(方案)手势识别总结.ppt
答辩ppt基于计算机视觉的手势识别技术
先介绍相关背景和基础知识，然后提出改进算法，接着进行 实验验证和结果分析，最后总结和展望。
02
计算机视觉与手势识别概述
计算机视觉简介
01
计算机视觉是一门研究如何让计算机模拟或实现人类视觉功能 的科学。
02
它涉及图像处理、模式识别、人工智能等多个领域，目的是让
计算机能够像人一样理解和分析图像或视频。
技术应用前景与潜在影响
游戏娱乐
基于计算机视觉的手势识别技术可以应用于游戏控制、虚拟现实等 领域，提高用户的游戏体验。
智能家居
在智能家居领域，基于计算机视觉的手势识别技术可以实现家居设 备的智能控制，提高生活的便利性。
安全监控
在安全监控领域，基于计算机视觉的手势识别技术可以用于手势认证、 行为分析等，提高安全监控的准确性和可靠性。
基于形状的特征提取
形状是手势的一个重要特征，可以通过提取手势 的轮廓、面积、周长等参数来描述。
3
基于运动轨迹的特征提取
运动轨迹是指手势在时间上的变化过程，可以通 过提取手势的运动轨迹、速度、加速度等参数来 描述。
手势识别分类器设计
手势识别分类器概
述
手势识别分类器的目的是根据提 取的手势特征将手势分类为不同 的类别。
计算机视觉的应用非常广泛，包括工业自动化、安全监控、医
03
疗诊断、智能交通等。
手势识别简介
手势识别是指通过计算机技术识别和解析人的手势，从而实现人机交互的技术。 手势识别技术涉及多个领域，包括计算机视觉、机器学习、传感器技术等。
手势识别的应用场景非常广泛，包括游戏、虚拟现实、智能家居、医疗康复等。
实验结果分析
实验结果分析是对实验数据的处理和解释，以评估手势识别系统的性能。评估指标包括准确率、召回 率、F1分数等。同时，还需要对实验结果进行深入分析，找出影响系统性能的关键因素，并提出改进 措施。
手指ppt课件完美
它利用计算机视觉和机器学习技 术，可以实时跟踪用户的手指运 动，实现人机交互，使演示更加 直观、自然。
手指PPT的特点和优势
直观自然
用户可以通过手势直接控制幻灯 片的播放，无需使用鼠标或触摸 屏等外部设备。
高效便捷
手指PPT可以快速识别用户的手 势，实现快速翻页、缩放、标注 等功能，提高演示效率。
设计：采用清晰的字体和排版，保持背景和内容的对比度适中。
优秀的手指PPT案例
动画：简单的切换和淡入淡出效果，突出重点内容。 案例二：创意独特
内容：打破传统PPT的框架，采用非线性叙事方式。
优秀的手指PPT案例
设计：运用大胆的颜色、独特的形状和排版，创造视觉冲击力。 动画：运用丰富的动画效果，增强视觉冲击力和动态感。
THANKS
感谢观看
学习优秀案例的排版 、配色、字体等方面 的技巧，提升自己的 设计水平。
06
总结与展望
总结制作完美手指PPT的关键要素
视觉效果
利用图表、图片、动画等视觉 元素，增强PPT的视觉效果， 使内容更易于理解和记忆。
个性化设计
根据主题和目标观众，对PPT 进行个性化设计，使其更具吸 引力和针对性。
简洁明了
02
如何制作完美的手指PPT？
确定主题和目标
主题明确
选择一个具体的主题，确保PPT内容 与主题紧密相关，避免偏离主题。
目标明确
明确PPT的目标，是传达信息、说服 听众还是展示产品，根据目标制定相 应的PPT内容。
内容策划与组织
内容精选
只包含必要的信息，去掉 无关紧要的内容，突出重 点。
结构清晰
手指PPT课件完美
目 录
• 引言 • 如何制作完美的手指PPT？ • 如何让手指PPT更具吸引力？ • 如何评估手指PPT的质量？ • 案例分享与学习 • 总结与展望
手势识别算法总结
