低成本嵌入式无穿戴手形识别系统设计

"这篇资源是国立中央大学资讯工程研究所硕士研究生林罡旦的论文，题为《可携式手型辨识系统》，由苏木春博士指导。该论文探讨了一种可嵌入式的手形识别系统，旨在设计一个低成本、易于使用且适合大规模生产的解决方案，用户无需佩戴额外设备就能通过手势控制硬件。系统能识别左手背的手势，当前可识别0到9的数字，有潜力扩展到识别更复杂的数字序列，适用于互动式玩具、电视选台器和家电控制等多种场景。论文中涉及的图像处理和识别算法在解决硬件资源有限的问题时，提出了多种可能的特征提取和分类方法。" 这篇论文详细阐述了如何构建一个可嵌入式的手形识别系统，该系统基于图像处理和影像处理技术，可能采用了特定的算法来提取手形特征并进行分类。图像处理在识别系统中起着至关重要的作用，它包括预处理步骤，如灰度化、噪声消除和边缘检测，以突出手形的关键特征。之后，可能使用了机器学习算法，如支持向量机（SVM）或神经网络，来进行手形的分类。这些算法能够在有限的硬件资源条件下运行，确保系统的实用性和成本效益。 此外，论文还提到了未来的发展方向，如增加识别的复杂性和准确性，这可能涉及到更复杂的特征工程和优化算法。手形识别系统对于人机交互领域具有很大的应用价值，尤其是在物联网设备和智能家居中，能够提供直观且无需物理接触的控制方式。 这篇论文不仅深入研究了嵌入式环境中的手形识别技术，而且讨论了如何在成本限制下实现高效识别，为后续的开发和研究提供了基础。论文的作者通过授权书同意将论文内容开放给公众，促进学术交流和资源共享，符合科研界的开放获取原则。