【摘 要】
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本文研究了基于指端标记的视频手指定位技术,在不影响正常操作的触觉及力反馈的同时,准确定位手指空间位置为人机交互提供基础。本文侧重二维手部跟踪与指尖中心定位的研究,
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本文研究了基于指端标记的视频手指定位技术,在不影响正常操作的触觉及力反馈的同时,准确定位手指空间位置为人机交互提供基础。本文侧重二维手部跟踪与指尖中心定位的研究,系统基于PC平台,选择DirectShow开发包作为系统开发工具。软件采用模块化的设计思想,在DirectShow框架下实现了视频采集、手部跟踪、指尖中心定位等模块。首先对运动跟踪中常用的基于帧差的检测及跟踪,基于减背景的检测及跟踪以及基于肤色的跟踪分别进行比较,最终选取基于目标颜色特征的Camshift算法对手部进行跟踪。为解决当目标运动情况复杂或发生遮挡时跟踪失败的问题,本文提出CamShift和卡尔曼滤波器相结合的算法。同时本文还提出了当跟踪丢失时的搜索框重置以及用户肤色标定等改进方法。经实验证明,改进后的算法具有较强的鲁棒性和实用性。指端中心定位部分,本文以彩色标记区分不同的手指,既降低了识别难度又避免了复杂的特征匹配过程,提高了整体定位速度。算法摒弃受光照影响大的RGB颜色空间,在YIQ、HIS两个空间做对比实验,最终选取具有较强可靠性的YIQ颜色空间进行指端定位。
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