摘要：

最近几年来,随着计算机技术的发展和成熟,越来越多的研究者将注意力转移到人机交互手段的改进上,研究符合人际交流习惯的人机交互方式。由于人的手势作为交流工具在人们的日常生活中被广泛的应用,手势识别技术在此背景下得到了快速的发展。基于计算机视觉的手势识别技术具有人手处于自然状态,手势信息采集、录入简单的特点,是作为符合人际交流习惯的人机交互的有效方式。然而,人手的肤色存在显著的个体差异,加之外界环境因素的影响,复杂背景中类肤色区域的存在等因素,这些都给基于视觉的手势识别造成了极大的难度,使得这个研究方向成为一个极富挑战性的多学科交叉的研究课题。本文在Microsoft Visual Studio2008环境下借助OpenCV开发包实现基于视觉的手势识别,将手势识别提取出的手势手形信息和手势的运动信息作为控制参数,实现对OpenGL编写的2D小游戏的控制。通过手势识别应用在计算机软件的操作的方式改变人机交互的模式,尝试更符合人际交流习惯的人机交互方式。 通过摄像头采集人手的视频图像,将图像进行预处理。将处理后的图像进行色彩空间的转换,转换后利用肤色在此颜色空间的聚集性特征,提取和分割手势。手势的提取分割中根据色彩分量值把图像转换成灰度值图像,设置合理阈值对灰度图像做二值化处理。之后,将二值图像进行膨胀、腐蚀和开闭运算的形态学处理,消除干扰点。通过计算手势目标点的密度分布特征值作为手势特征,将手势特征与标准模板匹配识别出具体手势。最后,OpenGL编写2D小游戏,将手势识别过程中提取的手势手形信息和手势运动信息控制游戏,代替鼠标和键盘对游戏的操作。 本文的研究目标是实现基于视觉的手势识别技术应用到计算机游戏中,实现通过手势控制游戏的目的。研究的主要价值体现在:手势提取和分割过程中,通过将手势图像转换到HSV色彩空间,利用该空间的像素点的色度信息分割肤色,具有排除光线,背景等环境因素和个体差异因素的干扰问题,使手势的提取和分割的准确率大大提升。手势目标点的密度分布特征作为手势特征的提取方式具有旋转、平移和缩放不变性,能够削弱人手的大小,人手距离屏幕中心位置偏移量的不I司,以及人手距离手势采集摄像头的距离远近等人为因素对识别的准确率造成的影响。将基于视觉的手势识别技术应用到计算机游戏中,是改变人与计算机交互方式的探索。

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