手势识别算法总结手势识别算法是指通过计算机视觉和模式识别技术，对人的手势进行实时检测和分类的过程。
手势识别算法在人机交互、虚拟现实、智能监控等领域具有广泛的应用前景。
本文将对手势识别算法的基本原理、分类方法、应用领域等进行综述。
手势识别算法的基本原理是利用图像或视频中的人手部分进行检测和分类。
首先，通过图像或视频的采集设备（如摄像头）获得人手的图像序列。
然后，对获得的图像进行预处理，包括背景减除、手势分割、噪声过滤等。
接着，对预处理后的图像进行特征提取，常用的特征包括颜色特征、纹理特征、形状特征等。
最后，通过训练分类器对提取的特征进行分类，得到手势的类别。
手势识别算法可以分为基于2D图像和3D模型的方法。
基于2D图像的方法是指在2D平面上对手势进行检测和分类。
常用的算法包括基于背景减除的方法、基于模板匹配的方法、基于统计学的方法等。
基于背景减除的方法通过建模背景和前景来实现手势分割，然后对分割的手势进行特征提取和分类。
基于模板匹配的方法是指事先构建一系列模板，然后将待识别手势与模板进行匹配，选择匹配最好的模板作为识别结果。
基于统计学的方法是指通过统计的方法计算手势与训练样本之间的相似性，然后选取相似性最高的样本作为识别结果。
基于3D模型的方法是指在3D空间中对手势进行检测和分类。
常用的算法包括基于深度摄像机的方法、基于传感器的方法、基于模型拟合的方法等。
基于深度摄像机的方法通过获取物体与摄像机之间的深度信息，从而实现对手势的精确定位和分类。
基于传感器的方法是指通过手持传感器（如陀螺仪、加速度计等）获取手势的运动轨迹和姿态信息，然后对这些信息进行处理和分类。
基于模型拟合的方法是指通过建立手势模型，然后将待识别手势与模型进行拟合，选取拟合效果最好的模型作为识别结果。
手势识别算法在许多领域具有广泛的应用。
在人机交互中，手势识别可以替代传统的鼠标和键盘输入，提供更直观、自然的交互方式。
在虚拟现实中，手势识别可以实现用户的身体感知和控制，增强虚拟场景的沉浸感。
手势识别技术
总结
手势识别技术的意义和价值
增强人机交互体 验：手势识别技 术使得人机交互 更加自然、直观， 提高了交互的效 率和舒适度。
实现快速、高效 的信息传输：手 势识别技术可以 快速、准确地传 输指令和信息， 提高了信息传输 的效率和准确性。
拓展应用领域： 手势识别技术的 应用范围非常广 泛，包括但不限 于医疗、教育、 娱乐、智能家居 等领域，具有广 阔的应用前景。
提升人类生活质 量：通过手势识 别技术，人们可 以实现更加便捷、 高效的生活方式， 例如通过手势控 制智能家居设备、 通过手势操作汽 车等，提高了人 们的生活质量。
手势识别技术的未来前景和发展方向
更广泛的应用 领域
更高的识别准 确率
更多的跨行业 合作
更优化的用户 体验
感谢您的观看
汇报人：
手势识别技术用于 精神疾病辅助诊断
手势识别技术的 未来发展趋势
手势识别技术的创新研究方向
深度学习算法 的优化：提高 手势识别准确
度和速度
多模态融合： 结合多种传感 器数据，提高 手势识别精度
和稳定性
嵌入式系统集 成：将手势识 别技术应用于 智能家居、车 载娱乐等领域
可穿戴设备集 成：将手势识 别技术应用于 智能手表、虚 拟现实等设备
智能照明：通过 手势控制灯光的 开关、亮度等
智能环境：通过 手势控制温度、 湿度等环境因素 的调节
手势识别技术在游戏领域的应用
增强游戏体验
实现更真实的交 互
改变游戏的操作 方式
创新游戏玩法
手势识别技术在医疗领域的应用
手势识别技术用于 远程医疗诊断
手势识别技术用于 手术机器人操作
手势识别技术用于 康复训练与评估
准确率
手势识别（一）--手势基本概念和ChaLearnGestureChallenge
