计算机视觉和图像理解毕业论文
计算机视觉与图像理解
计算机视觉与图像理解摘要精确的特征跟踪是计算机视觉中的许多高层次的任务，如三维建模及运动分析奠定了基础。
虽然有许多特征跟踪算法，他们大多对被跟踪的数据没有错误信息。
但是，由于困难和空间局部性的问题，现有的方法会产生非常不正确的对应方式，造成剔除了基本的后处理步骤。
我们提出了一个新的通用框架，使用Unscented转换，以增加任意变换特征跟踪算法，并使用高斯随机变量来表示位置的不确定性。
我们运用和验证了金出武雄，卢卡斯- Tomasi的跟踪功能框架，并将其命名为Unscented康莱特（UKLT）。
UKLT能跟踪并拒绝不正确的应对措施。
并证明对真假序列的方法真确性，并演示UKLT能做出正确不误的判断出物体的位置。
1．简介在计算机视觉，对问题反映的准确性取决于于图像的准确测定。
特征跟踪会随时间变化对变化的图像进行处理，并更新每个功能的变化作为图像的位置判断。
重要的是所选择图像的功能，有足够的信息来跟踪，而且不遭受光圈问题的影响。
[1]在金出武雄，卢卡斯- Tomasi（康莱特）是最知名的跟踪和研究方法之一。
它采用一对匹配准则刚性平移模型，它是相当于窗口强度的平方差之和最小化的基础。
特征点的正确选择，可大大提高算法的性能。
[3]Shi与Tomasi 将初始算法考虑仿射模型，并提出了技术监测的功能对质量进行跟踪。
如果第一场比赛中的图像区域之间和当前帧残留超过阈值时，该功能将被拒绝。
在随后的工作中，对模型进行了扩展且考虑了光照和反射的变化。
不幸的是，这些算法没有考虑在跟踪的不确定性，和估计的可靠性。
如果我们能够考虑到这些问题，我们将能从混乱的数据中提取出更准确的数据。
在没有不确定性特设技术条件下，有些研究员试图从中提取有用的数据但是结果都不能令人满意。
但是理论上有声音的不确定性为特征跟踪，是可以应用于不同的功能类型的方法。
在一个闭塞，模糊，光照变化的环境中，即使是最复杂的特征跟踪算法一败涂地无法准确跟踪。
计算机视觉技术方面的论文（2）
计算机视觉技术方面的论文(2)计算机视觉技术方面的论文篇二《基于OPENCV的计算机视觉技术研究》【摘要】伴随着科技不断发展，基于OPENCV的计算机视觉技术应运而生，该技术的出现受到了社会的广泛关注。
本文将对计算机视觉技术应用原理进行分析，论述基于OPENCV的运动物体检测。
并且从三个角度分析基于OPENCV的图像预处理技术，为计算机视觉技术创新提供依据。
【关键词】OPENCV;计算机视觉技术;研究计算机视觉技术能够有效的实现人眼的分类、分割、跟踪以及判别等，在先进的技术下，在视觉系统中能够创建出3D等图像元素数据，并且根据系统需求获取信息。
基于OPENCV的计算机视觉技术研究比较晚，在诸多方面还处于探索阶段，在该技术研发环节中还存在着很多问题。
一、计算机视觉技术应用原理基于OPENCV的计算机视觉技术，应用于视频中运动物体检测时，主要分为宏观和微观两种检测方式。
其中宏观检测方式是指，以视频中的某一个画面为研究对象，研究内容比较整体。
而微观检测方式在整幅图像的基础上，截取一小部分，根据实际需求在一小部分内部进行检测。
在进行计算机视觉技术研究当中分为两个环节，第一环节，图像数据信息的采集，第二环节，对于图像数据信息预处理。
例如，当在宏观的图像数据分析下，只需要对图像进行整体分析就可以，而在微观的检测技术下，需要根据技术需求，对图像进行科学分割。
二、基于OPENCV的运动物体检测在对与动物体进行检测的环节中，在OPENCV技术基础上，需要对视频中运动的物体进行特征性的捕捉。
一般正在运动的物体其轮廓、颜色以及性状等比较特殊，在特征捕捉中比较便捷。
通过宏观的物体运动捕捉，将所在运动的物体与运动背景相互分离，以便于对运动物体的数据信息进行研究。
基于基于OPENCV的运动物体检测主要分为三个步骤：第一，视频流的捕捉;在进行图与像分离的过程中，需要对视频流进行科学的捕捉，保障所得的图像数据信息真实、清晰而完整。
