彩色背景下的手势识别与分割算法研究

"这篇论文探讨了基于视觉的手势识别技术，特别是如何在复杂背景下处理和识别手势。研究涉及彩色图像的预处理方法，包括背景图像获取、差影法、彩色和灰度阈值分割以及平滑化处理。此外，论文还提出了一种结合RGB和改进HSV空间的肤色模型进行手势分割的新方法，适用于实时图像处理。其次，论文介绍了一种基于单目视觉的手势识别算法，利用边缘方向局部直方图和几何特征矩进行特征提取，并结合K-means聚类和修正的Hausdorff距离进行手势识别，表现出优于传统统计方法和单纯Hausdorff距离方法的效果。最后，构建了一个手势识别系统，采用QuickCam Pro 4000摄像机采集图像，实现手势的识别功能。关键词包括：手势识别、边缘方向直方图、Hausdorff距离、几何矩。" 这篇论文详细研究了基于计算机视觉的手势识别技术，这一技术在人机交互领域具有重要应用。首先，论文介绍了一种针对复杂背景的手势图像预处理策略。通过获取背景图像，与采集的手势图像进行差影法处理，接着进行彩色和灰度阈值分割，以及平滑化操作，有效地将手势从复杂背景中分离出来。这种方法在实际测试中证明了其有效性。 其次，论文提出了一个新的肤色模型，用于在复杂背景下分割手势。它结合了RGB空间的粗分割和改进HSV空间的细分割，简化了算法并提高了分割精度，适合实时图像处理。 接下来，论文介绍了一种创新的单目视觉手势识别算法。该算法利用初始化过程获取特征参数，结合视频跟踪实时确定手势区域。关键创新在于引入边缘方向局部直方图和几何特征矩的结合，用于特征提取。通过K-means聚类进行动态手势特征聚类，并采用修正的Hausdorff距离进行手势识别，实验结果显示这种方法在识别英文字母手势时优于传统的统计方法和单纯使用Hausdorff距离的方法。 最后，论文构建了一个实际的手势识别系统，该系统集成了上述算法，使用QuickCam Pro 4000摄像机捕获图像，并实现了基于边缘方向直方图和几何矩的特征提取，从而实现准确的手势识别。 总结来说，这篇论文深入探讨了基于视觉的手势识别技术，提出了有效的图像处理和识别算法，对于人机交互领域的发展具有重要意义，特别是在提高手势识别的准确性和实时性方面。