Linux 手势识别,基于嵌入式Linux的手势识别技术研究
摘要：
随着科学技术的发展,手势识别技术也得到了很大的提升,基于视觉的手势识别逐渐成为人机交互技术中的研究热点.它应用于各种控制领域,如智能控制,机械手以及手语识别等.目前,嵌入式技术和相关产品也早已广泛应用于各种智能设备,将嵌入式设备与基于视觉的手势识别技术相结合,人们生活方式将会产生巨大的变化.因此,设计一种高效,方便,自然的手势识别系统,具有非常重要的实用价值和现实意义.本文通过对国内外手势识别技术发展现状的把握,深入研究了手势识别技术.具体研究内容如下: 首先,在图像预处理方面,通过对图像进行拉伸提高图像的对比度,采用均值滤波法对环境和设备带来的噪声进行滤除,通过canny算子和二维最大类间阈值分割算法,对手势图像进行边缘检测和阈值分割. 其次,通过阈值分割和边缘检测处理之后,对图像进行特征提取,由于Hu不变距具有平移,旋转以及缩放的不变性,采用Hu不变距对手势图像进行特征提取.通过Hu矩计算两幅图像之间轮廓的相似度,选择相识度较高的值作为识别准则.为了更好实现人机之间的交互,对手势跟踪做了详细研究,利用帧差法与CamShift跟踪法相结合的方式,对传统的CamShift跟踪法加以改进. 最后,通过嵌入式平台与开源计算机视觉库openev相结合,实现阈值分割,特征提取,手势识别等算法.由于开源计算机视觉库opencv中HighGUI对GTK2.0+库的依赖性,与嵌入式开发板存在兼容问题,因此采用Qt/QtEmbeeded C++库代替HighGUI部分实现图像处理. 由实验结果可知,本文设计的基于嵌入式Linux的手势识别系统具有较好的实时性和实用性.
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