计算机视觉下的手势识别技术在虚拟现实中的应用研究

"崔育礼的硕士学位论文，专注于手势识别技术在软件工程中的应用，特别是在虚拟现实和图书馆导航系统中的实现。论文深入探讨了手势图像采集、预处理、分割、特征提取、建模和匹配等关键步骤，并使用VC++和OpenCV库构建了一个实际的系统平台。关键词包括手势识别、虚拟现实、边界跟踪、Freeman链、模式匹配和模糊集。" 手势识别技术是人机交互领域的重要研究方向，其目标是将手势这一自然且直观的交流方式融入到人机交互界面中，以创建更加人性化的人机交互体验。随着计算机技术的进步，手势识别的研究取得了显著的发展。尽管如此，由于手势的多样性和多义性，以及时间、空间的变化，加上手部的复杂性和视觉感知的不确定性，手势识别仍然是一个跨学科的复杂问题。 该论文主要关注基于计算机视觉的自然手势识别技术。首先，手势图像的采集和预处理是基础，这包括捕获手部图像并进行噪声消除、增强图像质量等处理，以便后续步骤的进行。接着，手势图像的分割是识别的关键，通过分割技术可以将手部从背景中分离出来。论文中可能涉及了边界跟踪方法，如Freeman链码，来精确地描绘出手部轮廓。 特征提取阶段，从分割后的图像中提取有意义的特征，这些特征可能包括手的形状、运动轨迹等。然后，手势被建模，通常使用模板或统计模型，以便在匹配阶段与预先定义的手势库进行比较。论文中提到的模糊集理论可能用于处理识别过程中的不确定性和模糊性，提高识别的准确性和鲁棒性。 最后，作者利用VC++编程环境和OpenCV库，实现了图书馆虚拟现实导航系统。OpenCV是一个强大的计算机视觉库，包含许多用于图像处理和模式识别的函数，非常适合于手势识别的应用。这个系统能够理解用户的手势，并据此在虚拟环境中导航，提供了一种创新的交互方式。 这篇论文对手势识别技术进行了全面的研究，不仅理论分析了各个关键技术，还通过实践构建了一个具体的应用实例，为虚拟现实和人机交互领域的手势识别提供了有价值的参考。