基于双目立体视觉手势识别技术

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1、AThesisSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringGestureRecognitionTechnologyBasedonBinocularStereoVisionCandidate：HeYunlongMajor：ComputerApplicationTechnologySupervisor：Assoc.Prof.LiuHongHuazhongUniversityofScienceandTechn

2、ologyWuhan,Hubei430074,P.R.ChinaFeb1,2013独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除文中已经标明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到，本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论

3、文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权华中科技大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密□，在_____年解密后适用本授权书。本论文属于不保密□。（请在以上方框内打“√”）学位论文作者签名：指导教师签名：日期：年月日日期：年月日华中科技大学硕士学位论文摘要如何更有效更自然地实现对计算机的操作，达到更好的用户体验，是人机交互领域的一个热点研究问题。基于手势的人机交互与其他交互方式比较，更易被用户接受和使用。通常将手势分为静态和动

4、态手势两种。静态手势通常指手所呈现的形状，动态手势指的是手在空间中运动所形成的轨迹。将立体视觉技术引入到手势识别系统中使手势识别技术不再受二维平面图像信息的限制，可以利用深度信息，开发出更有效地图像分析和理解算法。研究基于双目立体视觉的手势识别方法，包括手势分割、运动跟踪和识别算法。提出了一种基于深度图像和背景建模的手势分割方法，解决由于运动模糊所造成的深度信息缺失问题；提出了一种新的融合深度信息和颜色信息的手势跟踪方法，可实时准确地跟踪动态手势；提出了一种手势和手形特征提取及分类方法，能正确区分不同操作者在不同操

5、作距离的手势，使手势识别系统更健壮实用。基于上述方法，开发一套基于立体视觉的手势控制的人机交互演示系统。通过实验验证，所研究的方法对动态手势和静态手势均具有较高的识别准确率，并能满足实时性的要求。与IPTV应用程序联机测试表明，该基于手势控制的人机交互系统具有很好的互动效果和用户体验。关键词：人机交互，手势识别，双目立体视觉，深度信息，LevelSets，Haar-like特征，Adaboost，状态区I华中科技大学硕士学位论文AbstractOneofthehottesttopicsinthefieldofhum

6、an-computerinteraction(HCI)ishowtooperatecomputersinamoreeffectiveandnaturalwayinordertoreachbetteruserexperience.Gesture-basedHCIsystemismoreacceptableforhumanusersthanotherHCIsystems.Gesturesaredividedintostaticanddynamicgestures.Generally,staticgestureisthe

7、shaperepresentedbyhands;dynamicgestureisthetrajectoryofhandsinspace.Byintroducingstereovisiontechnologyintogesturerecognitionsystem,gesturerecognitiontechnologyisnotlimitedbytheinformationof2-dimensional(2D)planeimageanddepthinformationcanbeusedfordevelopingef

8、fectiveimageanalyzingandunderstandingalgorithms.Thethesisstudiesatgesturerecognitionmethodbasedonbinocularstereovisionwhichincludesgesturesegmenting,trackingandrecognizing.Asegment