【摘 要】
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该文面向人机交互中的手势输入,研究基于视觉的连续手势的分割、特征提取取、识别等技术.该论文将基于颜色、运动、以及形状等模式信息的分层次融合的策略用于连续手势的检测
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该文面向人机交互中的手势输入,研究基于视觉的连续手势的分割、特征提取取、识别等技术.该论文将基于颜色、运动、以及形状等模式信息的分层次融合的策略用于连续手势的检测、分割、以及描述.在低层,通过图像运动检测得有效的手热段落,然后利用皮肤颜色和背景颜色模型,要松弛法原理的帮助下,通过迭代的方法得到可靠的手形区域的分割.在高层,利用手形的形状特征,将手形分为手指区域和手掌区域,得到基于几何形状的手势特征.同时提出了使用形态距离图和可见椭圆等基于几何特征的特征提取方法.设计并实现了一个实时的基于形状的连续手势识别系统,在这个系统中,该系统将用户输入26种手热命令实时转化为英文字母流,然后利用文法分析器对字母流进行自动规约和识别.将其转化为系统可操作命令.
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