复杂背景下的人手定位方法研究

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3、成，包人学位而使发撰写作品果不含本为获得其他。进过的成对文研出重要的人或己在论文用果本究做贡献个集体均中。。行了说明表示意明的法后果由本人承担并谢本声律论签：文作者名心？？年月日３分类号密级公开UDC学位论文题目：复杂背景下的人手定位方法研究研究生姓名：胡秋晨学科专业名称：检测技术与自动化装置研究方向：计算机测控技术及应用论文类型：基础研究申请学位：工学硕士指导教师姓名：孙小平田丰指导教师职称：教授教授指导教师单位：沈阳航空航天大学论文提交日期：2016年03月01日论文答辩日期：2016年03月12日沈阳航空航天大学2016年3月SHENYANGAEROSPACEUN

4、IVERSITYTHESISFORMASTER’SDEGREERESEARCHONFINDINGHANDPOSITIONINCOMPLEXBACKGROUNDCandidate：QiuchenHuSupervisor：XiaopingSun,FengTianSpecialty:TheTechnologyandApplicationofComputerMeasurementandControlDate:March,2016摘要人手检测是建立在机器视觉和图像处理基础上的研究课题，手势可以直观的体现出动作者的意图，由于手具有灵活多变的形状，例如手具有不同角度的手指关节变化，存在目标被部分遮挡等情

5、况，会导致人手定位在实际应用中受到一定程度的影响，所以在静止图像里准确检测和定位人手是一个具有挑战性的任务。本文在学习了人手定位知识和大量的研究成果的基础上，对手势检测和识别内容中涉及到的特征方法提取、定位方法分析等一系列技术问题进行了研究，设计了可靠的人手定位系统，提出了基于级联分类器的人手定位方法。1.制备人手数据库。首先在人手图像中人工选取若干个特征点，用于表征人手在图像中的位置，然后采用普氏(Procrustes)算法将采集到的人手图像调整至标准位置。截取人手图像，并且进行一定程度的旋转、平移和缩放，最终制备了人手部分手势的鲁棒性图像库。2.采用梯度方向直方图（HoG）特征进行特征

6、提取，分别利用级联自适应增强算法（AdaBoost）和多枝树（Multi-BranchTree）方法这两种方法实现人手定位分类器的训练。利用AdaBoost方法中第一层进行简单的特征比较，实现了前期大量非目标图像的排除，同时逐层训练弱分类器组合成强分类器；利用多枝树概率思想实现了人手定位效果，并且提出多棵树求平均的方法提高了复杂背景下的人手定位问题准确率问题。实验结果表明，本文所提出的方法有效的完成了人手定位功能。关键词：人手定位；级联框架结构；梯度方向直方图；Adaboost算法；多枝树IAbstractHanddetectionisbasedonmachinevisionandimag

7、eprocessing.People'sintentioncanbeintuitivlyknownbygestures.Unfortunately,handshaveaflexibleshape,forexample,handshavedifferentanglesoffingerjointsandhandssometimesmaybepartiallyoccluded,whichcanleadtoacertaindeg