计算机视觉技术的应用论文（2）
计算机视觉技术的应用论文(2)计算机视觉技术的应用论文篇二《计算机视觉技术及其在自动化中的应用》摘要：随着社会的发展，科技的进步，计算机的应用范围也越来越广，人们开始试图建立利用计算机来代替人类进行自动识别的人工智能系统，而要想建成这种系统一项必不可少的技术就是计算机视觉技术。
为了进一步促进计算机视觉技术的发展，使计算机视觉技术得到更广泛的推广与应用，本文概述了计算机视觉技术的基本概念、工作原理与理论框架，并重点分析了计算机视觉技术在农业自动化、工业自动化以及医学自动化中的应用，以期为计算机视觉技术的推广与发展贡献自己的绵薄之力。
关键词：计算机;视觉技术;应用;分析中图分类号：TP37 文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2016)03-0242-02计算机人工智能技术中的一项重要技术就是计算机视觉技术，这种技术主要是让计算机利用图像来实现认知环境信息的目的，这一目的的实现需要用到多种高尖端技术。
近年来随着计算机技术以及计算机网络的普及与发展，计算机视觉技术也得到了较快发展，并且在实际生产与生活中的应用也越来越广泛。
1 计算机视觉技术概述1.1 基本概念计算机视觉技术主要研究计算机认知能力的一门技术，其具体主要是通过用摄像机代替人的眼睛，用电脑代替人的大脑，最终使计算机具备类似于人类的识别、判断以及记忆目标的功能，代替人类进行部分生产作业。
人们目前研究的人工智能技术中的一项重要内容就是计算机视觉技术，通过研究计算机视觉技术可以让计算机拥有利用二维图像认知三维环境的功能。
总的来说，计算机视觉技术是在图像与信号处理技术、概率分析统计、网络神经技术以及信息处理技术的基础上，利用计算机来分析、处理视觉信息的技术，它是现代社会新兴起的一门高新技术。
1.2 工作原理在亮度满足要求的情况下，首先使用摄像机对具体事物的图像信息进行采集，利用网络把采集到的图像信息向计算机内部输送，然后在计算机系统内部处理加工图像信息会把事物的原始图像得到，随后利用图像处理技术进一步处理原始图像，获得优化质量效果之后的图像，分类与整理图像中有特征价值的信息，通过智能识别技术识别与描述提取到的图像信息特征，最后把得到的高层次的抽象信息存储起来，在进行识别事务时分析对比这些储存信息就可以实现事物的识别，这样视觉系统的基本任务也就完成了。
计算机视觉论文
计算机视觉一、引言计算机视觉就是从图象中构成实际对象的明确的有意义的描述。
图象理解包括图象信息的抽取，模式的识别，知识的表达，先验知识的交互作用等一系列过程。
图象处理只是研究图象的变换，它并不提供图象明确的描述。
人们不仪应用输入信息中对象的固有信息，而且运用设想及分级识别，理解等视觉过程的知识。
二、摘要3.1计算机视觉是一门迅速发展的学科3.2机器人与计算机视觉3.3计算机视觉是一种自动控制的测量部件3.4人的视觉与计算机视觉4计算机视觉的应用5结语三、计算机视觉是迅速发展的学科信息本来是作为通信的研究对象，被解释为消息的传递。
只是在传递时才发现了信息的存在与价值。
许多通讯工具，如电话、电报、无线电直到电视，卫星通信，遥感图象等都属于信息传输。
但是近年来有一个比信息传输发展要快得多的另一个领域—信息处理。
信息处理迅速发展的主要原因是由于计算机的发展。
从1946年第一台计算机的出现到现在已经更新了许多次，从主要作数值计算发展到许多非数值的领域，例如对产品的质量检验，工厂管理，银行业务，石油勘探的咨询，机器的辅助设计，实时控制，医生的助手等。
借助于计算机及其他电子设备，信息处理有如此巨大的潜力，因此不得不间一下，信息究竟是什么，它的内涵是什么?我认为，信息的内涵不仅是消息的传递和数据的积累与处理，更重要的是知识，是人对世界模型的认识，是人智慧的物化。
美国人工智能的专家们一般认为知识的表示。
