上传者: afd_326
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上传时间: 2022-03-25 17:28:23
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本文对当今静态手势识别技术中的各种方法进行了详细的分析,并在此基础上,设计
并实现了一套可以进行实时识别的静态手势识别系统。本系统共分为四个模块:手势图像
捕捉、图像预处理、特征提取以及手势的分类识别。系统在运行的过程中首先由 USB 摄像
头捕获手势图像,再经过图像预处理得到手势的二值图像以及轮廓图像,针对这两幅图像
对手势进行特征提取,最后采用基于欧氏距离的模板匹配法进行识别。在系统的图像预处
理以及特征提取两个模块中,本文加入了 OpenCV(微软开源视觉库)函数库,在运行的
效率以及速度上都达到了良好的效果。在实际的系统测试中对本文定义的十个手势建立了
模板库,并且在固定手势采集距离以及非固定手势采集距离两种情况下对 681 个测试样本
进行了识别,平均识别率为 92.80%,达到了很好的识别效果。同时,符合高识别率以及实
时处理的设计准则。