答辩基于计算机视觉的手势识别技术
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。
答辩ppt 基于计算机视觉的手势识别技术
手势特征提取
实验结果及分析
(a)
(b)
(c)
(d)
(e)
(f)
(a) 原始图像128*128, (b) 64*64图像, (c)256*256图像, (d) 旋转30°, (e) 旋转45°, (f)添加0.01的高斯噪声
手势特征提取
小波变换特征提取结果
w1
原始图像 64*64 256*256 旋转30° 旋转45° 3.4414 3.4517 3.4487 3.4602 3.4762
Y 0 .2 9 9 r 0 .5 8 7 0 g 0 .1 1 4 0 b C r 0 .5 0 0 0 r 0 .4 1 8 7 g 0 .0 8 1 3 b 1 2 8 C b 0 .1 6 8 7 r 0 .3 3 1 3 g 0 .5 0 0 0 b 1 2 8
w10
2.4319 2.4590 2.4801 2.3874 2.5039 2.3310
w11
3.5057 3.4702 3.4728 3.6684 3.6230 3.5190
w12
3.4859 3.4333 3.4954 3.5639 3.5194 3.4889
w13
3.1298 3.0530 3.0914 3.1685 3.1577 3.1303
手势特征提取
Hu矩组是图像中心矩前七个矩的函数，Hu将七个不变矩用作图 像特征向量，Hu矩组反映了图像的本质属性。
基于Bamieh不变矩的特征提取算法
为了减少计算量，Bamieh提出了Bamieh不变矩，其特征矢量的 大小比其他不变矩的要小很多，用以下四个量值作为特征提取时的特 征量。
( BMI ) 1 u 02 u 20 u 11
基于计算机视觉的手势检测识别技术_关然
文献标识码
DOI： 10． 3969 / j． issn． 1000386x． 2013． 01． 038
A COMPUTER VISIONBASED GESTURE DETECTION AND RECOGNITION TECHNIQUE
Guan Ran Xu Xiangmin * Luo Yayu Miao Jie Qiu Suo
广义的手势可分为两种， 一种为由连续手部动作组成的动 另一种为静态的手部姿势（ posture ） 。 由于动 态手势（ gesture） ， 态手势的识别可以归结为数个静态姿势识别的综合， 所以两种 手势识别的过程和方法是基本一致的 。 当然， 动态手势的识别 更富挑战性， 需要考虑时间空间等因素， 即不同因素会造成手势 轨迹在时间上的非线性波动， 动态手势识别必须考虑如何消除 这些波动的影响， 故在具体方法上与静态的识别略有不同 。
the development process of gesture detection and recognition technique and the introduction on study difficulties and highlights of the based gesture detection and recognition technique． Based on this，we elaborately summarise the principal process of the computer visiontechnique，give the main method of gesture recognition as well as the analysis on the development trends of the technique in recent years． Keywords Computer vision Human computer interaction Gesture detection Gesture recognition Review and summary
使用计算机视觉技术进行手势识别的实践指南
使用计算机视觉技术进行手势识别的实践指南计算机视觉技术已经在各个领域都取得了重大的突破，其中之一就是手势识别。
手势识别是一种通过计算机视觉技术来识别人体的手部形态和动作的过程，可以广泛应用于智能交互、虚拟现实、医疗健康等领域。
本文将为您提供一份关于使用计算机视觉技术进行手势识别的实践指南，帮助您了解手势识别的基本原理和常见应用场景，以及如何进行手势识别的开发和实施。
首先，让我们来了解一下手势识别的基本原理。
手势识别通常分为两个主要步骤：手部检测和手势分类。
在手部检测阶段，计算机通过分析图像或视频中的手部区域进行定位和追踪。
这可以通过使用深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）来实现。
一旦手部被检测到，接下来就是手势分类的过程。
手势分类是指将手势与事先定义好的手势类别进行匹配，从而识别出具体的手势动作。