其实，知识是人们思维的产物，智能活动的过程是一个获取并应用知识的过程1137。
用工程的方法获取并应用知识，可以建立一门“知识工程学”，它是人工智能的重要分支。
我们最关心的是知识用适当的型式表示，便于输入到计算机中去，并在计算机中存储，检索，变换，使用与修改。
我们从信息的变换和压缩中发现，信息可以大幅度地压缩，信息的形式完全变了，但需要的信息却没有丢失。
压缩信息的极限是什么?压缩后应该把知识保留下来C97。
实际上，大量的知识存储在计算机中供随时调用与交换已逐步成为现实。
如何利用计算机视觉技术进行图像分析与理解
如何利用计算机视觉技术进行图像分析与理解计算机视觉技术是近年来迅速发展的领域，它通过利用计算机算法和模型来模拟人类视觉系统，实现图像和视频的分析与理解。
利用计算机视觉技术进行图像分析与理解有着广泛的应用，涵盖了物体识别、图像分类、场景理解等领域。
本文将从图像分析与理解的概念、计算机视觉技术的工作流程以及应用案例等方面进行阐述。
首先，图像分析与理解，顾名思义就是对图像进行解读和理解。
它不仅仅是简单地将图像显示在屏幕上，还要通过计算机视觉算法对图像进行处理，以获取更深层次的信息和意义。
实现图像分析与理解的关键是计算机视觉技术。
计算机视觉技术的工作流程通常包括以下几个步骤：图像获取、图像预处理、特征提取、特征匹配和分类。
首先，计算机视觉系统需要获取图像，可以通过照相机、摄像机等设备进行图像采集。
然后，对采集到的图像进行预处理，包括图像去噪、图像增强等操作。
接下来，通过特征提取算法，从预处理后的图像中提取出具有代表性的特征。
这些特征可以是形状、颜色、纹理等方面的特征。
然后，利用特征匹配算法找到图像中相似的特征点，从而实现物体识别、图像分类等任务。
最后，通过分类算法对图像进行分类和理解，生成对图像的分析结果。
计算机视觉技术在许多领域都有着广泛的应用。
其中，物体识别是其中的一个重要任务。
通过计算机视觉技术，可以实现对物体的自动识别。
例如，在安防领域，利用计算机视觉技术可以实现人脸识别、车辆识别等功能，提高安全监控的效率。
此外，在工业生产中，利用计算机视觉技术可以对产品进行质检，检测产品的缺陷和不合格之处。
另外，计算机视觉技术还可以在医学领域用于图像诊断，通过对医学图像的分析和理解，帮助医生们进行疾病诊断和治疗。
除了物体识别，计算机视觉技术还可以实现图像分类和场景理解。
图像分类是将图像分为不同的类别，通过训练分类器来实现。
场景理解则是对图像所代表的场景进行解读和理解，包括场景的含义、语义和情感等。
这些应用无论是在自动驾驶、机器人导航还是视觉搜索等方面都有着重要的作用。
计算机图形与图像处理论文2000字（2）
计算机图形与图像处理论文2000字(2)计算机图形与图像处理论文2000字篇二《试论计算机视觉与图像处理技术》【摘要】随着计算机技术的不断发展，计算机视觉研究成为科学和工程领域的一项重要内容。
作为一门综合性较强的学科内容，计算机视觉学吸引了不同学科研究者的广泛关注。
同时在计算机技术和视觉学研究不断深入的条件下，取得了丰硕的研究成果。
这些研究成果的应用转化促进了医学、地质学等的发展，对人类社会和经济的发展产生了深远的影响。
基于此，本研究以计算机视觉与图像处理技术作为研究对象，就图像处理的方法等进行了分析。
【关键词】计算机视觉图像处理技术一、引言随着计算机技术的不断发展，在20世纪60年底产生了计算机视觉学这一学科。
计算机视觉是借助计算机以及各种设备，进行生物视觉模拟的一种技术。
计算机视觉学的主要任务，是借助已掌握的图片、视频等资料，进行计算与处理，和人类及其他生物的视觉过程一样，得到相应形式的三维数据信息。
计算机视觉学的发展，在工业、农业的生产中，地质勘探、天文、医学观察等领域也有着重要的应用价值。
因此，视觉学的研究和应用转化受到了越来越多的重视。
