基于单目视觉的静态手势识别系统研究

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1、：Ｖ；麵４密级：公开学校代码：１０００、１若＃交遺乂；肇ＢＥＩＪＩＮＧＪＩＡＯＴＯＮＧＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ硕ｉ专业学位论文基于单目视觉的静态手势巧别系统硏究作者姓名刘洋＇汽工程领域电子与通信工程，，一．．．飞：常指导教师阮秋埼教授培养院系计算化与信息技术学院＾Ｈ９ｐ於＇交妥確硕±专业学位论文基于单目视觉的静态手势识别系统研究民ｅｓｅａｒｃｈｏｎＳｔａｔｉｃＧｅｓｔｕｒｅＲｅｃｏｎｉｔｉｏｎＳｓｌ：ｅｍＢａｓｅｄｏｎＭｏｎｏｃｕｌ

2、ａｒｇｙＶｉｓｉｏｎ作者：刘洋导师：阮秋埼北京交通大学２０１６年６月学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解北京交通大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权北京交通大学可Ｗ将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行俭索，、、汇编Ｗ供査阅和借阅。提供阅览服务，并采用影印缩印或扫描等复制手段保存同意学校向国家有关部口或机构送交论文的复印件和磁盘。学校可Ｗ为存在馆际合作关系的兄弟商校用户提供文献传递服务和交换服务。（保密的学位论文在解巧后适用本授权说明）学位论文作者签

3、名：：＾导师签名签字曰期：年＾月又曰签字曰期：＞乂年＾月又曰７７１学校代码：０００４密级：公开北京交通大学硕±专业学位论文基于单目视觉的静态手势识别系统研究ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＳｔａｔｉｃＧｅｓｔｕｒｅＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍＢａｓｅｄｏｎＭｏｎｏｃｕｌａｒＶｉｓｉｏｎ作者姓名：刘洋学号：１４１２５１４６导师姓名：阮秋巧职称：教授专业学位类别；工学学位级别：硕±北京交通大学２０１６年６月ｉ致谢本论文是在我的导师阮秋埼教

4、授的悉必指导下完成的。在将近二年的研究生一直对我严格要求生涯中，热情鼓励，为我提供了良好，阮老师在学习和科研上的学习和科研环境并为我创造了许多锻炼的机会。本论文从选题、撰写到最终顺利完成，阮老师都给予了大量的指导和帮助。他广博的学识、严谨的治学态度和。孜孜不倦的科研精神令我钦佩，也始终是我学习的榜样在此由衷的向阮老师表达我的感谢和敬意。一感谢袁保宗、唐晓芳、安商云、金等老师，他们为实验室营造更好的科研。环境和学习氛围做出了很大的贡献，在此由衷表示对他们的谢意特别是安巧云老师，对我的科研工

5、作Ｗ及论文的撰写提出了很多宝贵意见，在百忙之中为我审阅修改论文，并经常在日常生活中关也我，借此机会，致Ｗ衷必的感谢和诚擎的祝福。同时还要感谢实验室的李奶月、姜亚洁、安舒、盈广明等同学，李小利、王雪桥、张丹、冯星辰等师姐，曹則悦、李倩、下冉冉等师妹对我的帮助。还要特、、别感谢中国政法大学的巧静林美灵师妹下冉冉，他们无私的协助我进行数据库的录制，并在我研究生学习和生活中都提供了热情的帮助，在此向他们表达我的感激之情。最后，十分感谢我的家人和朋友，他们的支持和理解让我能专也在学校完成学业，

6、他们永远是我坚强的后盾和前行。不论在前进的道路上进到什么样的挫折的动力。化京交通大学硕±专业学位论文摘要随着计算机和信息科学技术的迅速发展，人机交互已经成为人们日常生活的一个必不可少的重要组成部分。鉴于手势具有直观性、自然性的特点，手势识别已经成为人机交互领域中的重要组成部分一，作为项关键性技术，手势识别已成一为涉及图像处理、模式识别、计算机视觉等领域个热点研究课题。将手势作为人机交互的手段，在智能系统、机器人控制、多媒体教学、娱乐游戏、聋哑人沟通交流等领域拥有广泛的应用前京：。

7、本文设计并实现了基于单摄像头下的静态手势识别系统。能够对２６个英文字母进行识别。涉及到的领域包括图像分割，特征点的提取Ｗ及手势的训练与识别。论文的主要工作包括：１．分析了基于ＹＣｂＣｒ颜色空间的肤色模型和基于运动信息模型的优缺点，设计和实现了肤色和运动信息相结合的相邻顿的自适应更新髙斯建模算法，得到了较好的手势分割效果。２一．提出了种基于卷积神经网络（ＣＮＮ）和多层感知器（ＭＬＰ）的特征提取和识：ＯＧ、基别算法，并且与传统的特征提取方法基于梯度的特征提取算法（Ｈ）于局部纹理的特征提取算

8、法（ＬＢＰ）进行比较，实验结果表明使用ＣＮＮ和ＭＬＰ的特征提取算法识别率为９７．８６％，比传统ＣＮＮ提高了５％左右，训练模型的速度缩短约８倍：比ＨＯＧ＋ＭＬＰ识别率商８％左右；比ＬＢＰ＋ＭＬＰ商１０％左右。３．采用本文所提的特征提取算法，设计并实现了基于单摄像头下的静态手势识别算法Ｗ及相应的演示系统，与其他两种常