常用的手势分类算法包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）和深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
手势识别在现实生活中有许多应用场景。
其中，最常见的应用之一是智能交互。
通过手势识别技术，用户可以通过手势来控制电子设备，如智能手机、电视、游戏控制器等。
例如，用户可以通过手势来控制音量的大小、调整屏幕亮度、切换屏幕等操作。
另外，手势识别还可以应用于虚拟现实和增强现实领域。
通过手势识别技术，用户可以在虚拟环境中通过手势来操作和交互，增强用户的沉浸感和真实感。
此外，手势识别还可以应用于医疗健康领域，例如通过手势识别技术来辅助康复训练、姿态分析等。
接下来，我们将介绍如何进行手势识别的开发和实施。
首先，需要收集和准备手势数据集。
手势数据集是训练手势识别模型所必需的，它包含了各种手势动作的图像或视频样本。
数据集的质量和多样性对于训练高效的手势识别模型非常重要，因此建议采集不同背景、角度和光照条件下的手势样本。
其次，进行手势识别模型的训练和验证。
毕业答辩通过文案
毕业答辩通过文案尊敬的评委老师，各位来宾，大家下午好！今天，我非常荣幸能够站在这里，向大家介绍我进行的毕业设计，并且非常高兴地宣布，我已经成功通过了毕业答辩。
我的毕业设计题目是《基于深度学习的手部动作识别系统》。
我们团队的研究旨在探讨如何利用深度学习技术，来自动化识别手部动作，并且确定它们对应的意义。
在这个系统中，我以联合标签学习和多任务深度学习为框架，通过实验和结果验证，成功地实现了对手部动作的识别和分类。
我的选题背景是基于人们日常生活中对手部动作的需要。
人们在交流和互动中，常常会使用手势来表达自己的意思。
同样，许多职业也需要使用手部动作来完成任务，如医生、操纵员、音乐家等职业。
手部动作的识别和分类通常需要借助人工智能技术来提高准确性和效率。
在这个系统中，我采用了CNN、RNN、LSTM等深度学习算法来进行处理。
这些算法被广泛应用于人工智能领域，尤其是计算机视觉、自然语言处理和语音识别等方面。
在我们的设计中，我使用了多个数据集，包括UCI-HAR数据集，Gesture数据集和ASL数据集，以测试我们的方法。
在实验中，我们得到了非常优秀的结果。
通过测试我们的系统，在三个不同的数据集上，它的准确率分别达到了92.9%、94.5%和97.8%。
并且，我们还进行了性能测试，以验证我们的系统的可行性和实用性。
在我们的设计中，我们还对比了其他常见的深度学习算法，例如SVM、KNN和决策树等。
通过对比实验，我们发现，我们的系统比其他算法具有更高的准确性，更高的识别速度和更好的适应性。
在这里，我要感谢我的指导老师，以及我的团队成员们，他们在整个研究过程中给予了我很大的帮助和支持。
我们在不断尝试新的算法和方法时，他们的指导和建议都非常有价值。
我还要感谢我的家人和朋友，他们一直支持和鼓励着我。
我的毕业设计旨在探讨如何利用深度学习技术实现手部动作的自动化识别，目的是提高分类的准确性和效率。
通过我的研究和实验，我们发现，使用通过CNN、RNN、LSTM算法的联合标签学习和多任务深度学习是一个非常有效的方法。
如何使用计算机视觉技术进行手势识别
如何使用计算机视觉技术进行手势识别计算机视觉技术在当今社会中扮演着越来越重要的角色。
其中，手势识别是计算机视觉中一个重要的应用领域，它可以通过分析人体肢体动作来识别和理解人在交流中的手势动作。
本文将介绍如何使用计算机视觉技术进行手势识别，以及它在各个领域中的应用。
首先，我们需要了解手势识别的基本概念和原理。
手势识别的基本原理是通过采集图像或视频数据，使用计算机视觉技术对这些数据进行处理和分析，得到对应的手势结果。
在具体实施上，可以使用深度学习中的卷积神经网络（CNN）来进行手势识别。
CNN可以从图像中提取关键特征，并进行分类和识别。
接下来，我们需要准备手势识别所需的硬件设备。
一般来说，我们需要使用摄像头来收集手势数据。
当然，在一些特殊应用场景中，也可以使用其他传感器，如雷达或红外传感器来进行手势识别。
在准备好硬件设备之后，我们需要采集手势数据以进行训练。
为了训练一个有效的手势识别系统，我们需要大量的手势数据集，包括各种类型的手势样本和相关的标记数据。
这些数据可以通过有监督学习的方式来建立一个手势识别模型。
同时，我们还需要确保数据集的多样性，以使得识别系统具有更好的鲁棒性。
接下来的步骤是训练手势识别模型。
可以使用现有的深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch，来构建和训练手势识别模型。
首先，我们需要定义模型的网络结构，包括卷积层、池化层和全连接层等。
然后，将之前采集的手势数据集分为训练集和测试集，用训练集进行模型的训练和优化，并使用测试集来评估模型的性能。
通过迭代训练过程，可以不断提高手势识别模型的准确性和鲁棒性。
在模型训练完成后，我们可以使用已经训练好的模型来识别和预测手势。
通过将实时视频数据传入模型，模型可以实时进行手势识别，并输出对应的结果。
可以在电脑或移动设备上运行手势识别程序，以实现实时手势识别的功能。
手势识别技术在各个领域中都有着广泛的应用。
