基于openCV的手势识别

摘? 要 ?? 手势识别是日常生活当中的一种自然而直观的人际交流方式, 随着计算机技术的发展和人机交互模式逐步向以人为中心的转移, 对手势的研究也逐步成为热点. 手势识别的研究也具有非常广阔的前景, 可以帮助聋哑人使用手语正常交流, 对语音识别也有辅助作用. 手势识别的研究涉及计算机图形学, 教育学, 机器人学, 模式识别等多个学科. 手势识别技术按输入设备可分为基于数据手套的手势识别和基于视觉的手势识别. 手势本身具有多样性, 多义性以及时间和空间上的差异性等特点, 手本身是复杂的变形体, 以及视觉的不适应性, 基于视觉的手势识别是个富有挑战的研究课题. 手势识别又分为静态手势和动态手势, 静态手势是通过静态的手型来传递信息, 动态的手势不但通过手型, 还通过运动轨迹来传递信息. 动态手势研究起来复杂, 本文仅针对静态的手势, 提出基于肤色的有效提取方法, 再经过阈值化, 和形态学变换, 得到手的轮廓, 最后采用轮廓匹配的方法, 得到识别结果. 在各种光线下进行反复测试, 调整系统参数, 实验表明, 这种方案是可行的, 并且获得了良好的效果. 关键词：手势识别 openCV 静态 轮廓匹配 肤色模型