基于Hausdorff距离的手势识别关键点算法研究

"本文详细探讨了Hausdorff距离在手势识别中的应用，结合上海市自然科学基金资助的‘手势识别和合成算法’课题，提出了一种基于手势关键点识别的算法。该算法包括图像预处理、特征提取和识别三个步骤。在预处理阶段，使用Roberts梯度算子进行图像锐化，并通过最大化方差法进行二值化。特征提取阶段，通过八方向链码搜索法提取边缘轮廓，并计算弯曲度以确定关键点，如指根和指尖。识别阶段，利用Hausdorff距离计算待识别图像与标准手势库的匹配度，选择最小距离对应的手势作为识别结果。同时，通过尺度变换克服手势大小变化的影响。实验结果显示，该算法具有高识别效率，识别率接近85%。关键词包括图像锐化、八方向链码、关键点、Hausdorff距离和手势识别。" Hausdorff距离是一种衡量两个集合之间最大距离的度量，在这篇论文中被应用于手势识别。它是计算一个集合中任意一点到另一个集合中最近点的距离的最大值。在手势识别中，这个概念被用来比较待识别手势图像的关键点（如手指关节）与标准手势库中的模板之间的相似性。通过这种方式，即使手势的大小、位置或角度有所变化，也能找到最匹配的标准手势，从而提高识别准确性。 论文作者苏九林在计算机应用技术专业攻读硕士学位，其导师葛元指导了这项研究。论文中提到的手势识别系统旨在模仿人类日常生活中的自然交流方式，将手势作为人机交互的桥梁。这一领域的研究综合了模式识别、图像处理、心理学和认知科学等多个学科的知识。 在特征提取阶段，使用八方向链码搜索法能有效地跟踪手势边缘，并计算边缘的弯曲度，这有助于识别手指的位置。而Hausdorff距离则在此基础上发挥作用，它能处理手势在尺度上的变化，使得识别过程更具鲁棒性。通过实验验证，这种基于关键点特征的识别算法表现出了高效性和较高的识别率，这为实际应用提供了有力支持。 这篇论文详细阐述了如何利用Hausdorff距离优化手势识别过程，展示了在实际应用中解决复杂问题的能力，对于AI领域尤其是人机交互和模式识别的研究具有重要的参考价值。