⼿势识别（⼀）--⼿势基本概念和ChaLearnGestureChallenge以下转⾃：像点击(clicks)是GUI平台的核⼼，轻点(taps)是触摸平台的核⼼那样，⼿势(gestures)是Kinect应⽤程序的核⼼。
和图形⽤户界⾯中的数字交互不同，⼿势是现实⽣活中存在的动作。
如果没有电脑我们就不需要⿏标，但是没了Kinect，⼿势依然存在。
从另⼀⽅⾯讲，⼿势是⽇常⽣活中⼈与⼈之间相互交流的⼀部分。
⼿势能够增强演讲的说服⼒，能够⽤来强调和传递情感。
像挥⼿(waving)或者指向(pointing)这些⼿势都是某种⽆声的演讲。
Kinect应⽤程序的设计和开发者的任务就是将这些现实⽣活中存在的⼿势映射到计算机交互中去以传达⼈的想法。
尝试从⿏标或触摸式的GUI设计移植基于⼿势的⾃然交互界⾯要做很多⼯作。
借鉴过去30多年来对于这⼀概念的研究，以及从⼀些Kinect for Xbox的体感游戏中获取⼀些设计理念，计算机⼯程师和交互设计师⼀起为Kinect创建了⼀系列新的⼿势库。
本⽂将会介绍⽤户体验的⼀些知识，并讨论如何将⼿势应⽤到Kinect应⽤程序中。
我们将展⽰Kinect如何作为⾃然交互界⾯(Natural User Interface)的⼈机交互模型的⼀部分。
我们将讨论⼀些具体的使⽤Kinect来进⾏⼿势识别及交互的例⼦。
更重要的是，将会展⽰⼀些已经作为Kinect⼿势识别库中的⼿势1. 什么是⼿势在许多不同的学科中，⼿势(gesture)有着其独特的含义，可能这些含义之间有某些异同。
在艺术领域，⼿势被⽤来传达舞蹈中最富表现⼒的部分，特别是在亚洲舞蹈艺术中，⼿势被作为某些宗教符号或者象征。
在交互设计领域，在基于触摸的⾃然交互界⾯中⼿势和操控有很⼤区别。
以上这些说明⼿势在不同的学科领域都有⾃⼰独特的含义。
在学术领域都试图对⼿势定义⼀个抽象的概念。
在⽤户体验设计领域使⽤最⼴泛的关于⼿势的定义实在Eric Hulteen 和Gord Kurtenbach 1990年发表的⼀篇名为⼈机交互中的⼿势(Gestures in Human-Computer Communication),定义如下：”⼿势是⾝体的运动，他包含⼀些信息。
手势识别开题报告答辩ppt模板共53页文档
46、我们若已接受最坏的，就再没有什么损失。——卡耐基 47、书到用时方恨少、事非经过不知难。——陆游 48、书籍把我们引入最美好的社会，使我们认识各个时代的伟大智者。——史美尔斯 49、熟读唐诗三百首，不会作诗也会吟。——孙洙 50、谁和我一样用功，谁就会和我一样成功。—。
2、要冒一次险!整个生命就是一场冒险。走得最远的人，常是愿意 去做，并愿意去冒险的人。“稳妥”之船，从未能从岸边走远。-戴尔．卡耐基。
梦 境
3、人生就像一杯没有加糖的咖啡，喝起来是苦涩的，回味起来却有 久久不会退去的余香。
手势识别开题报告答辩ppt模板 4、守业的最好办法就是不断的发展。 5、当爱不能完美，我宁愿选择无悔，不管来生多么美丽，我不愿失 去今生对你的记忆，我不求天长地久的美景，我只要生生世世的轮 回里有你。
手部识别总结
手部识别总结引言手部识别是一种通过计算机视觉技术将人的手部姿态进行检测和识别的方法。
它在人机交互、虚拟现实、智能医疗等领域有着广泛的应用。
本文将对手部识别的原理、方法和应用进行总结和分析。
手部识别原理手部识别的原理主要基于计算机视觉技术和机器学习方法。
下面将介绍其中的几种常见的手部识别原理。
1.颜色模型颜色模型是手部识别中常用的一种方法。
通过对人手皮肤的颜色进行提取和分析，来识别手部的位置和姿态。
常见的颜色模型有RGB、HSV等。
