基于视觉的手势识别方法及其在数字信号处理器上的实现

针对手势识别算法复杂度高、在嵌入式系统上运行效率低的问题,提出一种以定点运算为主的基于形状特征的手势识别方法。采用内部最大圆法和圆截法提取特征点,在手掌内部寻找一个最大圆来获取掌心坐标;同时根据指尖的几何特征,在手形边缘以画圆的方式获取指尖,从而得到手势的手指数、方向和掌心位置等特征信息;再对这些特征信息进行分类并识别。通过对算法进行改进,完成了在数字信号处理器(DSP)上的移植。实验证明该方法对于不同人的手具有适应性,适合在DSP上处理,与其他基于形状特征的手势识别算法相比,平均识别率提高了1.6%~8.6%,计算机对算法的处理速度提高了2%,因此所提算法有利于嵌入式手势识别系统的实现,为嵌入式手势识别系统打下基础。     

基于计算机视觉技术的手势识别方法

基于计算机视觉技术设计手势识别算法。采集手势图像并进行预处理,进行图像分割和特征提取,与已建立的手势模型库进行匹配,得到最终识别结果。实验证明该设计的手势识别系统能够识别基础的人机交互手势,识别准确率高,稳定性好。     

基于计算机视觉的手势检测识别技术

伴随着社会经济的发展,科学技术也有了一定的进步,在计算机领域的成就已经比以往先进了许多,新软件以及硬件都在不断地出现,已经遍布在人们日常生活的各方各面,给人们的生活带来了天翻地覆的改变.从开始的通过鼠标和键盘接触电脑,到现在的跟电脑进行深入交流,出现了人机交互的一种形式,这种方式被人们称为计算机视觉的手势检测识别.在本文中,主要针对手势检测识别在算法流程上进行分析,并且对其进行识别的技术进行深入分析.     

基于计算机视觉的手势检测识别技术

经过多年的发展,计算机技术已经逐渐成熟,各种新硬件、新软件层出不穷,为人们日常的生产生活带来了巨大便利,但人类在接触计算机的过程中仍然基本上只能够通过键盘、鼠标等部件,而这也在一定程度上影响了人类与计算机的深入交流.因此当前出现了一种新的人机交互方式,即基于计算机视觉的手势检测识别,本文将在此背景之下,通过简单介绍基于计算机视觉的手势检测识别的算法流程,着重围绕基于计算机视觉的手势检测识别技术进行探究.     

基于计算机视觉的手势检测识别技术

对以计算机视觉为基础的手势检测识别技术展开综述,回顾手势检测识别技术的发展过程,介绍该技术的研究难点和研究动态,在此基础上着重归纳以计算机视觉为基础的手势检测识别技术的主要过程,介绍手势识别的主要方法并分析该技术近年的发展趋势。     

视觉手势识别综述

随着计算机视觉的发展和人机交互的需要,手势识别研究取得了蓬勃的发展。然而,很少有对手势识别进行全面分析、总结、评述的相关综述研究。 针对这一问题, 就基于计算机视觉的手势识别技术的发展现状展开综述, 系统地分析和梳理了近三十年来基于计算机视觉的手势识别技术,按照手势识别的流程,将手势识别分为检测分割、分析和识别3个主要步骤,并对每个步骤分别进行评述,总结归纳其适用范围及优缺点。最后对手势识别进行总结展望。     

基于视觉的动态手势识别研究综述

手势自古以来在人类交流方面扮演着非常重要的角色,而基于视觉的动态手势识别技术是利用计算机视觉、物联网感知等新兴技术和3D视觉传感器等新型设备让机器能够理解人类的手势,从而让人类能和机器更好地交流,因此对于人机交互等领域的研究很有意义。介绍了动态手势识别中所用到的传感器技术,并比较了相关传感器的技术参数。通过追踪近年来国内外关于视觉的动态手势识别技术,陈述了动态手势识别的处理流程：手势检测与分割、手势追踪、手势分类。通过对比各流程所涉及的方法,可以发现深度学习具有较强的容错性、高度并行性、抗干扰性等一系列优点,在手势识别领域取得了远高于传统学习算法的成就。最后分析了动态手势识别目前遇到的挑战和未来可能的发展方向。     

基于视觉的实时手势识别及其在演示控制中的应用

研究基于计算机视觉的实时动态手势识别技术,并利用OpenCV计算机视觉库在VS2010平台上设计一个基于该技术在多媒体教学中PPT演示控制方面的应用。首先,利用背景差分法进行手势检测,在背景更新的基础上,通过背景差分图和颜色直方图的反投影图来检测运动手势区域,可以达到较为满意的实时运动手势检测效果;其次,采用基于颜色直方图的粒子跟踪算法进行手势跟踪,基本能满足跟踪的实时性;最后,在手势识别阶段,采用基于Hu不变矩的轮廓匹配算法,得到较好的手势识别效果;使用六种手势,来实现演示文稿中的控制应用。     

基于机器视觉的动态多点手势识别方法

提出了一种高效的基于HSV颜色空间的多目标检测跟踪方法,实现通过摄像机实时检测跟踪多个指尖目标;定义了一套基于指尖运动轨迹的动态手势模型,并提出了动态手势识别方法;对于两点动态手势,通过BP神经网络进行手势学习和手势识别,而对于模拟鼠标手势和四点动态手势,利用指尖之间相互位置关系进行手势识别.测试结果表明,该方法能够快速、准确的跟踪多个运动的指尖目标并进行动态多点手势识别.     

