基于计算机视觉的图书馆虚拟现实导航系统中手势识别关键技术研究

本文主要探讨了虚拟环境中手势识别技术的研究总结，着重于在计算机视觉背景下的人机交互。作者崔育礼，作为同济大学软件学院硕士研究生，专业攻读软件工程，其硕士论文主题为"手势识别若干关键技术研究与应用"，指导教师为尹长青和谭人杰。论文背景指出，随着信息技术的快速发展，将自然手势这一直观交流方式引入虚拟现实（VR）环境中的需求日益增长，尤其是在图书馆等特定场景中的导航系统。 研究的核心内容围绕计算机视觉技术展开，具体包括： 1. 手势图像采集和预处理：这是识别过程的基础，涉及到如何捕捉到清晰、准确的手势图像，以及对图像进行去噪、增强等预处理步骤，以提高后续分析的精度。 2. 手势图像分割和特征提取：通过图像分割技术将手势从背景中分离出来，然后提取出能反映手势特性的关键特征，如形状、位置和运动轨迹等。 3. 手势建模和匹配：建立手势的数学模型，以便与已知的手势数据库进行比较和匹配。这通常涉及模式识别算法，如Freeman链或模糊集等，以实现高效和准确的手势识别。 4. 应用实例：论文提出了一种优化方案，针对图书馆虚拟现实导航系统的需求，采用基于计算机视觉的手势输入技术，利用VC++开发平台和OpenCV库函数，构建了一个实际的系统平台。该系统旨在提供用户友好的交互体验，通过识别用户的自然手势来控制虚拟环境中的导航和信息查询。 本文不仅对现有的手势识别技术进行了深入研究，还提出了针对特定应用场景的实际解决方案，展示了在虚拟环境中有效利用手势进行交互的技术潜力。这一研究对于推动人机交互技术的发展，尤其是增强现实和虚拟现实应用中的用户体验具有重要意义。