手势识别技术综述

手势识别技术综述作者：胡友树作者单位：安徽合肥工业大学工业培训中心,230601刊名：中国科技信息英文刊名：CHINASCIENCEANDTECHNOLOGYINFORMATION年，卷(期)：2005，(2)引用次数：5次参考文献(4条)1.汪成为.高温.王行仁灵境(虚拟现实)技术的理论、实现及应用19962.任海兵.祝远新基于视觉手势识别的研究综述[期刊论文]-电子学报20003.邹晨.张数有VR环境中产品设计手势的定义与合成[期刊论文]-工程图学学报20004.杨吉广基于数据手套的手语识别方法智能计算机接口与应用进展1997相似文献(10条)1.学位论文彭娟春基于视觉的仿人机器人手势识别技术及硬件实现2006为提高仿人机器人的交互性、协作性和学习能力，需对仿人机器人进行多通道交互行为研究。这些研究包括语音识别、人脸识别、面部表情识别、唇读、头部运动跟踪、手势识别以及体势识别等，其中基于视觉的手势识别以其直观，自然的特点受到众多学者的关注。目前一些比较有效的手势识别算法所耗费的计算资源一般都超出了机器人应用中所能容忍的上限，因此本文考虑到静态手势识别算法的时间复杂度和空间复杂度，提出了一个适用于机器人控制和交互的静态手势识别系统。本文分硬件和算法两大部分对仿人机器人手势识别系统进行了详细论述。硬件系统部分首先简要说明了系统框架和仿人机器人视觉硬件平台的特点，然后详细讲述了电机控制板的设计方法与性能，最后讨论了电机的控制方法。本文开发的基于DSPTMS320F2812的电机控制板，主频高，外设丰富，扩展方便，可以采用复杂的控制算法精确地同时控制多个舵机，弥补舵机和摄像头本身性能的不足。算法部分分为手势定位、手势跟踪、手势分割和手势识别四个部分。(1)同时采用时间差分运动检测算法和R-G肤色检测算法给手势定位，可快速较准确地定位手的初始质心位置，为手势跟踪的Camshift算法提供比较准确的初始值。(2)为排除复杂背景中的肤色干扰，本文引入了光流跟踪法，用于校正Camshift算法的输出结果。实验表明，结合Camshift算法和光流的跟踪算法，能够很好地处理复杂背景下的跟踪问题。(3)手势分割采用了在感兴趣的区域内进行颜色分割的方法，可以较好地减小复杂背景中大部分的肤色干扰。颜色分割首先采用了H阈值法，然后对二值图像进行形态滤波，可减小外界干扰，接着采用The-Chin链逼近算法寻找图像的最大轮廓，最后填充最大轮廓包围的区域，得到了手势分割的最终结果。(4)手势识别时，选取图像Hu矩的四个不变矩分量为特征量，利用马氏距离进行分类，用该距离值代表待识别手势和模板手势的相似度，识别结果取与最小距离值对应的模板手势。实验结果表明，最终实现的系统各项性能指标达到了设计要求，能够实时地识别五个静态手势，手势识别率达92.6％。2.学位论文齐苏敏序列图像中手势跟踪与识别技术的研究2008基于动态序列图像的生物特征识别已成为近年来计算机视觉领域中备受关注的研究内容，它主要从图像序列中检测、识别、跟踪人及对其生物特征理解和描述加以研究。人的生物特征识别在虚拟现实、人机交互、视觉监控等领域均有着广阔的应用，基于视觉的手势跟踪与识别研究就是其重要内容。由于手势具有多样性、多义性、手的复杂变形性、视觉本身的不适定性以及手势在时间和空间上的差异性等特点，因此基于视觉的的手势跟踪与识别是一个多学科交叉的富有挑战性的研究课题。一个完整的基于视觉的图像序列中手势跟踪与识别系统，通常包含下面三个部分：手的检测、分割，手势跟踪与手势识别。手势分割就是将有意义的区域（手）从手势图像中划分出来，是基于视觉的手势识别过程中的最为关键的一步，手势分割的好坏直接影响后续的手势跟踪、手势特征提取及手势识别结果。对图像序列中包含的手势进行跟踪（二维跟踪），即对投影到图像平面的手进行定位和跟踪，是手势识别的关键。手势识别则是把模型参数空间中的轨迹（或点）分类到该空间中某个子集的过程。