基于kinect的体感手势识别系统设计.doc
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基于kinect的体感手势识别系统设计,基于kinect的体感手势识别系统设计 2万字48页 原创作品,通过查重系统摘 要随着模式识别和人工智能领域的不断发展,使得人机交互技术在许多领域得到了应用。近年来,人体运动分析技术有了较大的进步,而能够捕捉人体的动作是实现人体运动分析的前提。骨架提取作为捕捉人体动作的重要一环,日益得到学术界的关注。骨架是保持图像拓扑...
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内容介绍
此文档由会员 马甲线女神 发布
基于Kinect的体感手势识别系统设计
2万字 48页 原创作品,通过查重系统
摘 要
随着模式识别和人工智能领域的不断发展,使得人机交互技术在许多领域得到了应用。近年来,人体运动分析技术有了较大的进步,而能够捕捉人体的动作是实现人体运动分析的前提。骨架提取作为捕捉人体动作的重要一环,日益得到学术界的关注。骨架是保持图像拓扑的一个重要特征,是表示物体形状的一种有效形式,其信息量少,又能较完整的描述出物体的几何性质,因此在模式识别、图像检索和虚拟运动等领域得到了广泛的应用。Kinect是一种3D体感摄影机,同时它导入了即时动态捕捉、影像辨识、麦克风输入、语音辨识等功能。
本论文基于Kinect等硬件,以LabVIEW设计了一人体骨骼定位系统,从而实现体感手势识别。论文中根据Kinect传感器的软硬件特点,提出了一种基于最优阈值的图像分割方法,利用该方法实现了人体与背景的分割;并对人体的剪影图进行了去噪,通过Hilditch细化算法提取出了人体的骨架。最后,利用深度图的特性识别了手臂的位置,解决了手臂的遮挡问题,获取了完整的人体动作状态。实验结果表明:该系统能较准确的定位出肩关节、肘关节、手关节、膝关节等人体主要关节点的位置,从而实现体感手势的识别。
关键词:Kinect;深度图像;背景分割;骨架提取
2万字 48页 原创作品,通过查重系统
摘 要
随着模式识别和人工智能领域的不断发展,使得人机交互技术在许多领域得到了应用。近年来,人体运动分析技术有了较大的进步,而能够捕捉人体的动作是实现人体运动分析的前提。骨架提取作为捕捉人体动作的重要一环,日益得到学术界的关注。骨架是保持图像拓扑的一个重要特征,是表示物体形状的一种有效形式,其信息量少,又能较完整的描述出物体的几何性质,因此在模式识别、图像检索和虚拟运动等领域得到了广泛的应用。Kinect是一种3D体感摄影机,同时它导入了即时动态捕捉、影像辨识、麦克风输入、语音辨识等功能。
本论文基于Kinect等硬件,以LabVIEW设计了一人体骨骼定位系统,从而实现体感手势识别。论文中根据Kinect传感器的软硬件特点,提出了一种基于最优阈值的图像分割方法,利用该方法实现了人体与背景的分割;并对人体的剪影图进行了去噪,通过Hilditch细化算法提取出了人体的骨架。最后,利用深度图的特性识别了手臂的位置,解决了手臂的遮挡问题,获取了完整的人体动作状态。实验结果表明:该系统能较准确的定位出肩关节、肘关节、手关节、膝关节等人体主要关节点的位置,从而实现体感手势的识别。
关键词:Kinect;深度图像;背景分割;骨架提取