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复杂背景下的手势分割方法研究

作　者: 董静远
导　师: 徐向民
学　校: 华南理工大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: 肤色模型视觉注意机制运动差分手势分割
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

人机交互技术是当前信息产业竞争的一个焦点,手势作为人类最自然的表达方式之一,与其它非接触式交互方式相比较,具有简洁、丰富、直观的特点。以人手作为计算机的交互媒介,目前已经成为人机交互领域的重要研究内容。基于视觉的手势识别过程包含手势分割、跟踪、识别等关键技术。其中手势分割作为交互系统中第一个也是最关键的步骤,其效果直接影响后续的跟踪、特征提取以及识别的结果。由于手势本身具有多样性、多义性以及时间和空间上的差异性等特点,虽然目前涌现出很多不同的手势分割算法,但并不存在一个统一通用方法和模型。因此,研究复杂背景下手势图像的分割不仅具有重要的理论意义,而且具有广泛和很高的实用价值。文中首先在传统椭圆模型的基础上进行改进,提出了一种基于人脸先验知识的自适应肤色分割方法,有效利用了与手部肤色接近,但具有比手势更为明显特征的人脸,依据定位人脸区域的肤色分布,对椭圆模型的初始参数进行自适应的调整。实验证明,较传统肤色分割算法,本文所提出的算法分割效果准确,同时避免了迭代过程,快速简单,可适用于实时系统。文中还对模拟人眼视觉系统的视觉注意机制进行了研究,并将其引入传统的基于运动差分的手势检测方法,通过提取图像序列中包括亮度、颜色、方向等显著性信息,将不同视觉特征之间的显著度进行叠加,通过竞争机制选取候选目标区域,与累积帧差法的结果进行结合,可有效避免由于光照等因素引起的背景变化而造成的误检。最后对一般的手势分割流程进行改进,将自适应肤色模型与基于视觉机制的动态手势检测结合。为了验证算法具有可靠性和达到理想的分割效果,分别采用传统肤色分割方法、背景差分、以及两者结合的分割方法,与文中所提出算法进行实验对比。实验显示新方法实验产生的手势分割图像在准确度与鲁棒性上,均有较为理想的效果。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-10
第一章绪论  10-15
  1.1 研究背景和意义  10-11
  1.2 国内外研究现状  11-13
  1.3 目前该领域存在的技术问题和难点  13-14
  1.4 本文主要工作与结构安排  14-15
第二章基于肤色的手势分割方法研究  15-37
  2.1 概述  15
  2.2 颜色空间与肤色建模方法研究  15-29
    2.2.1 常用颜色空间分析  15-22
    2.2.2 肤色模型研究  22-29
  2.4 复杂背景下的肤色分割方法  29-32
    2.4.1 目前复杂背景下的肤色分割方法研究  29-30
    2.4.2 自适应分割法仿真实验  30-32
  2.5 改进的基于椭圆模型的自适应肤色分割方法  32-33
  2.6 改进算法仿真结果与分析  33-36
  2.7 本章小结  36-37
第三章基于运动的手势分割方法研究  37-59
  3.1 概述  37
  3.2 常用基于运动的手势分割方法研究  37-47
    3.2.1 常用算法介绍  37-46
    3.2.2 基于运动的手势分割算法比较  46-47
  3.3 改进的引入视觉注意机制的运动手势分割  47-56
    3.3.1 视觉注意机制概述  47-48
    3.3.2 视觉注意模型的建立  48-50
    3.3.3 改进的基于视觉注意机制的运动目标预检测  50-56
  3.4 实验结果与分析  56-58
  3.5 本章小结  58-59
第四章复杂背景下的手势分割方法  59-66
  4.1 改进的复杂背景下自适应手势分割算法流程  59-60
  4.2 算法仿真与性能分析  60-65
    4.2.1 仿真环境  60
    4.2.2 实验效果分析  60-65
  4.3 本章小结  65-66
结论  66-68
  5.1 本文主要工作总结与研究结论  66-67
  5.2 后续工作展望  67-68
参考文献  68-73
攻读硕士学位期间取得的研究成果  73-74
致谢  74-75
附件  75

复杂背景下的手势分割方法研究

内容摘要

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