基于视觉的手势识别技术及其应用研究

研究基于视觉的手势识别技术,并在OpenCV的平台基础上实现基于该技术的多媒体教学的应用,即在幻灯片播放的过程中能够由动态手势来控制幻灯片的翻页。首先通过摄像头来采集图像,利用背景差分法结合颜色直方图检测动态信息完成手势的检测。其次通过几种动态手势的跟踪算法的分析与比较,采用主流的非线性跟踪算法—粒子滤波算法。最后是应用实现部分,将手势识别的结果应用于多媒体演示文稿的播放中,实现通过动态手势实时控制PPT翻页的功能。     

基于CamShift和Kalman滤波混合的视频手势跟踪算法*

提出了一种基于CamShift和Kalman滤波混合的跟踪算法,实现了对视频图像中动态手势的跟踪。在跟踪过程中,CamShift利用手势的颜色直方图模型,将图像序列通过一个肤色概率查找表转换为肤色概率分布图,结合运动信息和肤色概率分布,初始化一个搜索窗的大小和位置,并根据上一帧跟踪的结果自适应调整搜索窗口的位置和大小,从而定位出当前图像中手势的中心位置。在CamShift算法基础上利用Kalman滤波对搜索窗口进行运动预测。实验表明,该算法快速准确可靠,并且较好地处理了跟踪过程中大面积肤色干扰问题,对复杂     

数字家庭环境中双手交互技术研究

采用基于视觉的双手手势控制方法,构建数字家庭环境。在获取肤色图像后,通过面积过滤和图像方位分辨出左右手的位置,使用形状过滤算法识别出指尖的位置。分析左手静态手势判断所控制的家电,同时跟踪右手指尖移动的路径,通过方向离散化得到方向向量,使用Baum-Welch算法训练方向向量,用Viterbi算法识别动态手势,实现家电状态的控制。实验结果表明,该方法能有效地在数字家庭环境中完成普通家电的控制功能。     

一种面向实时交互的变形手势跟踪方法

变形手势跟踪是基于视觉的人机交互研究中的一项重要内容.单摄像头条件下,提出一种新颖的变形手势实时跟踪方法.利用一组2D手势模型替代高维度的3D手模型.首先利用贝叶斯分类器对静态手势进行识别,然后对图像进行手指和指尖定位,通过将图像特征与识别结果进行匹配,实现了跟踪过程的自动初始化.提出将K-means聚类算法与粒子滤波相结合,用于解决多手指跟踪问题中手指互相干扰的问题.跟踪过程中进行跟踪状态检测,实现了自动恢复跟踪及手势模型更新.实验结果表明,该方法可以实现对变形手势快速、准确的连续跟踪,能够满足基于视觉的实时人机交互的要求.     

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。     

基于手势识别的机器人人机交互技术研究

研究了基于视觉的动态手势识别技术,采用基于肤色的高斯模型与改进的光流场跟踪算法结合的方 法,实现了复杂背景下实时的手势跟踪,具有快速和准确的特点,且具有较好的鲁棒性．对于动态手势识别器,采 用了隐马尔可夫模型（HMM）作为训练识别算法．考虑到动态手势特征本身的一些特点,对HMM 参数优化算法重 估式加以修正,调整了算法比例因子,从而推导了最佳状态链的确定算法、HMM 参数优化算法．最后将研究开发 的动态手势识别算法成功地应用到了基于网络的远程机器人控制系统中．     

使用肤色模型和动态跟踪窗口的手势跟踪算法

手势分析是HCI（Human Computer Interaction）技术的重要研究领域,而手势跟踪是手势分析的的一项重要步骤。提出了一种结合肤色模型和动态跟踪窗口的手势跟踪算法。算法首先在序列图像中进行肤色检测将图像二值化,然后用动态跟踪窗口逼近手部区域。实验结果表明,该算法是有效的,同时也能满足实时性的要求。     

基于颜色概率模型的实时手势跟踪算法

本文提出了一种改进的CAMSHIFT算法,实现了对动态手势的实时跟踪。将图像序列通过一个肤色概率查找表转换为肤色概率分布图,结合运动信息和肤色概率分布,初始化一个搜索窗的大小和位置,然后对肤色概率分布图进行迭代运算,定位出手势的位置和大小,根据计算肤色概率分布图中手势区域的2阶矩,最终确定感兴趣区域的长度和宽度
。实验表明,本文提出的算法能实时处理视频图像,避免了错误跟踪,而且跟踪准确精细。     

复杂背景下基于空间分布特征的手势识别算法

为实现复杂背景下的手势识别,根据手势图像的区域形状特征提出一种基于手势空间分布特征的手势识别算法.利用复杂背景下基于亮度高斯模型的手势分割算法分割出肤色区域,利用"搜索窗口"筛选当前肤色区域实现手势定位,并提取包括空间相对密度特征和指节相对间距特征的手势空间分布特征,最后综合手势的2个手势特征向量计算总的相似性来识别手势.通过引入随机采样机制提高识别速度,并引入搜索窗口机制实现肤色干扰时的手势识别.实验结果表明,在环境光照相对稳定的条件下,文中算法能够实现鲁棒的实时手势识别,且具有很好的旋转、平移、缩放不变性,对于差异较大的手势识别率高达98%.     

