欢迎来到天天文库
浏览记录
ID:34725586
大小:17.28 MB
页数:114页
时间:2019-03-10
《融合深度数据的人机交互手势识别研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、⑧⋯DOCTOR鼢ALDI文SS⋯博士学位论文融合深度数据的人机交互手势识别研究论文作者:指导教师:学科专业:研究方向:张凯杨宗凯教授刘三妍教授教育技术学智能软件与知识服务国家数字化学习工程技术研究中心华中师范大学教育信息技术工程研究中心2013年9月⑨博士学位论文DOCTORALDISSERl=p盯10NDissertationResearchonDepthDataFusedHumanComputerInteractionHandGestureRecognitionByKaiZhangSupervisor:ProfessorZongkaiYangProfe
2、ssorSanyaLiuSpecialty:EducationalTechnologyResearchArea:IntelligentSystemandKnowledge,、●SerViceNationalEngineeringResearchCenterforE—LearningEngineeringResearchCenterofEducationInformationTechnology,CentralChinaNormalUniversitySeptember,2013华中师范大学学位论文原创性声明争使用授权说明原创性声明本人郑重声明:所呈交的学位论
3、文,是本人在导师指导下,独立进行研究工作所取得的研究成果。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。本声明的法律结果由本人承担。作者签名:张勃山日期:oD/鼻/文月/多日学位论文版权使用授权书学位论文作者完全了解华中师范大学有关保留、使用学位论文的规定,即:研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属华中师范大学。学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许学位论文被查阅和借阅;学校可以公布学位论文的全部或部分内容,可以允许采用影印、
4、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后遵守此规定)保密论文注释:本学位论文属于保密,在——年解密后适用本授权书。非保密论文注释:本学位论文不属于保密范围,适用本授权书。作者签名:涨凯日期:&D/多年/2,q/乡日导师签名日期吱口f本人已经认真阅读“CALIS高校学位论文全文数据库发布章程”,同意将本人的学位论文提交“CALLS高校学位论文全文数据库”中全文发布,并可按“章程”中的规定享受相关权益。作者签名:效日期:aD/嫜,⑨博士学位论文DOCTORALDISSERTATIoN摘要基于图像信息的生物特征识别是近些年来计算机视觉研究中的
5、一个重要领域,其中针对人类的各种生物特征的识别是该领域的主要研究内容,相关研究成果多用于自然人机交互、虚拟现实和智能视频监控等方面。进一步地,人类的手势识别研究是人类的生物特征识别中重要的研究内容,它主要从图像数据中分割、跟踪和识别出不同的手势,最终对其加以描述和理解。然而,由于人手的个体差异性,加之其复杂的各种形变,再加上手势在空间和时间上的变化性,以及视觉问题与生俱来的不适定性,这些困难和原因使手势识别成为了一个非常具有挑战性的研究领域。经典的手势识别研究一般包括手势分割、手势跟踪、手势识别等三个阶段,这三个阶段分别对应于计算机视觉研究的图像分析和图像理
6、解两个研究层次。其中手势分割属于图像分析层次,这一阶段把图像中属于手势的像素点划分标识出来,这是整个研究的起点也是最为重要的部分,其结果的优劣会直接影响到后续的研究阶段。手势跟踪也属于图像分析层次,它对图像序列的每一帧图像中属于手势的像素点进行连续的定位和标注。手势识别则属于图像理解层次,它首先将海量的图像数据经过表示与描述成为一系列特征或特征组合,而后在特征空间中对其中的特征点进行分类,最终实现手势的识别。另一方面,多模态数据融合理论认为单一种类传感器数据只能获得被测物体的不完备信息并且较易受环境影响,而多模态信息融合将多种传感器数据进行组合,可以提高系统
7、的可靠性。基于此,本文在传统视觉数据的基础上引入了深度数据,在深度与图像数据融合的基础上分别研究了手势的分割、跟踪和识别三个阶段的算法。基于动态深度阈值的手势分割算法。首先基于MCG.Skin(ABenchMarkHumanSkinDatabase,中国科学院计算技术研究所多媒体计算课题组)数据库建立肤色的高斯模型,并获得模型的均值与方差;其次根据深度信息建立人体包括手势部分的深度的高斯混合模型;再次根据深度高斯模型可以得到粗略的动态深度阈值,从而划分出包括手势在内的部分图像;最后将这部分图像输入第一步得到的肤色高斯模型,即可得出每个像素点与肤色的相似度,进
8、而得到肤色相似度图像,然后对该图像应用Otsu’s算
此文档下载收益归作者所有