计算机视觉下的手势识别技术在虚拟现实导航中的应用

"这篇硕士学位论文主要探讨了手势识别的关键技术及其在图书馆虚拟现实导航系统中的应用，由崔育礼撰写，导师为尹长青和谭人杰，属于软件工程领域，发表于2008年。" 手势识别是人机交互领域的一个核心研究领域，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，以创建更加符合人类行为习惯的交互体验。随着计算机技术的快速发展，手势识别技术在过去几年取得了显著的进步。 论文深入研究了基于计算机视觉的自然手势识别技术，涵盖了以下几个关键步骤： 1. 手势图像采集与预处理：这部分涉及到如何使用摄像头或其他传感器捕捉手势图像，并对手部图像进行预处理，如去噪、增强对比度，以便后续处理。 2. 手势图像分割：此阶段的目标是将手部从背景中分离出来，通常使用边缘检测、阈值分割等方法。 3. 特征提取：从分割后的手势图像中提取有意义的特征，如关节位置、轮廓形状、颜色分布等，这些特征对于识别至关重要。 4. 手势建模：建立手势模型，可以是静态模板、动态模型或者基于统计的学习模型，用于描述各种手势的形态。 5. 手势匹配：将提取的特征与已建模的手势进行比较和匹配，以确定识别结果。 论文特别关注了这些技术在图书馆虚拟现实导航系统中的应用，提出了优化的解决方案。利用VC++编程环境，结合OpenCV库，成功构建了一个图书馆虚拟现实导航系统平台。该系统能够理解并响应用户的特定手势，从而实现对虚拟环境的导航。 此外，论文还提到了关键词如边界跟踪（可能指的是对手指或手部边缘的追踪）、Freeman链（一种用于描述曲线的数学工具，常用于图像分析）和模式匹配及模糊集理论，这些都是手势识别中常用的技术手段。 这篇论文为手势识别技术的研究提供了深入的见解，并将其应用到实际系统中，展示了手势识别在虚拟现实环境中的潜力和实用性。通过这些技术，用户可以通过自然的手势与虚拟环境进行交互，提升用户体验。