手势图像特征提取与识别技术研究

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1、分类号：TP391单位代码：10190研究生学号：201306025密级：无硕士学位论文手势图像特征提取与识别技术研究ResearchtheTechnologyofHandGestureFeatureExtractionandRecognition研究生姓名：倪康专业：电子与通信工程指导教师姓名：史东承指导教师职称：教授2016年4月I硕士学位论文长春工业大学硕士学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的硕士学位论文，《手势图像特征提取与识别技术研究》是本人在指导教师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用

2、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作品成果。对本文的研究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结果由本人承担。作者签名：年月日长春工业大学硕士学位论文版权使用授权书本学位论文作者及指导教师完全了解“长春工业大学硕士学位论文版权使用规定”，同意长春工业大学保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权长春工业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，也可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编学位论文。作

3、者签名：年月日校内指导教师签名：年月日II硕士学位论文摘要在近半个世纪的时间里，计算机应用技术得到快速发展，人机交互技术(HumanComputerInteraction，HCI)已成为日常生活中不可或缺的一部分。基于视觉的手势识别在生活和生产中应用广泛，且是人机交互领域下的一个重要分支，继而手势识别成为近年来专家和学者研究的热点。由于自然形态下的手势具有时空差异性和多样性，使得基于视觉的手势识别具有多方面的实用价值和理论意义，极具挑战性。本文就复杂背景下的静态手势识别进行相关研究，主要是在手势分割、手势特征提取以及手势识

4、别方面进行一系列研究与实验，旨在提高静态手势识别的精确性。本文的研究工作主要包括以下几个部分的内容：一、手势分割部分：该部分从两个方面进行研究：预处理和手势分割。预处理部分主要是图片尺寸的归一化，使得所有图片具有统一大小标准，以便进行特征提取和分类识别研究。手势分割方面，本文将基于YCb’Cr’颜色空间的椭圆肤色模型引入手势分割。肤色在YCb’Cr’颜色空间有着很好的聚类性，并且这种肤色聚类区域不随着亮度的变化而变化。实验表明：该方法能精确进行手势分割。二、手势特征提取部分：本文对梯度直方图特征（HistogramofOr

5、ientedGradient,HOG）进行探索性研究，并进行相应的改进。针对HOG特征中每一个block中梯度直方图特征对分类识别的影响不同，累积该误差，对手势的识别效果会有影响。故本文摒弃了经典HOG特征的等权值串联的理念，改进HOG特征形成W-HOG特征，有效的减少该累积误差，并在标准静态手势库进行特征提取，以验证其有效性。三、手势分类识别部分：本文采用支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）进行手势分类识别实验，支持向量机在解决样本非线性和数量较小等一系列问题具有显著的优越性。本文选用Bochu

6、mnGestures静态手势数据库为基础实验手势数据库，并自行拍摄一组自然背景下静态手势作为辅助数据库，进行手势识别实验。实验数据表明：与HOG-SVM算法相比，本算法在静态手势识别方面具有较高的识别率。关键词：手势识别梯度直方图特征W-HOG特征支持向量机I硕士学位论文AbstractInnearlyhalfacentury,therapiddevelopmentofcomputertechnologyhasbeenapplied,human-computerinteractiontechnology(HumanComp

7、uterInteraction,HCI)hasbecomeanintegralpartofourdailylife.Vision-basedgesturerecognitionisabranchofhuman-computerinteraction,andthenitbecomesahotgesturerecognitionexpertsandresearchscholars.Becauseofthenaturalgesturehasspatialandtemporaldifferencesanddiversity,soV

8、ision-basedgesturerecognitionhasmanypracticalvalueandtheoreticalsignificance,itisaresearchtopicwhichisveryinterestingandchallenging.Thispaperstudiesabou