基于RGB-D信息的动态手势识别方法*

针对现有的动态手势识别方法在复杂环境下,易受无关肤色、光照变化等因素的影响,识别率低,实时性差等问题进行了研究,提出一种的动态手势识别方法。该方法首先利用K均值聚类算法和YCr''Cb''（由YCrCb变换得到）椭圆肤色模型对RGB-D图像完成手势分割;然后将深度信息引入到传统卡尔曼滤波算法中,作为其跟踪参数之一,并在跟踪过程中对检测范围进行加窗处理;最后结合快速动态时间规整算法和突出关键特征点的思想,改进传统动态时间规整算法,并利用改进后的动态时间规整算法完成手势识别。实验表明：提出的手势识别方法,在复杂背景下的识别率较高（96.8±1.5%）,实时性较好（识别时间1.86±0.02ms）。     

基于OpenCV的摄像头动态手势轨迹识别及其应用

利用OpenCV计算机视觉库在vs2008平台上设计了一个基于实时摄像头的集动态手势检测、动态手势跟踪、动态手势轨迹识别的应用.首先,该应用基于静止的背景更新,利用背景差分检测运动手势,再结合颜色直方图的粒子滤波进行动态手势跟踪,最后利用隐马尔可夫模型(HMM)进行运动轨迹识别.在运动检测部分结合了背景差分图与通过颜色直方图获得的反投影图,达到比较满意的实时运动检测效果;在运动手势跟踪部分,改进的颜色直方图的粒子跟踪能够在经过类肤色人脸的干扰后迅速地找回运动手势,基本达到了跟踪的要求,但是同时对于HMM识别轨迹时需要的运动轨迹序列采集造成了影响;在识别轨迹部分,HMM的训练达到了识别的要求,但是识别的效果主要取决于实时运动轨迹序列的采集工作与采集方法的优化.     

Tracking,recognition, and distance detection of hand gestures for a 3‐D interactive display

Abstract— This study proposes an interactive system for displays, the technologies of which consists of three main parts: hand‐gesture tracking, recognition, and depth measurement. The proposed interactive system can be applied to a general 3‐D display. In this interactive system, for hand‐gesture tracking, Haar‐like features are employed to detect a specific hand gesture to start tracking, while the mean‐shift algorithm and Kalman filter are adopted for fast tracking. First, for recognizing hand gestures, a principal component analysis (PCA) algorithm is used to localize colored areas of skin, and then hand gestures are identified by comparison with a prepared database. Second, a simple optical system is set up with an infrared laser source and a grid mask in order to project a proposed horizontal stripe pattern. Third, the projected patterns are deciphered to extract the depth information using the Hough‐transform algorithm. The system containing hand‐gesture localization, recognition, and associated depth detection (the distance between the display and the hand), was included in a prototype of an interactive display. Demonstration of rotation recognition of a finger‐pointing hand gesture was successful by using the algorithm of radar‐like scanning.     

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.     

图像识别的静态手势识别与动态跟踪系统设计

本文研究了图像手势识别和增强现实技术,设计了可以进行静态手势识别和动态跟踪的系统,通过提前录入不同手势,利用皮肤颜色对图像进行OSTU自适应阈值划分,建立二值化图像,与已知的手势进行匹配,以得到手势结果。实验结果表明,准确率达到96.8%,识别速度达到0.55 s。动态跟踪利用检测每帧图像中手部的位置进行定位和捕捉,图像捕捉帧数达到28帧/s,对手势静态识别和动态跟踪实现了人机之间的良好交互。     

基于RGBD数据的静态手势识别

提出一种基于RGBD数据的手势识别方法,首先采用融合深度信息和彩色信息的手势分割算法分割出手势区域;其次提取静态手势轮廓的圆形度、凸包点及凸缺陷点、7Hu矩特征组成特征向量;最后采用SVM进行静态手势识别。实验结果表明,该方法能有效地识别预定义的5种静态手势,且对环境的适应性比较强。     

基于深度信息的实时手势识别和虚拟书写系统

鉴于无接触体感交互技术在人机交互领域的成功应用,提出了一种基于Kinect深度相机的实时隔空虚拟书写方法。结合颜色和深度数据检测和分割出手掌区域;进一步,通过修改的圆扫描转换算法获得手指的个数,以识别不同的手势指令;根据指尖检测从指尖的运动轨迹分割出独立的字符或汉字运动轨迹,并采用随机森林算法识别该字符或汉字。这种基于深度信息的手势检测和虚拟书写方法可以克服光照和肤色重叠的影响,可靠实时地检测和识别手势和隔空书写的文字,其识别率达到93.25%,识别速度达到25 frame/s。     

Hand gesture recognition based on dynamic Bayesian network framework

In this paper, we propose a new method for recognizing hand gestures in a continuous video stream using a dynamic Bayesian network or DBN model. The proposed method of DBN-based inference is preceded by steps of skin extraction and modelling, and motion tracking. Then we develop a gesture model for one- or two-hand gestures. They are used to define a cyclic gesture network for modeling continuous gesture stream. We have also developed a DP-based real-time decoding algorithm for continuous gesture recognition. In our experiments with 10 isolated gestures, we obtained a recognition rate upwards of 99.59% with cross validation. In the case of recognizing continuous stream of gestures, it recorded 84% with the precision of 80.77% for the spotted gestures. The proposed DBN-based hand gesture model and the design of a gesture network model are believed to have a strong potential for successful applications to other related problems such as sign language recognition although it is a bit more complicated requiring analysis of hand shapes.     

Algorithm of local features fusion and modified covariance-matrix technique for hand motion position estimation and hand gesture trajectory tracking approach

Multimedia Tools and Applications - Nowadays, visual recognition based dynamic hand gesture tracking has gained very considerable attention. Hand gestures can play an important role as a...