直是人机交互的重要研究课题,在虚拟现实技术不断发展的今天,手势识别作为虚拟现实技术的基础取得了较大的进步。然而基于视觉的手势识别技术仍然还存在着识别率低,对光照,尺度及旋转变换敏感等缺点。基于计算机视觉手势识别过程可分为手势分割,特征提取及手势识别三个阶段。在手势分割阶段,本文提出了基于YCbCr颜色空间的阈值自适应方法,该方法可以有效地排除光照的影响,而且针对不同肤色用户可以动态调整阈值进行肤色分割。然后用基于Hu矩手形比较算法,从分割的肤色区域中进一步得到已定义的手势区域;在特征提取阶段,本文既提取手势的全局特征(Hu矩),又提取了手势的局部特征(SURF),将两种特征按照不同权值融合用于手势分类,提高了手势识别的性能;在手势识别阶段,本文提出了基于压缩感知的手势分类方法,提取待测样本的特征构成超完备冗余字典,将待测样本的特征表示成相应超完备冗余字典的稀疏线性组合,采用求解L1范数的最优化问题实现手势分类,实验结果证明,该方法和目前应用较广的手势识别方法相比,具有较高的竞争性,而且通过融合两种形状特征,对光照,尺度,旋转变化更具鲁棒性。
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