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《广西科技大学》 2014年
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基于Kinect的手势识别及其在多媒体辅助教学中的应用研究

刘诗雄  
【摘要】:21世纪的教育行业正向智能化方向发展,智能教室是其最具代表的产品之一。它是一个以人机交流互动为核心、依靠智能技术实现的现代化教室。这种高度智能的教室,其交互行为一般依靠手势来完成。对手势进行认知的技术——手势识别方案有多种,本文使用的是其中基于机器视觉的识别技术。Kinect摄像头是由微软开发的一款体感设备,它能够很好捕捉人体的动作、声音,从而实现人机交互。本文介绍了作者利用Kinect和视觉处理技术对用户的动静态手势进行识别的方案,并将其运用于课堂教学的辅助工作。 主要研究内容有:对测量方法进行了改进,得出手势识别时所需的摄像头内参和畸变参数;其次对所获得的深度信息进行线性变换、轮廓提取等处理,采用结合最近邻法则的阈值法来提取手势区域,获取手型边缘不变矩后,使用距离度量函数实现静态手势识别;接着使用手势动态检测和去抖动预处理手部三维坐标,利用链码离散化提取动态手势特征,将语音识别常用的HMM算法运用于手势识别,达到了正确识别动态手势的目的;最后在手势识别的基础上构建手势识别系统,并设计出应用于多媒体教学中的方案,将其运用到课堂教学中。 本文提出的方案能够有效的识别静态和动态手势。实验表明,在背景复杂、光照易变的条件下,能有效的对静态手势进行识别;在采集的动态手势样本未定义的情况下,能很好的拒识,因此整个识别系统具有一定的鲁棒性。但是该方案还存在许多不足,需要在今后的工作中继续改进,从而达到增强系统易用性、减少手势误识率的目的。
【学位授予单位】:广西科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:TP391.41;G434

【参考文献】
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【二级参考文献】
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