基于图像高阶NMI值的手势识别算法研究-计算机应用专业论文.docx

y 64091.8 论文独创性声明 本论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果.论文· 俨除了特别加以标注和致谢的地方外 6 不包含其他人或其他机将已经发表或 填写过的研究成果. .其他同志对本研究的启发和街傲的贡献均已在论文中作 f 明确的声明并表示了谢意、 作者签名军 fI 0 亿日期: Tg- .:If... a 亿 论文使用授权Jlt明 本人同立k海海运学院有关保留、使用学位论文创规定*即 t 学校有权 保黯送交论文复印件，允许论文被查闵和借阅 3 学校可以上网公布论文摘余 部或部分内容 s 可以采用影印、缩印或者其它复制手段保存论文·保密的论 文在解密后遵守此规定. 何鸥在(认导师签名:干 日期: J，:r句，令 ν 1基于图像高阶 NMl 值的手势识到算法研究 摘要 手势识别的研究具有广阔的实际应用前景，具体表现在诸多方面如:对语音识别 起着辅助作用:利用手势控制 VR (Virtual Real ity) 中的智能化:机器人的示范学习; 虚拟现实系统中的多模式接口:可以使聋哑人使用手语和正常人交流等。另外，手语 的研究涉及到教育学、计算机图形学、机器人运动学、医学等多学科。 本文结合上海市自然科学基金资助课题手势识别与手语合成，从手势图像的 预处理、手势的特征提取和手势的分类器设计等三方面研究了基于视觉的手势识别的 识别算法。 在图像预处理阶段，我们先对手势图像进行灰度化处理，再用高斯模板对手势图 像进行平滑去噪，平滑后的图像我们用 KSW 娟方法对手势图像进行二值化，对二值化 后的图像作去除麻点和区域生长的操作，以得到最佳的二值化效果， 在特征提取环节，我们提出了根据手势的伸展方向对手势进行粗分类，然后提取 手势图像的高阶 NMI 值作为手势的特征向量对手势进行识别的方法，这种方法中提取 的特征有良好的旋转、大小和平移的不变性。 在分类器的设计上，我们用留一法将 9 套手势图像划分为 8 套设计集和 l套考试 集，然后先根据手势伸展方向分类，再计算考试集中手势与设计集中手势的欧氏距离， 最后用带拒绝决策的 K 近邻法来识别判断。 实验的结果证明了我们的方法是完全行之有效的，系统对考试集识别错分率仅为 6.67% ，拒识率为10%。 关键词z 手势识别，图像预处理，手势伸展方向，图像高阶 NMI 值， K-近邻法 第 2 页 摹于留像离阶 摹于留像离阶 NMI 值的孚势识到算法研究 基于图像高阶 基于图像高阶 NMI 值的手势识别算法研究 ABSTRACT The Research of GestureLanguage can be applied in many fields such as Computer aided GestureLanguage Teaching，TV Bilingual Broadcastíng，the research of Virtual Human. The research of Gesture-Language includes the following subjec惊 Education. Computer Grapholo的事 Robot Motion and Physic etc. It is a very meaningful subject.丁he reearch of Gesture Re∞gnition has a wide range of applications such as: the communication be伽een the deaf and the normal， the aided recognition of voice recognition ，the conlrol of VR. the study of robot . This paper discussed the research of visionbased Gesture Recognition fbased in 3 aspects: gesture image preprocessing of classifier. f feature extraction and the des?gn In the process of image preprocessing there are several image operations. FirstlYt The system is to turn RGB colour images taken from digital camera into gray-scaled images. Then System takes the smoothing