2.模板匹配模板匹配是一种通过将手部的模板与输入的图像进行匹配来进行手部识别的方法。
首先需要事先收集一些标注了手部位置和姿态的图像作为模板，然后将输入图像与模板进行匹配，找到与模板最相似的部分来进行手部识别。
3.深度学习深度学习是当前手部识别领域的热门方法。
通过使用深度神经网络对大量手部图像进行训练和学习，得到一个高效的手部识别模型。
深度学习在手部识别中能够取得较好的准确率和鲁棒性。
手部识别方法除了上述的手部识别原理外，还有一些常见的手部识别方法。
1.关键点检测关键点检测是一种通过检测手部的关键点位置来进行识别的方法。
通过确定手部关键点的位置可以计算手部的姿态，如手掌的旋转角度、指尖的位置等。
2.动态手势识别动态手势识别是一种通过识别手部的动态姿态来进行识别的方法。
可以使用传感器或者摄像头进行动态手势的采集，在采集的数据上应用机器学习方法对手部的动态姿态进行识别和分类。
3.骨骼识别骨骼识别是一种基于计算机视觉技术的手部识别方法。
通过计算手部的骨骼关节位置和关节连接关系，来识别手部姿态。
常见的骨骼识别方法有基于深度相机的骨骼识别、基于单目摄像头的骨骼识别等。
手部识别应用手部识别在多个领域有着广泛的应用。
1.人机交互手部识别可以实现自然的人机交互方式。
通过识别手部的位置和动作，可以实现手势控制电脑、触摸屏等设备，提高用户的使用体验。
2.虚拟现实手部识别可以在虚拟现实环境中实现自由的手部交互。
基本手势与手势礼仪课件(PPT 48张)
七：招手、欢呼、鼓掌都属于手势的范围，应根 据不同场合和目的恰当运用
感知练习
请座位相临的同学组成小组,自己设计场景或 对白，根据不同需要运用恰当的手势。
Thank you!
•
激励学生学习的名言格言
•
220、每一个成功者都有一个开始。勇于开始，才能找到成功的路。
•
242、坚韧是成功的一大要素，只要在门上敲得够久、够大声，终会把人唤醒的。
4、举手致意手势
• 也叫挥手致意，用来向他人表示问候、致 敬、感谢
当你看见熟悉的人，又无暇分身的时候，就举手致意 可以立即消除对方的冷落感
掌心向外、面向对方、指尖朝向上方、千万不要忘记伸开手掌
• 招手：向远距离的人打招呼 时，伸出右手，右胳膊伸直高 举，掌心朝着对方，轻轻摆动。 不可以向上级和长辈招手。
横摆式
曲臂式
斜下式
• 上下楼梯
❖引导步
横摆式 前摆式 双臂横摆式 斜摆式 直臂式
6、鼓掌
• 鼓掌表示欢迎，祝贺，支持的一种姿势
右手掌心向下，有节奏地拍击掌心向上的左掌 采取左手较被动，右手较主动的方式
若两掌垂直于地面，相对而言可能给别人 幼稚感
必要时，应起身站立鼓掌
付帐(cash)手势语言：右手拇指、食 指和中指在空中捏在一起或在另一只手 上作出写字的样子，这是表示在饭馆要 付帐的手势。 “动脑筋”(use your brain)“机敏一 点”(being clever)手势语言：用手指 点点自己的太阳穴。
引领动作
第一，横摆式。以右手为例：将五指伸直并拢，手心不要凹陷， 手与地面呈45度角，手心向斜上方。腕关节微屈，腕关节要低于肘 关节。动作时，手从腹前抬起，至横膈膜处，然后，以肘关节为轴 向右摆动，到身体右侧稍前的地方停住。同时，双脚形成右丁字步， 左手下垂，目视来宾，面带微笑。这是在门的人口处常用的谦让礼 的姿势。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Adaboost优化方法
➢ 采集多样性样本（20k） ➢ 收集实际识别图片手工裁剪样本 ➢ 将误判图片作为消极样本再训练 ➢ 使用其他的方法进行二次判断（肤色验证及SVM）
.....
