基于肤色和svm的手势识别及其应用研究

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1、分类号：TP391单位代码：11407密级：公开学号：20147191北方民族大学硕士学位论文基于肤色和SVM的手势识别及其应用研究ResearchonRecognitionandApplicationofHandGestureBasedonSkinColorandSVM学位申请人：周凯指导教师：马行副教授申请的学位门类：工程硕士专业名称：计算机技术研究方向：计算机视觉和图像处理所在学院：计算机科学与工程学院论文完成日期：2016年4月I摘要随着计算机技术的发展，对手势识别的研究逐渐成为了人机交互的热点。用手势作为人机交互的接口具有简单、人性化的特点，因此基于视觉的这种非接触式交互方式可

2、以满足人机交互的新需求。但在现实应用中，手势会因为不同的环境、不同的人而具有多样性和多义性等特点，加之手形的复杂多变，增加了通过视觉识别的难度。因此要通过无接触地实现手势识别仍然是一个挑战。本文以基于视觉的手势识别为目标，通过基于肤色和SVM对手势进行检测和识别，再利用简单的手势实时地控制机器人。研究内容主要包括手势图像预处理、手势图像分割、手势特征提取、手势识别和机器人控制仿真五个方面。首先，进行图像预处理。在图像增强方面，本文选用中值滤波和拉普拉斯算法对图像进行平滑和锐化，去除噪音的同时较好地保持了图像的细节信息；在手势分割方面，将肤色空间从RGB空间转到YCrCb空间下，避免了光照

3、变化干扰，通过Otsu算法求出自适应阈值，并二值化图像，分离出肤色区域，通过手势区域判定条件剔除小面积类肤色区域和人脸区域，将手势从复杂背景下提取出来；在手势完整性方面，通过形态学处理有效的填补“空洞”和剔除毛刺。然后，提取手势特征向量。本文通过调用OpenCV库函数检测绘制手势边缘轮廓，在手势轮廓上提取的7阶Hu矩特征值，然后通过求曲率和凸包方式检测获取指尖数目与Hu矩一起构成了手势的特征向量。本文通过手势轮廓提取特征值，计算量小；且提取的Hu矩特征具备平移、缩放与旋转不变性等优点。最后，实现手势识别及其应用。本文通过提取手势图像的特征值后，先建立特征数据库，对特征数据库进行训练，生成

4、模型，再利用该模型对待测手势进行分类识别；在手势识别应用方面，将手势识别的结果应用于机器人仿真控制当中，在Webots仿真环境下配置OpenCV库，将手势信息传达给机器人做出相应的动作，从而实现手势识别对机器人实时控制的功能。关键词：手势识别，肤色分割，Hu不变矩，指尖检测，SVM分类器，WebotsIIAbstractWiththedevelopmentofcomputertechnology,researchongesturerecognitionhasgraduallybecomeacentralissue.Gestureasaninterfacewithhuman-compute

5、rinteractionhassimpleandhumanityfeatures,thereforethisnon-contactinteractionbasedonvisioncanmeetthenewdemandsofhuman-computerinteraction.Butintherealapplication,gestureisvariousandambiguousbecauseofthedifferentenvironmentanddifferentpeople,combinedwithhand-shapedcomplex,increasingthedifficultybyv

6、isualidentification.Soitisstillachallengetoachievethetaskofgesturerecognitionwithoutcontact.Thispaperaimsatgesturerecognitionbasedonvision,gesturedetectionandrecognitionbasedonskincolorandSVM,andthenusessimplegesturestocontroltherobotinrealtime.Theresearchcontentmainlyincludesthesefiveaspects:ges

7、tureimagepreprocessing,gesturesegmentation,gesturesfeaturesextraction,gesturerecognitionandrobotcontrolsimulation.Firstly,imagepreprocessing.Intheaspectofimageenhancement,thispaperselectsthemedianfilterandthelaplasseal