摘要：随着视觉技术发展的不断更新,人们开始对手势交互越来越青睐。这个技术不但可以解决传统的信息交互的弱点,还可以更好融合人们生活习惯。它是一种自然、和谐的人机交互方式,目前已经有许多基于计算机视觉的手势识别研究,但仍然存在很大的改进和拓展的空间。手势识别的客观要求很高,技术限制很多,所以在实际中推广使用普及度不高。当前解决技术壁垒是研究的关键。基于肤色模型提取的方法需要根据个人的经验来设置皮肤颜色的阈值。随阈值分割图像后,可以根据轮廓上的点的数量和轮廓的外接矩形的方式来查找手势的轮廓。这些方法都还需要进一步的改进和完善。Open Cv开源视觉库与VS2008开发环境相结合,通过使用静态识别的方法正确识别了设计的几个基本的手势,目的是通过手势识别来代替传统的输入方式实现一些基本操作。模型共分为四个模块:手势图像捕捉、图像预处理、特征提取以及手势的分类识别。首先该软件从输入设备中采集图像,然后根据采集的图像生成手势特征库。手势特征库采用Hu矩作为特征,Hu矩是不变矩,它不随图像的平移,尺度,图像旋转而变化。很好解决了一般矩在图像旋转,尺寸变化,平移的变化之后特征也变化的问题。在手势识别过程中,对视频的每一帧图像进行特征提取,然后与特征库中的特征进行匹配。每个人对'匹配'的要求不同,因此,本文将匹配程度作为可配置的值。每个手势会有一个与之相对应的指令和根据需要对应不同的系统命令,这个一一对应的规则通过配置文件确定。使设计变得更加的灵活。

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