【摘 要】
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随着当代计算机视觉技术的迅速发展,人机交互方式已然成为各行各业的新趋势,手语手势是最原始的交流方式,其识别的交互作用具有很高的研究价值,对于帮助聋哑人群体融入正常的社会生活有着非常重要的意义。目前,对手语手势识别的研究主要利用RGB摄像头以及数据手套,然而数据手套的成本相对较高,穿戴不便,很难于生活中大量应用。随着Kinect、RealSense这些3D摄像头的出现,基于视觉上的手语手势识别随之有
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随着当代计算机视觉技术的迅速发展,人机交互方式已然成为各行各业的新趋势,手语手势是最原始的交流方式,其识别的交互作用具有很高的研究价值,对于帮助聋哑人群体融入正常的社会生活有着非常重要的意义。目前,对手语手势识别的研究主要利用RGB摄像头以及数据手套,然而数据手套的成本相对较高,穿戴不便,很难于生活中大量应用。随着Kinect、RealSense这些3D摄像头的出现,基于视觉上的手语手势识别随之有着更大的发展前景,成为当今热门研究之一。本文以Intel的RealSense3D摄像头进行手语手势视频图像的采集,利用深度信息和肤色检测融合的手部分割方法进行相关采集处理,此方法可有效减少复杂背景和光照等条件影响。然后分别对静态手语手势识别和动态的手语手势识别进行了研究。在对静态手语手势识别研究过程中,对采集分割后的手语手势图像进行了相对应的图像预处理,其中包括中值滤波、手势边缘轮廓提取。中值滤波经实验采取9*9窗口的模板进行滤波去噪,手语手势的边缘轮廓提取采用了Canny算子。然后采取了一种融合了圆形度、矩形度和长宽比的Hu矩特征的提取方法,并通过SVM和BP分类识别算法对不同特征的静态手语手势进行分类识别,结果发现SVM算法在本文中识别效果最好。在动态的手语手势识别研究中,采用结合了Kalman滤波改进的KCF算法应用于手部跟踪,然后利用融合手型和运动轨迹的特征方法,手型的特征提取采用静态手语手势的方法,然后结合改进的DTW算法进行动态手语手势的识别,最后利用VS2017、Open CV、Qt进行了手语手势识别系统的设计实现,并对其功能进行实验测试。通过实验验证以及系统的测试,系统完成对数字1-10和30个手语手势词的识别,经实验测试其平均识别率达90.1%,平均耗时0.23s,满足实时性效果要求。
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