手势识别的其他方法
➢ 深度相机
可分割出手型的二值图像（手型轮廓），进而通过轮廓特征 进行手势及动作识别。
2. 在每个子区域内建立LBP特征的统计直方图。整个 图片就由若干个统计直方图组成
.....
手势识别常用特.....
手势识别算法-Adaboost
.....
手势识别算法-Adaboost训练
.....
OpenCV中Adaboost算法
➢ 训练程序
opencv_traincascade.exe -data data -vec pos/pos.vec -bg neg/neg.dat -numPos 15200 -numNeg 27000 -numStages 19 -w 18 -h 30 -precalcValBufSize 1024 -precalcIdxBufSize 1024 -featureType LBP -minHitRate 0.9999 -maxFalseAlarmRate 0.5 -mode ALL
手势识别技术介绍
LOGO
.....
手势识别的分类
➢ 基于不同传感器
RGB相机 红外相机（主动、被动） 加速度传感器 深度相机（双目、 结构光、 TOF）
➢ 手势类型
静态手势识别（手型） 动态手势识别（动作及轨迹）
.....
静态手势识别方法
➢ 基于手势分割
算法复杂度低 难于分割完整的手势 对光照比较敏感
.....
手势样本采集
➢ 获取手势的抠图 ➢ 将手势抠图合成到随机背景 ➢ 缩放到合适尺寸
.....
Adaboost手势识别优点
➢ 速率较快（30-50ms） ➢ 对光照不敏感 ➢ 对不同摄像机适用性强 ➢ 对图像质量要求不高
.....
Adaboost手势识别缺点
➢ 样本处理要求高（尺寸，背景，光照，多样） ➢ 后期升级训练困难（手工裁剪或标注样本） ➢ 存在一定程度误判率（过拟合与泛化） ➢ 特征不具有旋转不变形（识别固定姿态手势）
➢ 基于手势检测
选择合适的特征 准备大量训练样本 算法复杂度较高
.....
手势识别-基于手势分割
手势输入
预处理
特征提取
手势识别
手势分割、 手势跟踪、
误差补偿、 滤波、
分类、建模 训练、匹配
.....
手势识别-基于手势分割
.....
手势识别-基于手势检测
训练过程：
采集手势 样本
选择特 征
选择分类 算法
➢ 深度神经网络
通过CNN卷积神经网络自动选取特征进行识别，样本量巨大 （100k以上）。手势数据集构建比较困难，目前没有很好地 手势识别应用。
.....
结语
谢 谢！
.....
首页
训练
手势分类器
识别过程：
采集图像
多尺度 处理
手势分类 器
分类
手势类别及 位置
.....
手势识别常用特征-HAAR
➢ HAAR特征
图中黑色矩形所有像素值的和减去白色矩形所有像素值的和。
.....
手势识别常用特征-LBP
➢ LBP特征
1. 将一幅图片划分为若干的子区域，对每个子区域内 的每个像素点都提取LBP特征。
➢ 训练样本
opencv_createsamples.exe -info pos.dat -vec pos.vec num 15400 -w 18 -h 30 pause
.....
Adaboost训练要点
➢ 积极样本多样性 ➢ 积极样本背景随机性 ➢ 消极样本结合场景 ➢ 积极样本旋转 ➢ 特征选择