本文選題：動(dòng)態(tài)手語(yǔ)識(shí)別 + Kinect　； 參考：《南京航空航天大學(xué)》2016年碩士論文

【摘要】：手勢(shì)識(shí)別是當(dāng)前計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的熱點(diǎn)問(wèn)題之一。手語(yǔ)作為一種特殊的手勢(shì),是聾人與聾人、聾人與健聽(tīng)人之間進(jìn)行交流的“語(yǔ)言”。對(duì)手語(yǔ)進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別,不僅可以創(chuàng)建聾人與健聽(tīng)人之間的無(wú)障礙交流平臺(tái),同時(shí)也可以提高計(jì)算機(jī)的感知能力,增加人機(jī)交互方式。本文使用體感攝像頭Kinect,它可以返回深度信息,同時(shí)具備對(duì)人體骨骼進(jìn)行識(shí)別定位的功能,本文正是利用Kinect這一特點(diǎn),實(shí)現(xiàn)對(duì)動(dòng)態(tài)手語(yǔ)的識(shí)別。動(dòng)態(tài)手語(yǔ)可以利用手勢(shì)軌跡曲線加關(guān)鍵手型的方式進(jìn)行描述,但事實(shí)上大多數(shù)手語(yǔ)通過(guò)軌跡曲線的匹配即可完成識(shí)別。因此本文提出了一種對(duì)動(dòng)態(tài)手語(yǔ)進(jìn)行分級(jí)匹配的識(shí)別策略。一級(jí)匹配通過(guò)對(duì)軌跡曲線的相似性度量完成;若通過(guò)一級(jí)匹配可以得到識(shí)別結(jié)果,那么識(shí)別過(guò)程可以結(jié)束,否則進(jìn)入二級(jí)匹配,即再對(duì)手語(yǔ)的關(guān)鍵手型做識(shí)別。由此,首先引入卡爾曼濾波對(duì)Kinect檢測(cè)到的手部位置進(jìn)行校正,同時(shí)利用Kinect返回的深度信息并結(jié)合卡爾曼濾波提出了一種手部區(qū)域的精確分割算法;然后提出了一種曲線的歸一化算法,用以消除不同手語(yǔ)者的動(dòng)作、時(shí)間差異,同時(shí)還提出一種基于軌跡曲線密度的關(guān)鍵幀檢測(cè)算法,并從關(guān)鍵幀中提取手型特征,完成對(duì)手語(yǔ)的特征描述;最后,在一級(jí)匹配中,結(jié)合關(guān)鍵幀信息,對(duì)DTW算法做了優(yōu)化改進(jìn),使之更加適用于手勢(shì)軌跡曲線的相似性度量,二級(jí)匹配采用模板匹配的方式對(duì)關(guān)鍵手型的組合做識(shí)別。以上述算法為基礎(chǔ),使用C#為開(kāi)發(fā)工具,本文設(shè)計(jì)完成了一個(gè)實(shí)時(shí)的動(dòng)態(tài)手語(yǔ)識(shí)別系統(tǒng),該系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)60個(gè)常用動(dòng)態(tài)手語(yǔ)的識(shí)別,且可以面向非特定人群。
[Abstract]:The recognition of dynamic sign language is realized by using Kinect .
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41
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本文編號(hào)：2087041