基于计算机视觉的动态手势识别技术研究

"这篇论文研究了一种基于计算机视觉的动态手势识别方法，由东南大学自动化学院的江潇和路小波提出。该方法包括皮肤分割、手部特征提取、手部跟踪和轨迹识别四个主要部分，旨在实现对不同背景下的动态手势的稳健识别。" 在人机交互领域，尤其是近年来，技术发展迅速，手势识别技术成为了重要的代表之一。这篇论文关注的是动态手势识别，它对于提升人机交互的自然度和效率具有重要意义。动态手势识别不仅在日常生活中有着广泛的应用前景，如智能家居、虚拟现实和智能汽车等，也在工业控制、医疗健康和教育领域显示出巨大的潜力。 论文提出的识别方法首先通过YCrCb颜色空间进行皮肤分割，有效地从复杂背景下分离出手部区域。颜色空间的选择是为了适应各种光照条件，确保在不同的环境背景下都能准确识别出手部。接着，作者设计了一种新的算法来检测手指的数量，这是特征提取的关键步骤，因为它直接影响到手势识别的准确性。 在手部跟踪阶段，论文采用了椭圆拟合和运动特征相结合的方式。椭圆拟合用于确定手部轮廓，而运动特征则帮助系统追踪手部在连续帧间的移动。为了处理可能的手部重叠问题，研究者还制定了一些特殊的跟踪规则，以防止误识别。 最后，论文提出了一种简单但有效的轨迹识别方法，用于识别经过跟踪后得到的手势轨迹。这种识别方法可能是基于模板匹配或机器学习模型，通过对预定义的手势模板进行比较，或者训练模型以学习和识别各种手势模式。 这篇论文的研究贡献在于提供了一种鲁棒且实用的动态手势识别框架，解决了背景干扰、手部跟踪以及手势轨迹识别等关键问题。这种方法对于推动计算机视觉在人机交互中的应用，特别是在动态手势识别技术的发展上，具有积极的促进作用。未来的研究可能会进一步优化这些方法，提高识别精度和实时性，以便更好地服务于实际应用。