二、计算机视觉学的图像分割研究(一)数据驱动的分割研究在计算机视觉学应用过程中，经常进行的数据驱动分割有下面几项内容：第一种是边缘检测的分割、第二种是区域分割、第三种是边缘和区域相互结合的分割。
第一种基于边缘检测的分割，这种分割的基本方法：首先对检测图像的边缘点进行检测，然后根据一定的法则进行轮廓的连接，获得分割的区域。
基于边缘检测的分割其难点是边缘检测时如何处理好抗噪声性能、检测的精度之间的矛盾。
所以，在研究的过程中，提出了多种多尺度边缘检测的方法，按照实际问题进行多尺度边缘信息设计等方案，以获得更为合适的抗噪性能和检测的精度。
第二种基于区域的分割，它的基本思想是按照图像数据的特点，将整个图像的空间划分成为几个不同的区域进行图像处理。
(二)计算机视觉学模型驱动的分割经常使用的模型驱动分割有下面三种，第一种模型是基于动态轮廓的模型、第二种模型是组合优化模型、第三种模型是目标几何与统计模型。
使用计算机视觉技术进行图像分析和理解的方法
使用计算机视觉技术进行图像分析和理解的方法计算机视觉（Computer Vision, CV）是一门研究如何使计算机“理解”和解释图像内容的学科。
借助计算机视觉技术，我们可以对图像进行分析、理解和识别，为众多领域带来了许多应用，如人脸识别、智能驾驶、医学影像分析等。
本文将介绍使用计算机视觉技术进行图像分析和理解的方法。
首先，图像的分析和理解需要从图像的低级特征入手。
低级特征包括颜色、纹理和形状等。
通过提取图像中的这些低级特征，可以为后续的分析和理解提供基础。
比较常用的低级特征提取方法有颜色直方图、灰度共生矩阵（Gray-Level Co-occurrence Matrix, GLCM）以及形状描述子等。
其次，图像分析和理解的一个重要任务是图像分类。
图像分类是将图像分为不同类别的过程，可以根据图像的内容、场景、对象等信息进行分类。
为了实现图像分类，我们可以采用机器学习的方法，例如支持向量机（Support Vector Machine, SVM）、卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）等。
这些方法可以通过训练一组标记好的图像样本来建立模型，然后用模型对新的未知图像进行分类。
图像分割是另一个重要的任务，它将图像分割成若干个互不重叠的区域，每个区域包含相似的像素。
图像分割有助于进一步理解图像的内容和结构。
常见的图像分割方法包括阈值分割、区域生长、基于边缘检测的分割等。
此外，还可以利用深度学习方法进行语义分割，将每个像素分配到不同的语义类别，如人、车、建筑等。
除了分类和分割，图像检测是计算机视觉中的另一个重要任务。
图像检测旨在识别图像中的特定对象或目标，并确定它们的位置。
目标检测可以应用在很多领域，如视频监控、无人驾驶等。
常见的目标检测方法包括基于特征的方法（如Haar特征和HOG特征）、基于模型的方法（如卷积神经网络和区域卷积神经网络）等。
除了以上提到的方法，还有许多其他的计算机视觉方法可以用于图像分析和理解。
有关计算机视觉的课程论文
有关计算机视觉的课程论文推荐文章计算机导论论文参考热度：大学生计算机论文参考热度：浅谈计算机平面设计的有关论文热度：试析高职院校计算机专业教学的改革热度：对计算科学与计算机发展的思考热度：计算机视觉技术是在计算机技术应用下发展起来的一种新技术，主要用来研究计算机模拟生物的宏观或外显功能。
该技术在应用过程中会涉及到计算机科学、神经生物学、人工智能、模式识别以及图像处理等多个学科。
下面是店铺给大家推荐的有关计算机视觉的课程论文，希望大家喜欢!有关计算机视觉的课程论文篇一《计算机视觉技术的应用研究》摘要：文章在介绍计算机视觉技术相关内容的基础上，对该技术在工业、农业、林业和农产品检测这四个领域的具体应用进行简要分析。
关键词：计算机;视觉技术;应用研究中图分类号：TP212 文献标识码：A 文章编号：1671-7597(2013)16-0114-01计算机视觉技术自20世纪70年代产生以来就得到了全世界的广泛关注。
