静态手势识别技术在人机交互中的应用探索

"该文档是一个关于静态手势识别的研究总结，作者在本科阶段完成。文档详述了一种静态手势识别的方法，涵盖了从手势分割、特征提取到分类器的应用等多个环节，并介绍了两种不同的数据库。" 在静态手势识别领域，这篇文档首先介绍了研究背景与意义。手势识别作为人机交互的重要手段，因其非接触、直观的特性受到了广泛的关注，特别是在人机协同、手语理解和智能控制等领域有广泛应用。例如，在人机协同中，手势识别可以提高工作效率；在手语理解中，它能帮助特殊人群更自然地交流；而在智能控制中，手势可以便捷地操控各种设备。 文档接下来详细阐述了手势识别的技术流程。首先是手势分割，利用肤色模型（如基于颜色空间和高斯肤色模型）和大津算法进行初步分割，接着通过去噪优化图像。在改进的分割算法中，作者可能提出了特定的优化策略以提高分割效果。 特征提取部分，文档提到了基于轮廓的特征，包括如何提取轮廓以及利用不变矩和傅里叶描述子来表征手势的形状和结构。这些特征对于区分不同手势至关重要。 在分类器的选择上，文档涵盖了模板匹配法、BP神经网络和朴素贝叶斯分类器。模板匹配法通过比较手势图像与预定义模板的相似度进行分类；BP神经网络则通过学习和调整权重来进行分类，文档中还详细解释了K折交叉验证、神经网络原理及其参数设置；朴素贝叶斯分类器则基于特征的概率独立性假设进行分类。此外，文档还讨论了特征融合，即结合多种特征以提高识别准确率。 最后，文档对各种分类方法进行了实验结果分析，比较了它们在静态手势识别任务上的性能，并对未来的研究方向进行了展望。通过这些内容，读者可以获得手势识别技术的全面理解，并可能为自己的研究提供启示。