基于计算机视觉的手势交互系统研究与设计

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随着计算机视觉技术的发展以及人们对新的交互手段的需求,基于计算机视觉的交互系统也逐渐发展起来。传统的交互方式如鼠标、键盘、手柄等等在某些特殊领域已经无法发挥便利的作用。因为随着计算机的不断发展以及超大显示设备的出现,对人们的交互手段都提出了新的挑战。而基于计算机视觉的交互方式能够很好的解决问题,是一种更符合人们思考方式的交互手段,摆脱了传统交互手段中必须与固定的界面交互的方式。本文构建了基于计算机视觉的手势交互系统,针对所在实验室的大型集群设备,以及3X3背投投影显示设备设计,系统通过普通的摄像头设备拍摄手势动作,能够完成3X3投影强显示场景的交互动作。整个系统运行在Linux上,分为服务器端(即交互识别端)和客户端(系统控制端)。且系统可以方便的移植到其它系统之上,因为系统不仅使用了可移植的C代码,而且将系统根据功能划分为不同的模块,各自模块相对独立,方便移植和扩展。本文针对首先系统的论述了计算机交互技术的发展,讨论了计算机视觉交互的特性以及一般的系统架构,对比了不同的现有计算机视觉交互系统,描述了它们的优缺点,之后讨论了摄像头定标技术,因为在精确的控制系统中摄像头定标是必不可少的,提出了摄像头定标方法。然后论述了手势识别和手势跟踪技术,对比了简单的肤色模型和基于高斯概率统计的肤色模型,分析了实验对比。着重分析了跟踪技术中的Camshift算法,简单的描述了Kalman滤波跟踪技术,以及提出了将两者结合的构想。最后,对本文所构建的系统进行了综述,以及对系统的特点分析和展望。基于计算机视觉的交互方式目前还面临着很多的挑战,一方面由于视觉交互面对的是整个生活场景,而生活场景是多变且难以预测的,且场景会受到很多外界因素的干扰,如光照,温度等等。如何克服这些困难给我们提出了很大的挑战。不过随着计算机技术特别是视觉处理算法的改进,一定能够克服这些困难,给大家带来全新的交互方式,使得交互方式更加符合人们思维方式。
摘要第3-5页
Abstract第5-6页
第1章 引言第10-17页
    1.1 研究背景,目的和意义第10-11页
    1.2 基于视觉手势交互的综述第11-15页
        1.2.1 视觉手势交互的现状第11-13页
        1.2.2 视觉手势交互的特点第13页
        1.2.3 视觉交互的体系结构第13-15页
    1.3 研究重点和论文组织第15-16页
    1.4 本章小结第16-17页
第2章 摄像头坐标标定第17-31页
    2.1 坐标标定目的第17页
    2.2 坐标标定的现状第17-18页
    2.3 坐标标定算法实现第18-27页
        2.3.1 坐标系第18-20页
        2.3.2 线性模型的摄像机定标第20-27页
    2.4 标定的实验结果第27-30页
    2.5 本章小结第30-31页
第3章 手势识别与跟踪第31-48页
    3.1 前言第31-32页
    3.2 手势的识别算法研究第32-38页
        3.2.1 颜色空间分布第32-33页
        3.2.2 手肤色的数据采集第33-34页
        3.2.3 单高斯模型(Single-Gaussian Model)第34-35页
        3.2.4 混合高斯模型(Gaussian-mixture Model)第35-37页
        3.2.5 实验结果及分析第37-38页
        3.2.6 小结第38页
    3.3 手势的跟踪算法研究第38-47页
        3.3.1 Kalman滤波算法第39-41页
        3.3.2 Camshift算法介绍第41-45页
        3.3.3 实验结果及分析第45-47页
    3.4 本章小结第47-48页
第4章 交互系统的集成第48-58页
    4.1 系统结构第48-49页
    4.2 系统功能模块定义第49-56页
        4.2.1 坐标标定模块第49-50页
        4.2.2 手势识别模块第50-52页
        4.2.3 手势跟踪模块第52-53页
        4.2.4 网络模块第53-54页
        4.2.5 系统控制模块第54-56页
    4.3 系统功能演示第56-57页
    4.4 本章小结第57-58页
第5章 结论与展望第58-61页
    5.1 手势交互系统的特点第58页
    5.2 展望和改进第58-61页
参考文献第61-63页
致谢第63-64页
个人简历第64页
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