基于kinect的静态手势识别

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1、上海大学2013学年秋季学期研究生课程考试小论文课程名称：模式识别技术及其应用课程编号：09Z117009论文题目:基于Kinect的静态手势识别研究生姓名:王罡学号:13721323论文评语:成绩:任课教师:杨帮华评阅日期:-8-基于Kinect的静态手势识别王　罡（上海大学机电工程与自动化学院，上海200072）摘要：在开发用于物体抓取、排爆排雷、人机交互的灵巧手过程中，为了实现手势跟踪控制等人机交互功能，需要对手势进行识别。微软发布的Kinect套件能够提供丰富的图像信息特别是深度信息，采用其进行手势识别简单方便。本文着重介绍基于Kinect的静态手势识别实现过程，包括手

2、势分割、运用Border-Following算法识别手势图像轮廓、运用K-curvature算法辨别指尖，通过实验分析K-curvature算法K参数等。经过测试证明方法可行，实现了静态手势识别功能。关键词：模式识别；Kinect；手势识别Kinect-BasedStaticGestureRecognitionWANGGang(SchoolofMechatronicEngineeringandAutomation,ShanghaiUniversity,Shanghai200072,China)Abstract:InthedevelopingofDexterous-Handfor

3、objectsgrasping,explosivedisposalanddemining,human-computerinteraction,inordertoachievegesturetrackingcontrolandotherinteractivefeatures,gesturerecognitionisneeded.TheKinectsuitereleasedbyMicrosoftcanprovideawealthofimageinformationincludinginparticularthedepthinformationsothatgesturerecogni

4、tionbecomessimpleandconvenientusingit.Kinect-Basedstaticgesturerecognitionismainlyintroducedinthedissertationincludinggesturesegmentation,theuseofBorder-Followingalgorithmtorecognizethegestureimagecontours,theuseofK-curvaturealgorithmtoidentifyfingertips,analysisofKparametersofK-curvaturealg

5、orithmthroughexperimental.Itisprovedfeasibleaftertestingtoachieveastaticgesturerecognition.Keywords:PatternRecognition;Kinect;GestureRecognition随着计算机技术的发展，人机交互也经过了命令行界面、图形用户界面，到自然用户界面（NUI）的发展过程。自然用户界面即用户以自然的方式与计算机进行交流，如语音、触控、手势等。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。Kinect作为一个革命性的产品，能够捕捉、跟踪以及解密人体的

6、动作、手势以及声音，使人机互动的理念更加彻底地展现出来。1手势识别和Kinect简介生物特征识别技术是一种根据人体自身所固有的生理特征和行为特征来识别身份的技术。生理特征包括虹膜、人脸、指纹、掌纹等由先天生成的固有特性；行为特征包括手势、签名、语音、步态等后天形成的特征行为方式。生物特征具有“人各有异、终生不变、随身携带”三个特点，具有不会丢失、不会遗忘、不易伪造等优点。各类生物特征识别技术各有利弊：指纹识别技术成熟，成本低廉实用度广，但属于接触式识别，不够卫生；虹膜识别具有极高的识别率和安全性；人脸采集简单，特征明显，具有光明的前景；-8-新兴的静脉识别和手势识别也有很好的应

7、用价值，在人机交互的大环境下，其潜力有待进一步挖掘。不同于特征身份验证的生物识别技术，手势识别技术属于人机交互的范畴，是通过手的姿势或者手势运动的轨迹来鉴别手势定义的课题。从起初的数据手套采集手势到现如今的3D手势摄像技术，手势应用经过了几十年的发展，现如今手势电视机、体感摄像头等应用层出不穷，其光明的应用前景也可见一斑。由于人手形变的高维度性以及视觉问题本身的不适定性，基于视觉的手势识别一直是一项极富挑战性的研究课题。虽然难度大，但因为可以使人手解除束缚，所以前景广阔。基于视觉的手势识别即