一种基于嵌入式系统实时交互的手势识别方法*

提出了一种在单摄像头条件下基于嵌入式系统的手势识别方法。通过拟合手势图的外接多边形,找出其所对应的手势缺陷图,并建立手势与手势缺陷图的一一映射,利用手势缺陷图的特征来匹配和识别不同的手势。算法还将手势的跟踪与识别有机地统一起来,通过预测下一帧中手势出现的粗略位置大大降低识别步骤的计算量。该算法在实际应用的嵌入式平台下,能快速、准确地实现手势的识别,能够满足实时人机交互的要求。     

A Hilbert warping method for handwriting gesture recognition

We propose a novel sequence alignment algorithm for recognizing handwriting gestures by a camera. In the proposed method, an input image sequence is aligned to the reference sequences by phase-synchronization of analytic signals which are transformed from original feature values. A cumulative distance is calculated simultaneously with the alignment process, and then used for the classification. A major benefit of this method is that over-fitting to sequences of incorrect categories is restricted. The proposed method exhibited higher recognition accuracy in handwriting gesture recognition, compared with the conventional dynamic time warping method which explores optimal alignment results for all categories.     

Kernel-based sparse representation for gesture recognition

In this paper, we propose a novel sparse representation based framework for classifying complicated human gestures captured as multi-variate time series (MTS). The novel feature extraction strategy, CovSVDK, can overcome the problem of inconsistent lengths among MTS data and is robust to the large variability within human gestures. Compared with PCA and LDA, the CovSVDK features are more effective in preserving discriminative information and are more efficient to compute over large-scale MTS datasets. In addition, we propose a new approach to kernelize sparse representation. Through kernelization, realized dictionary atoms are more separable for sparse coding algorithms and nonlinear relationships among data are conveniently transformed into linear relationships in the kernel space, which leads to more effective classification. Finally, the superiority of the proposed framework is demonstrated through extensive experiments.     

基于DSP实现的SDZ智能电动执行机构

论述了SDZ智能电动执行机构的设计与开发。结合SDZ执行机构的功能特点，介绍了智能电动执行机构的基本功能。给出了系统的硬件结构以及程序的总体设计。     

基于表观特征分析的手势识别及其应用

针对复杂背景下的手势识别容易受到环境干扰造成的识别困难问题,通过分析手势的表观特征,提出并实现了一种可用于自然人机交互的手势识别算法。该算法基于Kinect深度图像实现手势区域分割,然后提取手势手指弧度、指间弧度、手指数目等具有旋转缩放不变性的表观特征,运用最小距离法实现快速分类。并将该算法成功运用于实验室三指灵巧手平台,达到了理想的控制效果。实验表明该算法具有良好的鲁棒性,针对九种常用手势,平均识别率达到94.3%。     

TMS320 digital signal processor development system

Digital signal processing using special processors seems to have an important future. The TMS320 is one of the best known of such processors. Experiences of building and using TMS320 development tools — a simulator and a ROM emulator — in a university environment are described. Conclusions drawn from this work are presented and possible further avenues of exploration are indicated.     

智能相机的设计研究

提出了一种整机采用DSP FPGA AVR结构,基于低级算法和高级算法相结合的智能相机,设计制作了实验用样机。并用其对钢珠缺陷进行了检测,对该相机的性能进行了较为系统的测试和研究,提出了如何改进结构和算法以提高性能。实验证明该相机的正确识别率较高,相机的设计方案有广泛的适应性,对软件的结构和算法稍作修改即可应用于不同的工作场合。     

基于双核数字信号处理器的人脸识别门禁系统

为了解决传统的人脸识别门禁系统稳定性差、处理速度低的问题,提出了基于双核数字信号处理器（DSP）的人脸识别门禁系统设计方案,研究了系统的结构组成和软件实现技术,利用双核技术和代码优化技术提高识别速度。实验结果表明,系统稳定性好,识别率高,识别速度较快,有较好的实用效果。     

Hybrid evolutionary neuro-fuzzy approach based on mutual adaptation for human gesture recognition

One of the most important techniques in human-robot communication is gesture recognition. If robots can read intentions from human gestures, the communication process will be smoother and more natural. Processing for gesture recognition typically consists of two parts: feature extraction and gesture classification. In most works, these are independently designed and evaluated by their own criteria. This paper proposes a hybrid approach based on mutual adaptation for human gesture recognition. We use a neuro-fuzzy system (NFS) for the classification of human gesture and apply an evolution strategy for parameter tuning and pruning of membership functions. Experimental results indicate the effectiveness of mutual adaptation in terms of the generalization.     

一种脉冲多普勒雷达数字信号处理机的设计

针对某型脉冲对多普勒雷达的信号处理要求,设计了一种全数字化信号处理机。该信号处理机采用"ADC+FPGA+DSP+存储器"结构,具有体积小、重量轻、功耗低、可靠性高等优点。重点讨论了信号处理中数据采集、脉冲积累及目标检测的方法和实现。     

基于肌电信号和加速度信号的动态手势识别方法

为了增强手势识别的多样性和简便性,提出了一种基于肌电信号（EMG）和加速度（ACC）信息融合的方法来识别动态手势。首先,利用MYO传感器采集EMG和ACC的手势动作信息;然后分别对ACC和EMG信号作特征降维和预处理;最后,为减少训练样本数,提出用协作稀疏表示分类器来识别基于ACC信号的姿态手势,用动态时间规整（DTW）算法和K-最邻近分类器（KNN）来分类EMG信号的手形手势。其中在利用协作稀疏表示分类器识别ACC姿态信号时,通过对创建字典最佳样本个数以及特征降维的维数进行研究来降低手势识别的复杂度。实验结果表明,手形手势的平均识别率达到了99.17%,对于向上向下、向左向右4种姿态手势平均识别率达到 96.88%,而且计算速度快;对于总体的12个动态手势,其平均识别率达到96.11%。该方法对动态手势的识别率较高,计算速度快。