作为一种多学科综合应用下的新技术，随着专家对其研究会的不断深入，其应用领域也越来越广，给人们的生产生活带来了极大方便。
1 计算机视觉技术计算机视觉技术是在计算机技术应用下发展起来的一种新技术，主要用来研究计算机模拟生物的宏观或外显功能。
该技术在应用过程中会涉及到计算机科学、神经生物学、人工智能、模式识别以及图像处理等多个学科，多学科技术的综合运用使得计算机具有了“感知”周围世界的能力，这也正是该技术发挥作用的核心所在。
计算机视觉技术的特点就在于，首先，它能在不接触被测者的前提下完成对被测者的检测;其次，该技术应用的领域和检测的对象非常广，能在敏感器件的应用下，完成对人类难以观察到的超声波、微波和红外线等的检测;最后，该技术还突破了人在视觉观察上长时间工作的限制，能对检测对象进行长时间观察。
2 计算机视觉技术在各领域的应用分析随着计算机视觉技术研究的不断加深，该技术的应用领域也越来越广，下面，本文就选取工业、农业、林业、农产品检测、电力系统自动化及图书馆工作这6个方面对计算机视觉技术的应用进行简要分析。
- 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)。
计算机视觉和图像理解毕业论文1.导言在社会机器人的新兴领域，人类–机器人相互作用通过手势是一个重要的研究课题。
人类进行交际的手势中，指向手势的互动与机器人特别有趣。
他们开放的直观指示对象和位置的可能性，是特别有用的机器人的命令。
指向手势也可结合语音识别指定的口头述和位置参数，还提供了一个明确的输入语音识别时发生歧义。
这种类型的一个例子的情况是指向手势引导机器人到一个特定的对象或使用地点。
机器人必须能够检测的指向手势和估计目标位置，从而指出，主要的问题出现，有关最近在这一领域的研究视野[1–4,8]。
一些最重要的挑战是相关的实时计算，得到的精度和运行在困难的杂乱环境可能遮挡，光照和不同的背景。
另一个共同的要求是，指向手势必须认识到，无论规模大小，大指向手势是指进行全臂延伸而小的指向手势只减少前臂和手的运动[ 3,4 ]。
基于这一事实，对于大多数应用程序，它是指目标而不是实际的指向，这是非常重要的，我们制定了一个新的方法，与现有的指向手势识别的方法，也考虑到可能指出目标位置的先验信息。
假设的指示语的手势，最常见的类型例如，一个涉及食指指向对象的利益和用户的目光指向同一目标[ 5,6 ] 我们制定我们的方法使用单眼设置高精度跟踪下飞机头部旋转，同时识别手指的手势。
这两种输入流被组合在一起推导出指向目标使用的配方是基于Dempster-Shafer理论的证据[7]。
一种区别我们的方法来自使用相机基本的方法，多数使用立体声或多摄像机设置。
然而，本文的主要容在于基于Dempster-Shafer理论输入端的组合，让该方法在一种或两种输入数据流丢失的情况下能妥善处理（例如手指向的来自遮挡了的可见光）；也就是，使用的输入的信号缺乏，实现了令人印象深刻的结果，这是当代概率融合方法不可能得到的来源[1,8]。
此外，本文所提出的制定的信念被分配到设置尖锐的目标而不是个人提出的目标。
Dempster的组合规则有助于这些信念相结合，而不需要将他们的个人目标的分别观测指出，假如没有明确的建议。
在下面的章节中对相关工作（第2节）和提出的方法（第3节）进行了论述。
手指的手势识别的简要讨论在第4节而人脸姿势识别在第5节进行了阐述。
人脸姿态和手指的融合，是本文的重点，在第6节进行了分析。
在模拟环境下的实验结果及其使用的地面真实数据的结果在第7节。
本文的结论与讨论在第8节。
2相关的工作手势识别的研究近年来受到越来越多的关注，也超越了人类–机器人互动的区域，例如在情感计算和身临其境的游戏技术。
第一次尝试解决手势解读导致的机械装置，直接测量手或手臂的关节角度和空间位置，所谓的手套设备[ 9 ]。
