基于Kinect视觉传感器的手势识别算法研究开题报告

1. 研究目的与意义

研究背景:

随着科技的不断发展，智能家居日益成为一种趋势。智能家居是人们的一种居住环境，它是利用先进的计算机技术、网络通讯技术等融合个性需求，将与家居生活有关的各个子系统通过网络化综合智能控制和管理，实现家庭生活更加便利和舒适。人机交互技术的日益发展，人与机器设备之间的交互体验变得非常简单、自然。现今，人们完全可以脱离开关等有线控制方式，通过语音识别、手势识别与人脸识别等技术来控制家庭里的设备，简化了用户的操作过程，增强了用户的体验感受。随着社会的发展，人们对舒适、自然的居住环境的需求更加强烈，因此设计人机交互环境友好的智能家居成为一种势在必行的趋势。为解决当前智能家居系统操作繁琐的问题，同时为获得更简单的控制方式，并增加用户的体验感受，研究了基于kinect视觉传感器的手势识别技术，通过kinect的深度摄像头获取手势深度图像，对手势进行识别。

研究目的：

2. 研究内容和预期目标

主要研究内容：

1.利用kinect视觉传感器追踪手势信息。

2.提取相关手势信息。

3. 研究的方法与步骤

研究方法：

kinect技术：

kinect传感器的最主要功能之一就是能够产生三维数据, kinect for windowssdk工具包从红外摄像头获取红外数据后,对其进行计算处理,然后产生深度图像数据。kinect所能获取深度数据是由深度图像帧组成的,在某个深度图像帧中,每个像素点包含了特定的距离信息——从 kinect红外摄像头的视角去看,该距离为该特定的(x，y)点坐标处离摄像头平面最近的物体到该平面的距离(单位毫米)。kinect获取的深度图像的分辨率有640*480、320*240和80*60三种,每个深度像素由2个字节(16位)组成。其中13位记录深度数据,3位记录用户id。

4. 参考文献

1.yang b l. the new trend of intelligent home appliances human-computer interaction [j]. application of integrated circuits 2013,18(3):32-35

2.chen y l jin j d. human-computer interaction of hand posture and wave speed recognition [j] journal of electronic measure-ment and instrument, 2014. 24(1): 56-61

3.方华,刘诗雄,田敬北.基于kinect骨骼系统的手势识别研究[j].计算机光盘软件与应用,2014,46(2):65-68 [4]樊景超,周国民.基于kinect骨骼跟踪技术的手势识别研究[j].安徽农业科学,2014(11):3444-3446

5. 计划与进度安排

1）2月21日~3月1日：收集资料，熟悉基本知识，掌握毕设基本设计原理。

2) 3月2日~3月30日：对毕业设计课题进行研究仿真，得到较好的实验数据。

4) 4月1日~4月30日：完成毕业论文的撰写并不断修改。