实时手势检测跟踪算法及其应用研究

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1、学校代号10532学号G12245015分类号TP391密级工程硕士学位论文实时手势检测跟踪算法及其应用研究学位申请人姓名钟卓霖培养单位信息科学与工程学院导师姓名及职称李仁发教授学科专业软件工程研究方向IT项目管理论文提交日期2015年11月8日学校代号：10532学号：G12245015密级：湖南大学工程硕士学位论文实时手势检测跟踪算法及其应用研究学位申请人姓名：钟卓霖导师姓名及职称：李仁发教授、戴光智高工培养单位：信息科学与工程学院专业名称：软件工程论文提交日期：2015年11月8日论文答辩日期：2015

2、年月日答辩委员会主席：李智勇教授ResearchonAlgorithmswithApplicationsForReal-timeHandGestureDetectionandTrackingbyZHONGZhuoLinB.M(SouthChinaUniversityofTechnology)2011AthesissubmittedinpartialsatisfactionoftherequirementsforthedegreeofMasterofEngineeringinComputerScienceand

3、TechnologyintheGraduateschoolofHunanUniversitySupervisorProfessorLIRenFaNovember,2015湖南大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写的成果作品。对本文的研宄做出重要贡献的个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后果由本人承担。作者签名：日期：年

4、弘月／２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，同意学校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，允许论文被查阅和借阅。本人授权湖南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。本学位论文属于１、□，在解密后适用本授权书。保密年２、不保密０。“”（请在以上相应方框内打Ｖ）／上：作者签名：知身翁日期年公月日导师签名：：龙疼曰期年厂月Ａ曰

5、实时手势检测跟踪算法及其应用研究摘要随着现代科学技术，特别是计算机技术、通讯技术、电子技术、传感器技术、控制技术以及人工智能技术的飞速发展，人机交互技术己经被广泛地应用到科学研究、工农业生产、军事、医疗卫生、交通等许多领域。基于手势的人机交互以手势表达交互意图，手势中含有大量的交互信息，同时又符合人的认知习惯，因此，基于手势的人机交互研究成为了当前研究的热点，然而由于手不是刚体，存在形变，因此目前很多跟踪算法在跟踪过程中经常会出现失误，影响人机交互结果；另外，是因为使用背景的复杂性，目前的算法在去除背景时还存

6、在一定的不足。尽管微软推出了KinectBox360人机交互平台，具有较好的性能，但成本太高，不利于智能家电等手势人机方面的应用。因此，一种基于普通摄像头的人机交互系统不仅具有重要的理论意义，同时也具有重要的经济价值和应用价值。本文紧密结合实际应用需求，研究了图像去噪、手势检测与手势跟踪等算法和相关实现技术，主要内容和创新性贡献如下：（1）针对高效去除椒盐噪声和有效保留图像细节的技术要求，提出了一种基于PCNN(PulseCoupledNeuralNetwork)的自适应窗快速去噪方法ADEN(Adaptiv

7、eDenoisingmethodforExtremeNoise)-PCNN。本方法引入了噪声甄别机制，只对被污染的像素进行去噪处理，因而能够保证在去噪的同时不损坏图像信息，使图像细节和纹理信息得以有效保留。为了确保图像质量，在面向图像降噪的PCNN神经网络阵列结构中引入了自组织机制，可以自动地估计噪声的强度信息并进行PCNN网络中神经元连接方式的自组织转换。此外，还引入了自适应机制，可根据噪声强度的估计信息，自动进行滤波次数的优选，增强自适应能力。实验结果表明，此方法较之常规方法和其他同类方法在去噪效果和保留

8、图像细节信息方面具有明显的优势。（2）为了实现跟背景无关的手势检测，设计了基于CascadeAdaBoost技术的手势分类器。众所周知，复杂背景下的手势提取一直是图像处理领域中的难点，传统的基于背景差分的目标检测方法、基于高斯混合模型的背景建模方法、帧间差分法都不能满足实际中的应用需求。背景差分方法和高斯混合模型的背景建模方法都要求背景固定不变，但在实际过程中，背景经常是变化的，因此，这种方法通常只