基于深度信息的非接触互动技术研究

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1、学校代码10459学号或申请号201512182289密级硕士学位论文基于深度信息的非接触互动技术研究作者姓名：马旭红导师姓名：彭金柱副教授学科门类：工学专业名称：控制理论与控制工程培养院系：电气工程学院完成时间：2018年3月AthesissubmittedtoZhengzhouUniversityforthedegreeofMasterResearchonNon-contactInteractionTechnologyBasedonDepthInformationByXvhongMaSupervisor:Prof.JinzhuPengCon

2、trolTheoryandControlEngineeringSchoolofElectricalEngineeringMarch,2018学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。学位论文作者：日期：年月日学位论文使用授权声明本人在导师指导下完成的论文及相关的职务作品，知识产权归属郑州大学。根据郑州大学有关保留、

3、使用学位论文的规定，同意学校保留或向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅；本人授权郑州大学可以将本学位论文的全部或部分编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或者其他复制手段保存论文和汇编本学位论文。本人离校后发表、使用学位论文或与该学位论文直接相关的学术论文或成果时，第一署名单位仍然为郑州大学。保密论文在解密后应遵守此规定。学位论文作者：日期：年月日摘要在人机交互的发展现状中，交互的信息输入方式从传统的鼠标、键盘向触摸屏、语音、手势等更简单的交互方式发展，这是逐渐趋向自然交互的变化。其中人的手势具有高度灵活性，直

4、观性，能够表现丰富多样的信息，是实现非接触人机交互的重要方法。Kinect深度传感器能够获取识别场景中的深度信息，使实现非接触的手势交互也变得更为方便。本文针对实时视频中不同距离下都能够精确分割手势的需求，改进了阈值分割方法，首先使用骨骼跟踪对手势进行粗定位，然后结合肤色信息使用空间分层检测法定位手势深度位置，最后根据手势轮廓精确定位手势。实验结果表明，本文改进的阈值分割方法可以在实时视频中手势在不同距离下移动的情况下，都能够准确地分割出手势，不受位置、复杂背景的影响。在手势识别中，本文采用图形算法的k-余弦曲率法和智能算法中的CNN分类法分别

5、对分割出的手势进行识别，对比两种方法发现CNN算法在通过训练次数可以提高手势识别的准确率，但提前准备时间长，而k-余弦曲率法可以在识别手势的同时定位指尖位置，比较适用于实时视频的手势识别。为了实现舒适的手势非接触互动，本文提出距离触发机制的手写注释，并使用卡尔曼滤波对指尖轨迹进行跟踪平滑，使使用者能够顺畅舒适的进行实时注释的非接触交互。最后，为了验证本文作提出的方法，设计了一个非接触演示互动功能的系统，使用了改进的阈值分割方法分割手势，然后使用k-余弦曲率算法对手势识别并进行指尖的检测跟踪，最后使用距离触发机制的注释方法实现手写演示功能。最终实

6、验结果效果良好，表明所提出方法的有效性和合理性。关键词：非接触交互人机交互手势识别指尖跟踪IAbstractInthecurrentdevelopmentsituationofhuman-computerinteraction,interactiveinformationinputmethodsareevolvingfromthetraditionalmouse,keyboard,totouchscreen,voice,gesturesandothersimplerinteractivemethods,whicharegraduallychan

7、gingtonaturalinteraction.Amongthem,humangesturesareflexible,intuitive,andcapableofrepresentingrichandvariedinformation,anditisanimportantmethodtoachievenon-contacthuman-computerinteraction.TheKinectsensorcanobtaindepthinformationoftherecognitionscene,andimplementnon-contactg

8、estureinteractionconveniently.Thispaperproposesanimprovedthresholdsegmentat