Android平台上的视觉手势识别技术探索
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"基于Android平台的视觉手势识别研究探讨了如何在Android系统中实现手势检测、分割及识别技术,特别关注了静态手势的识别,旨在为Android应用提供创新的人机交互方式。文章首先介绍了使用LBP特征的Viola-Jones目标检测算法进行手势检测,这种方法在人脸识别领域表现出色,且计算效率高,适用于移动设备。接着,文章通过肤色分割、边缘检测和轮廓提取等步骤实现手势分割,并利用傅里叶描述子和主元分析(PCA)进行特征提取和降维,最后采用K均值聚类方法进行手势识别。在硬件平台上,该研究在一台配备1GHz单核处理器、运行Android2.2操作系统的华为S7Slim平板电脑上实现了上述算法,并开发了相应的Android手势识别API,支持6种静态手势的检测与识别。实验结果显示,识别一幅352*288像素图像的平均时间仅为91ms。" 在本文中,作者首先介绍了手势检测的关键技术——基于LBP特征的Viola-Jones算法。此算法能够有效地检测出手势,同时由于其计算复杂度相对较低,故在资源有限的Android移动设备上也能保持良好的实时性能。这与传统的基于Haar-like特征的Viola-Jones算法相比,具有明显的优势。 然后,文章详细阐述了手势分割的过程,包括肤色模型的运用来隔离手势区域,Canny边缘检测算法找出边界,以及霍夫变换提取手势的轮廓。接下来,通过傅里叶描述子提取轮廓的形状特征,并结合主元分析(PCA)进行降维处理,降低了后续识别的计算负担。最后,利用K均值聚类算法对手势特征向量进行分类,从而实现手势识别。 实验部分,作者在华为S7Slim平板电脑上进行了系统实现和性能测试。这个设备配置相对较低,但该系统仍能在91毫秒内完成一帧图像的手势检测和识别,表明了系统的高效性和实用性。此外,作者还开发了一套Android手势识别API,方便开发者集成到自己的应用中,展示了这一技术在实际应用中的潜力,如通过特定手势控制摄像头拍照。 该研究为Android平台的人机交互提供了新的思路和方法,对手势识别技术在移动设备上的应用具有重要推动作用。未来的研究可能涉及动态手势识别、增加识别手势的种类,以及优化算法以适应更复杂的环境和更高的处理速度。
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