本文主要研究了用于人机交互的手势跟踪与识别，分别对目标分割算法，手势跟踪算法与识别算法进行深入研究。主要工作总结如下：1．首先提出一种基于肤色信息的自适应轮廓模型实现手部轮廓的提取。鉴于这种自适应轮廓模型对于具有凹形边界的轮廓不能实现准确提取，本文又提出一种自适应形状模型实现具有凸形与凹形两类边界轮廓的准确提取方法。这种自适应活动轮廓模型是一种改进的Snake模型，它使轮廓线能够自适应地收缩或膨胀，降低了对初始轮廓的敏感性，在视觉跟踪中不需在当前帧中重新初始化，只需进行目标定位，较好地解决了Snake模型及Snake跳跃模型的不足，保证了对目标轮廓的准确提取。鉴于这种自适应轮廓模型对于具有凹形边界的轮廓不能实现准确提取，本文又提出一种自适应形状模型，并运用拆分和聚合技术对该形状模型表示的‘中间轮廓’进行修正，实现具有凸形与凹形两类边界轮廓的准确提取。2．提出了一种基于各向异性核函数的均值漂移跟踪算法，实现图像序列中区域跟踪的稳健性、有效性和实时性。并且，融合均值漂移算法与自适应轮廓模型实现了图像序列中的手部轮廓跟踪。该算法提出了一种形状、大小、方向能自适应于目标局部结构的变化的各向异性核函数，将其应用于均值漂移算法实现目标跟踪，保证了跟踪效果的稳定性和鲁棒性。而均值漂移与自适应轮廓模型的融合算法，能够根据跟踪区域模板与目标模板的相似性度量Bhattacaryya系数给出在跟踪目标被遮挡时的处理方法，有效地解决了目标跟踪的这一难题。3．基于上述区域跟踪结果，利用手轮廓的方向直方图实现用于人机交互的静态手势识别；基于上述轮廓跟踪结果，利用隐马尔可夫模型实现用于人机交互的动态手势识别。方向直方图满足手势识别中对光照变化的不敏感性和手势平移、旋转不变性等要求，并且可有效的表示手势特征。基于区域跟踪结果，利用手轮廓的方向直方图本文实现了用于人机交互的静态手势识别；基于轮廓跟踪结果，同时应用手形及手部运动两大特征作为隐马尔可夫模型的输入实现了动态手势识别，提高了手势识别率，也达到了实时性的效果，且不必依赖数据手套等设备。4．提出一种新的基于范例集的跟踪器（CEE（CAMSHIFTEmbeddedExemplar））跟踪器，在图像序列中同时实现手势跟踪与识别。为克服基于范例集的手势跟踪不能实现复杂场景下手部轮廓特征的精确提取及手部动作的不准确预测，本文提出一种新的基于范例集的跟踪器（CEE跟踪器），充分利用跟踪目标的运动信息与颜色信息实现复杂场景下手势的准确跟踪，而且能够同时实现手势识别。3.学位论文胡文娟手势驱动编钟演奏技术的研究与系统实现2007中华民族历史悠久，拥有丰富的非物质文化遗产。对这些非物质文化遗产的保护与传承通常需要近距离的接触历史文物，然而，文物保护的需要限制了文化传承的方式，这也使得一种新的交互方式的出现成为必然。因此，以计算机手势识别技术为代表的自然人机交互技术逐渐的成为该领域研究的热点。本论文通过深入研究自然人机交互中的手势识别技术，提出将自然人机交互技术与非物质文化遗产保护相结合，利用基于计算机视觉的手势在三维环境中弹奏编钟，成功地解决了非物质文化遗产保护中珍稀古文物不可直接用于宣传普及的矛盾，丰富了非物质文化遗产保护与传承的方式，具有一定的实用性以及可扩展性。文中首先对几种常见的计算机手势识别技术进行分析比较，并选择最适于系统实现的基于计算机视觉的手势识别技术作为研究重点。然后，针对手势识别过程中会遇到的无效距离的问题给出相应的解决方法——利用基于计算机视觉的立体距离测量法筛选无效距离以优化实现效果，并给出距离测量公式的推导过程。基于计算机视觉的手势识别技术在实现中需要通过手势建模、手势分割以及特征参数提取几个阶段的操作以实现用户手势的实时识别。其中，手势分割是计算机手势识别技术的核心，论文详细论述了手势分割前期的手势定位操作以及依据肤色阈值从图像的HSV色彩空间中划分出人体所在区域的方法，并给出一个利用Freeman链法则进行边缘跟踪优化的算法。