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手势识别系统的设计与实现

时间:2019-03-31 19:37来源:毕业论文
基于手势的HOG特征,对静态的手势进行识别。在识别中使用机器学习中支持向量机方法对不同的手势进行识别。文章对图像分析,特征提取,模式识别等理论进行了相关的介绍。由于手

摘要:人机交互需要计算机能够对手势所表达的含义给予正确理解,这就是手势识别技术。自从鼠标问世以来,使用鼠标与计算机交流长期以来占据着人类与计算机交互方式。而在最近几年,随着游戏影视等图像视频产业的不断发展,拥有更为真实体验的手势操控技术越发受到追捧。手势交互以其独有的交互体验感受正在受到强烈的关注。34142
本文采用基于手势的HOG特征,对静态的手势进行识别。在识别中使用机器学习中支持向量机方法对不同的手势进行识别。文章对图像分析,特征提取,模式识别等理论进行了相关的介绍。由于手势图像受形状环境因素影响较大,给手势图像的提取造成很大的影响。而本文采用的HOG特征对以上因素具有较好的鲁棒性。SVM是一种新型的学习方法,具有完备的数学基础以及优良的学习能力。文章的后半部分是该系统的实现部分。通过计算手势的HOG特征值,并完成对不同手势的识别。
毕业论文关键词:手势识别;HOG特征;SVM;分类器;计算机视觉;模式识别
Hand Gesture Recognition System
Abstract:Hand gesture recognition is what computer can follow the true meaning from the human hand gesture. It has been token in the area of communication with human and computer since the mouse came in. However this situation is striking by the hand gesture control technology with development of gaming and media industry for the true feeling for human. This technology get the eyes in the Human-Computer Interaction area.
  This paper is based on the Histograms of Oriented Gradients to recognize the gesture without the motion. The SVM method belongs to Machin Learning is used to distinguish the object. And it give a introduction about Image Analyses, Feature Extraction, Pattern Recognition. There is good Robustness with HOG for the impaction from the hand gesture and the environment. A new method in study area –SVM- with the base of Mathematic. The last part describe the system of that with calculating the HOG and recognition.  

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KeyWords: Hand Gesture Recognition;HOG;SVM;classification;Computer Version;Pattern Recognize
目录
手势识别系统的设计与实现    1
Hand Gesture Recognition System    2
1.    绪论    1
1.1 课题的目的和意义    1
1.2 国内外研究现状与水平    1
1.2.1国外手势识别研究现状    1
1.2.2 国内手势识别研究现状    2
1.2.3 应用发展趋势    2
1.3 文献查阅、调研情况    3
1.4 本文主要内容和结构安排    4
1.4.1 主要内容概述    4
1.4.2 本文结构安排    4
1.5 本章小结    5
2.    图像预处理与手势目标提取    6
2.1图像的基本操作    6
2.1.1图像基本操作    6
2.1.2图像灰度变换与彩色空间    8
2.2 手势目标的提取    9
2.3 本章小结    10
3.HOG特征与手势特征提取    11
3.1特征提取    11
3.1.1概述    11
3.1.2特征提取分类    11
3.1.3特征提取的原则    12
3.1.4特征提取的评判标准    12
3.2    HOG特征    12
3.2.1特征简介    12
3.2.2    HOG特征原理    12
3.2.3    HOG特征提取算法的流程    14 源`自*六)维[论*文'网www.lwfree.cn
3.2.4    .HOG的优缺点    16
3.3 本章小结    17 手势识别系统的设计与实现:http://www.lwfree.cn/jisuanjilunwen/20190331/31567.html
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