第六感装置手势识别算法的研究

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1、第六感装置手势识别算法的研究摘要：随着计算机技术应用的快速发展，人机交互的出现满足了人们很多需求。在这些人机交互方式里面最典型的一个例子就是第六感装置。手势识别是第六感装置的关键技术，本文利用图像处理来设计手势识别算法，它能识别出常用的静态手势和动态手势，将识别出的手势作为指令来控制应用系统。Abstract：Withtherapiddevelopmentofcomputertechnology,theemergenceofhuman-computerinteractionmeetstherequ

2、irementsofmanypeople.Intheman-machinointeractivewayoneofthemosttypicalexamplesisthesixthsensedevice.Gesturerecognitionisthekeytechnologyofthesixthsensedevice・Thispaper,byusingimageprocessiri£toclesignthegesturerecognitionalgorithm,itcanidentifycommons

3、taticgesturesanddynamichandgestures^toidentifythegestureasinstructionstocontroltheapplicationsystem.关键词：人机交互；第六感装置；图像处理；手势识别算法Keywords：thehuman-computerinteraction；thesixthsensedevice；theimageprocessing；gesturerecognitionalgorithm中图分类号：TP317.4文献标识码：A文

4、章编号:1006-4311(2017)09-0100-030引言人机交互方式越来越多样，传统的人机交互方式主要是基于鼠标、键盘等外设的交互方式和基于触摸屏技术的交互方式。随着计算机技术的发展，人们开始不满足现有的人机交互方式，因此在这样的背景下出现了一些具有革命性的技术。比如VR,它是一种虚拟现实的仿真技术，它的核心技术是基于图像处理的手势识别算法。由VR衍生得到的第六感装置，更是把这种技术完美地阐释出来。“第六感是一种便携式手势界面，尽可能的把物质世界的事物数据化，增强人机交互的便捷力，使得现实

5、世界和数为世界的联系更为紧密”。第六感装置所用的基于图像处理的手势识别算法已然成为了当今世界人机交互技术的研究热点Z-o1图像处理图像处理的方法多种多样，包括图像灰度化、直方图、Kinect结构。图像灰度化屮灰度图(Grayscale)是指只含亮度信息，不含色彩信息的图像，灰度图使用比较便捷。第一，RGB值相同；第二，图像数据索引值,也就是真实RGB的亮度值。灰度直方图是数字图像处理中一个最简单、最有用的工具，灰度直方图(histogram)是灰度级的函数，它表示图像中具有每种灰度级的象素的个数，

6、反映图像中每种灰度出现的频率［1］。在图像增强上面大多数采用直方图操作；灰度直方图的定义是：对于连续图像，平滑地从中心高灰度级变化到边缘的低灰度级［1］。其直方图可定义为：如图1,是灰度直方图的展示［1］。(a为图像灰度轮廓线，b为其直方图)如果所有灰度级集中在加大范围内则图像的动态取值相应扩大范围，反之亦然。Kinect是一个人体动作感知设备，它的整体结构包括一个内置芯片、一个普通的RGB摄像头，能够采集镜头范围内的RGB图像，一个红外激光发射器和一个由红外CMOS摄像机组成的3D深度感应器，一

7、个转动马达用于上下调整角度以及一组麦克风阵列可以用于语音识别。相比于前面提到的两者，Kinect可用于商业开发、包含手势识别和跟踪功能、可自动对齐深度图像和RGB图像，全身跟踪、关节旋转角度计算、支持记录/回放数据写入磁盘、支持原始红外视频数据流等优点［1］。根据本文的研究内容，在手势识别图像处理中，本人选用Kinect来获取图像并进行处理。2第六感装置手势识别算法第六感装置的手势识别方法是手势识别技术领域的一次突破，是指基于第六感装置所获取的彩色信息、深度数据和骨骼信息进行手势的识别。工作流程如

8、图2所示。静态环境下手势识别算法，首先利用Kinect相机获得图像的彩色、深度和骨骼数据，借助骨骼数据快速跟踪手部点，成功跟踪和检测手部掌心点后，利用右手掌点的Z坐标对深度图进行分割。分割条件公式如公式(3)所示⑸。A(X,y)=0xff,Zhand-200