随着计算机视觉技术及快速处理器可用性的最新研究进展，在基于视觉的非接触式接口增加了可穿戴设备，克服阻碍缓解作用的弊端。
最近基于视觉的手势识别技术作了较全面的介绍[ 11 ]而且大部分的努力都集中在手势识别[12,6]以及手语翻译[ 13,14 ]。
基于视觉手势的研究指出，有使用立体声或多摄像机系统的几种方法，这只手/手臂、双手、手臂和头。
他们中的大多数估计指向在水平方向上，而其他的一些在水平和垂直方向。
在那些用手或手臂，奇波拉等人。
[ 15 ]利用立体视觉与主动轮廓跟踪的位置和指向对机器人的两维空间。
Hosoya等人[ 16 ]衍生的肩膀和手臂的深度和立体彩色图像的三维位置来估计三维指向。
最近，Huetal [ 17 ]用合适的AdaBoost级联反应检测器[ 18 ]的手势检测和指向从立体图像估计的主动外观模型，然而检测时间高成本。
其他作者的关于人脸的三维位置和指向手使用的信息，以获得视线和估计的指向。
Jojic 等人。
[ 19 ]识别指向手势的基础上密集的视差图和辨别从身体的手臂的统计模型和估计的指向从头部和手部的极值点。
在Stiefelhangen和Nickel的工作中[ 1,2,20 ]使用神经网络的头部姿态估计和基于HMM模型的方法来识别指向手势。
然而，他们的方法因延迟识别搜索三种特征序列检测的指向手势。
Kelh和Van Gool [ 21 ]，以及Watanabe等人。
[ 22 ]利用多摄像机系统检测脸和手。
首先提取人体轮廓，头和手的极值点，解决了三维的对应关系和推导出的指向。
图像分割的质量有很强的影响该方法的准确度，这在[ 21 ]是不定量评估。
后者估计人脸方向八可用相机离散面方向特征类一起使用它的3D手的位置指向估计。
最近，Park和Lee[ 4 ]，基于立体相机，使用同样的[ 2 ]一个基于HMM的方法在两个阶段识别指向手势，但在指向手势的不同定义的。
本文考虑的姿态，但规模第一，该方法的精度主要取决于第一阶段的HMM的状态数，因此需要更多的训练数据和处理时间。
这些方法中的一些遭受延迟识别，例如[ 2,17 ]，有限的精度评估，例如21,17 ]和大多数的（除非在这里[ 4 ]）不支持手势规模。
不像我们使用一个单一的摄像头，可以放置在一个移动机器人平台上面的方法。
单相机系统进行Kolesnik和Kulessa [ 23 ]控制使用俯视相机虚拟物体的运动通过Cernekova等人。
【24】基于视频的交互作用。
在[ 23 ]架空的相机的就业产生的实验装置，明显偏离一个使用在当前的工作，因此，没有进一步的关注[ 23 ]。
后来的工作主要集中在识别画面上的是指用户的网格单元，通过梯度向量流（GVF）检测指手蛇的。
用户初始化屏幕区域的边界，映射到二维图像，通过指向左上和右下角的屏幕。
随后，通过线性变换计算指向子区域。
虽然报告说这初步的结果是良好的方法，针对具体应用的视野非常狭窄，限制在其他环境中的普遍性的方法。
Richarzetal。
[ 25 ]提出了一种神经网络的体系结构，能够估计一个参照目标点上的地板从指出构成，从而使得用户能够通过指向命令移动机器人。
结果表明，神经网络估计是相当敏感的偏离的姿势是训练。
在两个测试对象的情况下，可接受的结果已经报告只有当手动的头检测中得到应用，而在Viola–Jones方法中[ 18 ]取代人工检测导致的整体性能[ 25 ]的一个明显的降解。
表1总结了上述审查的方法。
正如已经提到的，大多数这些方法使用两个或多个摄像机，可以推导出在指向精度好的结果。
只有多机系统，如[ 21 ]，可以支持360°指向手势检测。
规模大的指向手势手势，指全臂进行扩展和小的指向手势减少前臂和手的运动，只在Park 和Lee[ 4 ]中支持，但只有在[-90°；90°]的围。
本文提出的方法使用单眼相机安装和支持规模的手势，以及钝角的指向手势超出围°调整到在水平方向的[-90°；90°]围。
