一种基于Kinect的手势识别系统

发布时间：2018-09-09 02:08:44 来源：文档文库

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一种基于Kinect的手势识别系统

作者：刘啸宇韩格欣王瑞代丽男薄纯娟

来源：《物联网技术》2015年第05期

摘要：手势识别系统有着广阔的应用前景，一套稳定、高效的手势识别算法可以为其后的机器学习提供良好基础。简要分析了计算机图像处理结合Kinect在手势识别领域的应用，并提出了一种结合Kinect深度信息的可行的手势识别方法，最后通过实验验证了该算法的稳定性和效率。

关键词：Kinect；手势识别；特征提取；计算机图像处理

中图分类号：TP368 文献标识码：A 文章编号：2095-1302（2015）05-00-03

0 引言

人机交互方式多年来都停留在以键盘和鼠标为中心的传统方式上，然而，随着科技进步，特别是传感器技术和芯片制造技术的进步，工程师们正在不停的探索新的人机交互体验。已知的人机交互体验包括声音交互、脑电波交互、人体肢体姿态交互、手势交互等。这其中，基于计算机图像处理技术的手势识别已经拥有了广阔的应用。

手势识别技术可以利用在医疗领用，用于孤独症儿童的治疗；可以应用在沟通领域，用于聋哑患者的手语交流；也可以应用在游戏领域，创造新的游戏人机交互体验。但是，现行的手势识别系统之所以不够普及，很大一部分在于识别算法的稳定性和快速性得不到保证。这是因为使用计算机图像处理手段的手势识别系统受到计算机图像处理能力的极大制约。图像处理，特别是实时图像处理，在实际操作中会受到光照、遮蔽、阴影等因素的制约，每一种因素的变化都会对最终的识别结果造成影响。因此，如何得到稳定且置信度高的手势识别结果就成了各国计算机图像处理工程师的重要攻克方向。

幸运的是，在2009年6月1日E3 2009大会上首次公布的Kinect设备为这种要求提供了更进一步的保障。利用Kinect提供的深度信息，结合在计算机图像处理和机器学习领域早已颇有建树的开源计算机图形处理库OPENCV，开发者可以将制约图像处理的环境光因素降到最低，从而开发出稳定可靠的手势识别系统。