软件需求分析与开发计划

1、软件需求分析与开发计划题目：基于Opencv的手势识别项目提出者：许译天班 级：嵌入式1班撰 写 人：SG09225155 邬冬冬目 录1引言21.1编写目的21.2 背景21.3定义21.4参考资料22需求分析32.1总体系统图32.2系统用例图43项目可行性分析及建议44项目概述44.1工作内容44.2主要参加人员54.3产品5程序5文件5非移交的产品54.4验收标准64.5完成项目的最迟期限64.6本计划的批准者和批准日期65实施计划65.1工作任务的分解与人员分工65.2进度76支持条件71引言1.1编写目的随着计算机技术的不断发展，手势识别已经成为人机交互领域中的一项关键技术。现今，

2、作为一种新型的人机交互技术，手势识别已经成为涉及图像处理，模式识别，计算机视觉等领域的一个比较活跃的课题。本文主要研究基于视觉的手势识别技术，并为以后的从事这方面得研究提供一个基础。1.2 背景 近年来随着计算机性能的逐步提高和各个领域对计算机使用的不断深入，人与计算机的交互技术也日益成为计算机领域的研究热点。目前，这些研究主要包括人脸识别，面部表情识别，唇读，手势识别等等。手势识别作为一种新型的人机交互技术是以人为交互的中心，更加符合人与人之间的交流习惯。所以手势识别技术已经成为人机交互领域的一大研究热点。然而由于手势本身具有的多样性，多义性，以及时间和空间上的差异性等特点，加之人手是复杂变

3、形体，因此手势识别是一个极富挑战性的多学科交叉研究课题。目前手势识别技术已经形成了相对完整的理论体系，按照手势输入设备的不同可以讲手势识别技术分为两种：基于数据手套的手势识别和基于视觉的手势识别。本次工程实践实现的是基于视觉的手势识别为了在运行效率和速度上达到预期的效果，在这次工程实践中，加入了Opencv函数库。1.3定义基于视觉的手势识别：通过单个或者多个摄像头对手势进行采集，再对采集的手势图像或视频进行相应的处理提取出手势的特征，之后采用特定的方法（本文采用模板匹配）对手势特征进行识别。Opencv：微软开源数据库。模板匹配：最为简单的识别技术，核心思想为将输入的原始数据与原先存储的模板

4、进行匹配，通过测量两个模板之间的相似度来完成识别任务。1.4参考资料a.Gray Bradski & Adrian Kaebler . Learning Opencv. 北京：清华大学出版社，2009 b.美Richard O.Duda & Peter E.Hart 模式识别. 北京：机械工业出版社，2003c.Milan Sonka & Vaclav Hlavac 图像处理分析与机器视觉. 北京：人民邮电出版社，2003d.美Donald Hearn & M.Pauline Baker Computer Graphics with OpenGL . 北京：电子

5、工业出版社，2008e.美Tome M.Mitchell 机器学习. 北京：机械工业出版社,20032需求分析2.1总体系统图 轮廓提取 摄像头捕捉手势图像 图像捕捉 生成手势描述模板匹配 手势分类识别尺寸调整均值漂移滤波分离HSV通道 手的提取 轮廓塞选高光补偿边缘检测轮廓提取色块融合2.2系统用例图3项目可行性分析及建议 通过摄像头捕捉手势图像，通过图像预处理（分离HSV通道）获得手的二值图像，通过进一步的图像处理（腐蚀，高光补偿等）获得手的轮廓，然后在针对手的轮廓图像对手进行特征提取，采用模板匹配的方式对手势进行识别。4项目概述4.1工作内容1.手势识别以及相关模式识别知识学习。2.手势

6、识别总体架构设计探索3.Opencv内容学习4.讨论具体模块编写方案5.环境搭建6.手势识别程序编写7.结果测试，补充若干模块提高识别率8.开发文档撰写9.开题答辩PPT撰写和开题答辩10.中期答辩PPT撰写和中期答辩11.结题答辩PPT撰写和最终答辩4.2主要参加人员 许译天（组长），邬冬冬，周明旺，梁汉辉4.3产品程序1. 手势识别程序，捕捉并识别手势的功能，C语言代码，x86 Windows平台；文件1. 软件需求与开发计划书2. 概要设计说明书3. 数据需求说明书4. 详细设计说明书5. 使用说明书6. 测试分析报告7. 项目开发总结非移交的产品摄像头，笔记本电脑和参考资料。4.4验收

7、标准1. （基本功能）能够通过摄像头捕捉到手型并转换为二值图像；2. （基本功能）配置模板，将捕捉到的手势图像与模板匹配，对手势进行识别3. ( 附加功能) 通过手势，对鼠标光标在界面上进行控制。4.5完成项目的最迟期限 2010年5月13日4.6本计划的批准者和批准日期全体组员 2009年12月15日5实施计划5.1工作任务的分解与人员分工工作任务名称工作任务分解许译天邬冬冬周明旺梁汉辉手势识别以及相关模式识别知识学习手势识别总体架构设计探索Opencv内容学习讨论具体模块编写方案环境搭建手势识别程序编写结果测试，补充若干模块提高识别率开发文档撰写开题答辩PPT撰写和开题答辩中期答辩PPT撰

8、写和中期答辩结题答辩PPT撰写和最终答辩5.2进度1. 2009年12月15日至2010年1月底：资料收集与阅读。本阶段成果：开会讨论已学习的知识。2. 2010年1月底至2010年2月7日：总体框架搭建与具体模块讨论。在小组各成员熟悉和学习各自工作的知识后，开始进行总体设计，在总体框架搭建好的情况下，进行细节分析和各模块功能的详细讨论与设计。本阶段成果：确定项目最终目标以及标注中间若干阶段的目标。3. 2010年2月7日至2010年3月底：软件模块编写与调试。本阶段成果：手型基本能够捕捉，和模板匹配，并实现附加的鼠标光标移动功能4. 2010年3月底至2010年4月底：进行答辩前的资料准备工作，完善工程实验项目文档。本阶段成果：工程实验项目文档，答辩PPT。5. 2010年4月底至2010年5月13日：