最后，应用基于计算机视觉的手势识别技术，论文实现了一个手势驱动编钟演奏的系统，以殷商大型王室墓葬妇好墓出土的五枚编钟作为原型，在OpenGI一环境中重建场景，使用单目摄像头作为手势输入设备，驱动编钟奏乐。论文的最后给出了系统的具体实现。4.期刊论文孙丽娟.张立材.郭彩龙.SUNLi-juan.ZHANGLi-cai.GUOCai-long基于视觉的手势识别技术-计算机技术与发展2008,18(10)近年来计算机已经成为人们日常生活的一部分,人们与计算机的交互也日益成为科研领域的热点.基于视觉的手势识别是实现新一代人机交互所不可缺少的一项关键技术,而手势识别的研究也可促进手语识别的发展,从而消除健全人与聋哑人之间的交流障碍,使他们能获得健全人的正常生活,帮忙他们参加社会的各项活动.文中介绍了手势识别方法的发展、手势识别的技术难点,具体阐述了基于视觉的手势识别系统原理和组成,手势的建模以及在手势识别中常用的技术方法.5.学位论文袁景和用于人机交互的手势指令识别技术2002该文七章:第一章概述了用于人机交互的形体语言研究的意义和迫切性,提出了用于人机交互的手势指令识别的基本要求,以及手势指令识别的方法.第二章主要介绍了几种在模式识别领域中常用的神经网络模型,如BP网络,主元网络和级联网络等,并详细介绍了BP多层感知机神经网络的反传学习算法以及用递归神经网络提取训练样本主元的方法.第三章介绍了数字化图像及其基本的处理技术,包括基于灰度直方图的二值化阈值选择,均值去噪,彩色图像的几种表征格式,图像形态学中的开闭运算等.第四章提出了运动人体的检测技术,该技术用来判断场景中是否有人出现,是进一步作手势识别和注视方向识别的前提.第五章研究了用于人机交互的手势指令识别技术,从任意背景中手势图像的分割,到手势指令的特征提取,再到手势指令的识别,我们都作了详细的介绍,并给出了识别的结果与比较.第六章具体阐述了人眼注视方向的识别方法,该方法为一种脱离硬件系统的无接触式识别方法.最后一章对该论文的工作做了一个全面的总结,并对形体语言识别与人机交互技术领域要作的研究工作做了展望.6.会议论文易晓.秦圣峰.康金胜基于手势识别技术的快速三维建模2008本文提供了一个全新的基于手势动态捕捉系统的快速生成三维建筑模型的方法。设计的建筑手语是由左手不同的手势及右手所执的数据笔所组成，左手的手势用以表达建筑的属性,而三维建筑模型的位置、尺寸及形状则由右手的数据笔的运动状态来界定。建筑手语及数据笔的运动由动作捕捉系统认知并分别转化为三维曲线和曲面。文章阐述了手势辅助建筑建模的理论及相关案例。7.期刊论文李清水.方志刚.沈模卫.陈育伟手势识别技术及其在人机交互中的应用-人类工效学2002,8(1)手势是一种自然、直观、易于学习的人机交互手段,手势输入是实现自然、直接人机交互不可缺少的关键技术.目前的手势识别技术主要分为基于数据手套和基于视觉两种.这两种方法各有自己的长处,也都取得了一些研究成果,但都还不成熟.手势输入作为一种自然、丰富、直接的交互手段在人机交互技术中占有重要的地位.8.学位论文邢双秋虚拟家居设计系统中笔式交互的应用与实现2005本文以虚拟家居设计系统为应用目标，以笔式交互在虚拟家居设计系统中的应用为主要研究内容，将基于笔交互的自由勾画技术和概念设计过程中的草图设计技术相结合，并利用已有的手势识别技术，系统研究了虚拟家居系统中笔式交互的交互任务、交互过程模型和交互技术，具体包括：建立了手势知识库；研究了虚拟家居系统中从草图绘制到三维漫游过程中的约束求解技术等。本文为笔式交互在家居设计系统中应用提供了参考原型，基于笔交互的虚拟家居设计展示系统已经投入使用，并取得较好的效果。主要工作和内容总结如下：1．分析了虚拟家居系统应用过程中交互的重要性，总结了虚拟家居系统中的交互任务，研究了系统信息构造过程中用户的思维模型和对象模型，分析了基于语音和笔的多通道交互草图CAD系统界面模型的优点和不足，针对三维形状信息提出了三维交互雕刻范式，并研究了雕刻范式和笔纸范式的