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基于ROS的手势识别系统

2019-04-07 20:04:06 来源:51毕业论文网 访问量:215

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 摘     要
为满足更加自然和人性化的人机交互需求,本文对自然场景下、固定摄像头的手势识别问题进行了研究,在对国内外手势识别的研究现状和手势识别常用技术进行研究和分析后,对以下几个方面做具体分析与验证:手势分割、特征提取、手势识别和手势跟踪。
 
关键词:机器视觉;背景差分法;Hu 矩;形状匹配;CamShift 算法在机器人领域,1991 年,Hans Rijpkerma 和 Michael Girarol 通过对人类的活动进行观察而获得经验,开发了基于知识的手动作系统,采用人工智能技术进行识别,在该领域研究时间较早。韩国 Inda 大学和 Korea Polytechnic 大学的 JongShillingLee、YongJoo Lee 等人采用熵分析法,在复杂的背景下,将视频流中的手势区域分割出来,并进行识别。采用链码法检测手势轮廓,并求取手势轮廓的重心,再算出重心到手势边界各像素点的距离,该系统对 6 种手势进行识别,平均识别率达95%。印度一位学者 Meenakshi Panwar 提出了一种基于结构特征的手势识别算法,该算法首先去除背景,再对剩下的团块进行方向的检测、拇指的检测和手指数量的检测,最终将手势识别出来。此外,许多大型电子公司也加入了手势识别的行列,将手势识别作为研究和发展的项目,并取得了显著的效果。
2012 年,三星生产了一款智能电视机,该电视机将手势识别、人脸识别和语音识别相结合,用户通过语音或者简单的手势,就可以对电视进行开关机、频道切换、音量调节的操作,还可以实现上网或搜索等较复杂的功能。微软研发机构与华盛顿大学共同研发了一款采用笔记本的某些硬件进行手势识别的系统,该系统被称为 Sound Wave,他使用多普勒效应的原理,对任何靠近电脑的手势和动作进行识别并作出反应。国内对手势识别系统的研究更多的出现在大学和研究院中。清华大学计算机科学与技术系的祝远新等人提出了一种基于视觉的动态孤立手势识别技术,通过分析图像运动时的时变参数模型和鲁棒性回归,将手势的表观特征构造出来,手势模板采用最小最大优化算法进行创建,利用模板匹配来识别手势。王凯等人设计了一种基于 AdaBoost 算法和光流法的实时手势识别系统,图像采集系统实时采集手势视频,对采集到的手势图像处理后,就可作出较为准确的识别;其中,采用 AdaBoost算法进行静态手势识别,运用光流法和模板匹配法进行动态手势识别。中国科学技术大学和哈尔滨工业大学的腾达、刘岩等人提出了基于“大小手”的实时识别系统,把手分为大手和小手,双手重叠时看成一只手;该文运用背景差分法去除背景,利用大手和小手的特征检测手势,最后利用动态时间识别手势。手语应用方面,哈尔滨工业大学的吴江琴、高文的输入设备为 Cyberglove 型号数据手套,并采用 DGMM( Dynamic Gaussian Mixture Model)识别方法,可以对中国手语字典中的174 个词语准确识别,识别率为 98.2%。
1.2 选题背景及其意义
从计算机的出现,到如今手机几乎可以拥有计算机的任何功能,计算机的容量在变大,但体积在不断变小,科技发展的速度令人惊叹不已,使很多人都对人机交互的研究产生了很大兴趣。刚研发出的计算机,需要几间房屋的面积才可以勉强放得下,操作也很复杂;随后出现的计算机,体积在不断缩小,操作方法也在不断优化,更加便于人们的操作。从八九十年代出现的键盘、鼠标,直到如今出现的触摸屏,都在不断的降低人机交互的难度,更提高了人机交互的速度和稳定性。但是,人机交互仍然存在很多限制,人与人之间的交互方法有很多,可人机交互即使经过无数次的改良换代,却仍然差强人意。
随着触摸屏技术的出现,用户已经逐渐熟悉并适应了人机交互。随着人机交互在技术和方法上不断的发展,人机交互正逐步向手势识别时代迈进。手势识别已在市场上的各类游戏娱乐设施中初见规模,但是应用到日常生活中来,还需时日。例如,跟随屏幕中播放的游戏画面,用户只需要进行模拟动作,游戏就可识别出这种动作并进行反应;用户手中不必抓握游戏手柄,只需要进行肢体动作。这种人机交互就大大的释放了人类的肢体,使人机交互更加自由。日本的 Wii 游戏机已经实现这种功能,把肢体动作转换为三维空间的运动,电脑识别完成后来控制游戏;索尼公司推出了一款大型游戏机,也是基于摄像头的,通过识别用户操作来代替传统的游戏控制器。自 2007 年 iphone 手机的出现,就引领了一场人机交互领域的潮流,更新换代速度之快令人惊奇。2009 年,MTI 的 Pranav Mistry 设计了一款可佩带的识别交互系统,称为 SixthSense 系统,它将摄像头、微型投影仪、智能手机结合为一体,它一出现便受到TED(technology entertainment design)大会的关注。这一系列的应用,预示着下一代的人机交互技术应该拥有以下特点:(1) 操作自由:用户可以释放双手,不必再使用键盘、鼠标等输入设备,屏幕也不再是唯一的输出系统。(2) 交互效率高:现代计算机可以处理大量的数据,但点对点的输入模式,使计算机能够获取的信息很少,没有充分利用计算机的功能;下一代交互技术应该更加注重动作、语言等多方位输入信息,提高交互效率。(3) 交互智能化:下一代交互技术应该智能的去判断用户的动作、语音输入等信息,使人机交互更加方便。(4) 操作人性化:由于计算机还处在不断的发展中,使人机交互存在很多限制,需要用户去适应计算机,导致人机交互需要一定的知识储备,学历水平低的人群,操作计算机仍然存在问题。
1.3 研究内容
1.3.1,介绍了手势图像的分割和特征提取,本文是在自然环境下的手势识别,所以环境中存在很多干扰,如何去除干扰并准确将手势分割出来是本章的主要内容。因此,本文选用背景差分法将背景中大量固定的干扰去除,然后采用肤色分割法在运动的前景中将手分割出来;手势的准确分割决定后续特征提取与手势识别的准确性。本文的特征提取采用 Hu 矩,Hu 矩具有平移、旋转、缩放不变性,可以很好的描述手势的特征。
1.3.2,介绍了手势的识别,本文采用形状匹配来进行手势的识别,使用的模板是标准手势分割后得到的理想轮廓图,模板与现场采集到的手势进行匹配,得出识别结果。
1.3.3,介绍了手势的跟踪,充分利用色彩空间的特点,对手势进行跟踪。本文采用的是 CamShift 算法,原理是将目标手势 HSV 空间的 H 分量的直方图计算出来,通过直方图的反向投影获取目标像素的概率分布,自动跟踪并调整目标窗口的重心位置与大小。
1.3.4,对基于机器视觉的手势识别系统进行了仿真,本文采用 C和Python与UBUNTU进行软件平台的搭建,对上述提出的各种算法进行验证。
 
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