开题报告老马给的.docx

2014届本科学生毕业设计（论文）开题报告表专 业 通信工程 填报时间：2013年12 月30日 题 目 基于视频图像的手势识别研究学生姓名周泽强 班级学号101307139 指导教师马鹏阁、王金凤资料收集:手势作为人类最自然的表达方式之一，在日常生活中得到了广泛的应用。手势生动、形象、直观，而且蕴涵着丰富的信息，是人与人沟通的重要媒介。目前基于手势的交互已经成为人机交互的重要内容。手势识别的应用前景十分广阔：(1)对于聋哑人而言，特别是文化程度比较低的聋哑人，使用手语和正常人交流更加方便和高效。 (2)利用手势对虚拟现实中的智能设备进行控制。比如在虚拟场景内利用手势实现虚拟钢琴的演奏，又如用机器人的虚拟手抓取物体等；(3)研究人类对于视觉语言的理解规律，提高计算机对人类语言的理解能力；(4)手势交互是虚拟现实中多通道接口的重要组成部分之一。以下为学习所收集的资料及文献：1任雅祥. 基于手势识别的人机交互发展研究J. 计算机工程与设计,2006,07:1201-1204.2孙丽娟,张立材,郭彩龙. 基于视觉的手势识别技术J. 计算机技术与发展,2008,10:214-216+221.3周航. 基于计算机视觉的手势识别系统研究D.北京交通大学,2008.4覃文军. 基于视觉信息的手势识别算法与模型研究D.东北大学,2010.5杨波,宋晓娜,冯志全,郝晓艳. 复杂背景下基于空间分布特征的手势识别算法J. 计算机辅助设计与图形学学报,2010,10:1841-1848.6邬大鹏. 基于视觉的手势识别及人机交互研究D.南京航空航天大学,2010.7董立峰. 基于Hu矩和支持向量机的静态手势识别及应用D.武汉理工大学,2012.8蒙兴宝. 基于运动轨迹的手势识别研究及应用D.北京化工大学,2012.9杜晓川. 基于视觉的动态手势识别相关技术研究及实现D.电子科技大学,2012.国内现状分析:根据外围设备采集手势图像方式的不同可以把手势识别分为两种：基于数据手套的手势识别和基于视觉的手势识别。基于数据手套的手势识别是通过数据手套和位置跟踪来测量手势运动的轨迹和时序信息，其优点是系统的识别率高，缺点是输入设备昂贵，并且要求打手势的人穿戴复杂的数据手套，给人带来很多不便，因此这种方式不能成为未来发展的趋势。基于视觉的手势识别是计算机通过对摄像头拍摄的手势图像进行分析和处理提取出手的位置及形状。这种方法在实现时无需购买昂贵的设备，仅需要廉价的摄像头和低端处理能力的PC机即可。并且在操作时更加自然、方便，符合以人为本和自由性的要求，是手势识别未来发展的趋势。但是这种方法的识别效率比基于数据手套的手势识别低，而且能够识别的手势种类受到很大的限制，是目前亟待解决的问题。国外很早就开始了对手势识别的研究工作。Huang创建的手语识别系统使用3D神经网络的方法识别了15个不同的手势。Stamert51等人使用隐马尔可夫模型(HMM)对输入视频序列中的美国手势中带有词性的40个词汇随机组成的句子进行了识别，其中HMM参数的估计采用的是EM算法。系统对分离单词的识别和由5个单词组成的句子(句子的结构限定为代词+动词+名词+形容词+代词)的识别分别进行了测试，识别正确率达90。使用主成分分析方法创建统计结构，从而识别活跃对象的形状，即模型化系统和弹性对象的识别。Vogler和MetaxastTl开发的手语理解系统通过固定在人身上的物理传感器和一个能够对手臂进行精确定位的摄像机来获取手臂位置信息。系统采用独立的语言模型对包括53个单词的手语集进行了测试，识别率也达到90。我国对手势识别的研究起步较晚，但近年来也取得了显著的成果。例如文献f81中使用神经网络方法和Hough变换对中国手语中的20种手势进行识别。基于表观的手势模型，提取八个手势特征组成特征向量，采用二次分类(粗分类和细分类)的方法对10个常用的静态手势进行识别。张秋余、姚开博等采用矩形特征描述手势，用改进的AdaBoost算法训练分类器，在复杂背景下对手势的跟踪与识别取得了不错的效果。中科院的单彩峰提出了结合均值漂移的粒子滤波(The Mean Shift Embedded Particle Filter，MSEPF)，通过在时序模板中引入时空轨迹，提出了时序模板轨迹概念，将跟踪得到的手势运动轨迹压缩到单幅图像中，实现了对预先定义的动态手势的识别。山东大学的徐立群等提出了一种基于颜色概率模型并融合运动信息进行手势跟踪的新方法。利用肤色概率查找表将图像序列转换为肤色概率分布图，用运动信息和肤色概率分布对搜索窗口进行初始化，然后对肤色概率分布图进行迭代运算，得到手势的位置和大小，从而实现了对六种孤立手势的识别。设计思路与技术路线:通常，我们把通过对具体的个别事物进行观测所得到的具有时间和空间分布的信息称为模式，把各模式所属的类别称为模式类。模式识别是对表征事物或者现象的各种形式的信息进行分析和处理，来实现对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释，是信息科学和人工智能的重要组成部分。人们为了掌握客观事物，就将事物按照相似度组成类别。模式识别的作用和目的就在于面对某一具体事物时将其归入某一类别。有两种基本的模式识别方法，即统计模式识别方法和结构模式识别方法。与此相应的模式识别系统都由两个过程组成，即设计与实现。设计是指用一定数量的样本(叫做训练集或学习集)进行分类器的设计。实现是指用所设计的分类器对待识别的样本进行分类决策。基于统计方法的模式识别主要由4个部分组成：数据获取、预处理、特征提取和选择、分类决策。1数据获取 为了使计算机能够对各种现象进行分类识别，要用计算机可以运算的符号来表示所研究的对象。通常输入对象的信息有一维波形、物理参量和逻辑值、二维图像3种类型，通过测量、采样和量化，可以用矩阵或向量表示二维图像或一维波形。这就是数据获取的过程。2预处理预处理的目的是去除噪声，加强有用的信息，并对输入测量仪器或其他因素所造成的退化现象进行复原。3特征提取由图像或波形所获得的数据量是相当大的。例如，一个文字图像可以有几千个数据，一个心电图波形也可能有几千个数据。为了有效地实现分类识别，就要对原始数据进行变换，得到最能反映分类本质的特征。这就是特征提取和选择的过程。一般我们把原始数据组成的空间叫测量空间，把分类识别赖以进行的空间叫做特征空间，通过变换，可把在维数较高的测量空间中表示的模式变为在维数较低的特征空间中表示的模式。4分类决策分类决策就是在特征空间中用统计方法把被识别对象归为某一类别。基本做法是在样本训练集基础上确定某个判决规则，使按这种判决规则对被识别对象进行分类所造成的错误识别率最小或引起的损失最小。进度安排： 2013.12.201.04 查阅相关资料进行总体设计，完成开题报告 2013.03.2404.03形成论文基本思路 2013.04.1604.30构成论文框架 2013.05.1105.22完善相关内容的学习，撰写论文 201