同时，指出了提高精度和实施的方法以及在实时中的操作，照顾了遮挡，光照和动态背景。
表格1审查的系统指的方向估计的总结。
NC代表的相机数。
PA是指向精度，给出了每一个具体的应用和并且 N/A表示不支持。
RT是实时处理，表中的○是指实时处理，△意味着近实时处理并且 N/A表示不支持。
SG站规模的姿态，其中X表示不支持大的和小的指向手势，○是指大的和小的指向手势的支持。
OG是钝角的姿态，其中X是钝角的手势是不支持的，而○意味着它是支持。
a 在一个40cm的地方b 在[-22.5°，22.5°]的视角围c 大/小手势d 在一个2mX1.5m的屏幕上，计算[-25°，25°]的视角e 45%的案例这项工作的主要新颖之处是以人脸定位的有效融合与公认的手指手势相结合，要精确地估计所指的目标。
Dempster-Shafer理论上[ 7 ]是利用制定融合作为一个可能的指向信念的空间估计问题。
即使在情况下，系统无法识别手指手势或面取向（或没有），这（缺乏）的信息提供了一个证据，在大多数情况下是足够的重要的明显限制可能的个数。
这一特征使得Dempster-Shafer组合最适合手头的任务的理论，从人脸跟踪和/或手势识别这样的错误并不少见，在现实世界中的相互作用。
3. 目标情况下，提出的方法该目标的情况下，我们的地址是一个机器人在公共空间的操作，如展览或博物馆，与人类和提供感兴趣的信息有关特定点的相互作用（“景点”，例如展品）。
具体的景点，用户可以在目标设定，换句话说，“指出目”。
在前面的章节中已经提到的，正是针对的目标是估计在我们的工作中，而不能任意指向可能造成的不受限制的指示语的手势在用户的环境。
该机器人配备有2D地图的环境，此外，知道在这地图的上的所有景点的位置。
定位模块提供了机器人在地图上的位姿（2D位置和方向），因此，机器人可以与自己的坐标计算出所有景点的相对位置。
人与机器人交互的用户站在机器人的前面，他/她相对于机器人的位置在地图上是机器人使用激光测距仪来测定的。
所有的人类–机器人之间的互动是通过机器人的对话和行动还有处理（DAM）负责提示用户输入，对用户的响应（语音和手势）和生产机器人的响应。
对话的大部分机器人开始所以DAM知道期望用户的手势和手势是希望每一次。
尤其是指向手势，机器人只希望这种手势的相关问题后（例如机器人问用户，这表现出（即POI）他/她想参观下）。
因此，这是合理的假设，我们知道什么时候期待一个指向手势和我们的算法只需要找到（a）时，正是这个指向手势发生和（b）的POI，用户代表的是什么。
一个重要的假设是，所有的手势指向景点。
因此，手头的任务有关的POI，用户点的精确估计。
另一个假设，我们可以很容易地使是当用户点一个点，这一点必须是“可见”的用户和机器人。
这里，术语“可见”意味着视线之间的用户（或机器人）和POI不是由一些障碍物遮挡。
换句话说，机器人期望用户不会点到一个点，一堵墙的后面。
然而，用户还可以指出一点，后面是机器人或后面的用户，只要有点和用户或机器人之间没有障碍。
图1。
所提出的估计方法，指出目标框图图1描绘的是所提出方法的概述。
第一步是跟踪用户的面部斑点和手。
这些都是使用皮肤颜色的斑点追踪[ 29 ]图像平面跟踪。
增量贝叶斯分类器[ 30 ]是用来检测轨道分类皮肤色的斑点，成左右手，手和脸。
然后两个独立模块用于手和脸。
手斑点是美联储的手势识别模块，用于识别手指手势[ 31 ]时，面部斑点被馈送到一个最小二乘匹配（LSM）模块[ 37 ]这是用来推导出差动旋转通过补丁的图像帧之间的变形。
该手势识别模块的输出可以带三个值：“左边点”“右边点”和“看不见”，如果没有指向手势可以确认。
该人脸定位估计模块的输出是一个标量变量，如人脸定位计算，或'NaN'如果面对的方向不能计算。
最后，我们的方法估计的指向手势（计算提出POI）通过整合信息的人脸定位与使用Dempster规则的组合的手势识别的信息。