在人机交互中，手势识别可以代替传统的键鼠操作，使用户更加直接而自然地与计算机进行交互。
基于计算机视觉技术的手势识别步骤与方法研究
基于计算机视觉技术的手势识别步骤与方法研究摘要：计算机视觉技术在现代社会中获得了非常广泛的应用，加强对手势识别技术的研究有助于促进社会智能化的快速发展。
目前，手势识别技术的实现需要完成图形预处理、手势检测以及场景划分以及手势识别3个步骤。
此外，手势特征可以分为动态手势以及静态手势，在选用手势识别方法时要明确两者之间的区别，通常情况下选用的主要手势识别技术有运用模板匹配的方法、运用SVM的动态手势识别方法以及运用DTW的动态手势识别方法等。
文章对此展开研究。
关键词：计算机视觉;手势识别;方法随着现代科学技术水平的不断发展，计算机硬件与软件部分都获得了较大的突破，由此促进了以计算机软硬件为载体的计算机视觉技术的进步，使得计算机视觉技术广泛地应用到多个行业领域中。
手势识别技术就是其中非常典型的一项应用，该技术建立在计算机视觉技术基础上来实现人类与机器的信息交互，具有良好的应用前景和市场价值，吸引了越来越多的专家与学者加入到手势识别技术的研发中。
手势识别技术是以计算机为载体，利用计算机外接检测部件（如传感器、摄像头等）对用户某些特定手势进行精准检测及识别，同时将获取的信息进行整合并将分析结果输出的检测技术[1]。
这样的人机交互方法与传统通过文字输入进行信息交互相比较具有非常多的优点，通过特定的手势就可以控制机器作出相应的反馈。
1 基于计算机视觉技术的手势识别主要步骤通常情况下，要顺利的实现手势识别需要经过以下几个步骤：第一，图形预处理。
该环节首先需要将连续的视频资源分割成许多静态的图片，方便系统对内容的分析和提取;其次，分析手势识别对图片的具體要求，并以此为根据将分割完成的图片中的冗余信息排除掉，最后，利用平滑以及滤波等手段对图片进行处理[2]。
第二，手势检测以及场景划分。
计算机系统对待检测区域进行扫描，查看其中有无手势信息，当检测到手势后需要将手势图像和周围的背景分离开来，并锁定需要进行手势识别的确切区域，为接下来的手势识别做好准备[3]。
计算机视觉技术在手势识别中的应用
计算机视觉技术在手势识别中的应用手势识别是一种通过分析人体动作或手部姿势来理解并与计算机进行交互的技术。
随着计算机视觉技术的快速发展，手势识别在各种领域中得到了广泛的应用。
本文将探讨计算机视觉技术在手势识别中的应用方面，并讨论其在日常生活和商业领域中的潜力。
首先，计算机视觉技术在手势识别中的应用有助于改善人机界面的交互方式。
传统的交互方式通常需要使用鼠标、键盘或触摸屏等输入设备来与计算机进行交互，这限制了交互的自然性和灵活性。
然而，手势识别技术通过捕捉人体动作，可以将人们与计算机的交互更加自然和直观。
例如，在智能手机中，用户可以通过手势识别技术进行滑动、捏合和旋转等操作，以实现更方便的界面交互。
其次，计算机视觉技术在手势识别中的应用有助于改进虚拟和增强现实的用户体验。
虚拟和增强现实技术正在逐渐融入我们的日常生活和商业环境中。
通过手势识别技术，用户可以直接通过手势来控制虚拟和增强现实场景中的对象和操作，使用户体验更加身临其境。
例如，在虚拟现实游戏中，玩家可以使用手势识别技术来进行拳击、射击和动作捕捉等操作，增强游戏的沉浸感和真实感。
此外，计算机视觉技术在手势识别中的应用还有助于改善医疗和康复领域的治疗效果。
手势识别技术可以用于监测和评估患者的运动能力和追踪康复进展。
通过实时分析患者的手势和动作，医生和康复师可以对患者的治疗进行精确调整，并提供实时反馈。
这有助于改善治疗效果，加快康复进程。
另外，手势识别技术还可以应用于手术操作和触控式医疗设备，提高手术精确性和患者的安全性。
此外，计算机视觉技术在手势识别中的应用在工业制造和自动化领域也具有潜力。
手势识别技术可以用于控制和监测生产线上的机器人和自动化设备。
工人可以通过手势来控制机器人的动作和操作，提高生产效率和工作安全性。
此外，手势识别技术还可以用于检测和预防工业事故，例如通过监测工人的手势来识别危险动作并提供预警。
综上所述，计算机视觉技术在手势识别中的应用具有广泛的潜力，并在日常生活和商业领域中发挥了重要作用。
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手势识别技术的研究背景及意义
➢ 手势识别技术的研究背景
随着计算机技术的飞速发展，人机交互技术成为了当前最热门的 研究课题之一，并且人机交互技术正在从以计算机为中心逐步转移到 以人为中心。由于人手的特殊性，所以在人类日常交际活动中发挥重 要作用的手势，已经被当做一种最自然、直观而又易于学习的人机交 互手段进行广泛研究。
u122 )
(BMI )3
u40u04
4u31u13
3u
2 22
(BMI )4
u40u22u04
2u31u22u13
u40u123
u
u 2
31 04
u
2 22
手势特征提取
➢ 实验结果及分析
(a)
(b)
(c)
(d)
(e)
(f)
(a) 原始图像128*128, (b) 64*64图像, (c)256*256图像, (d) 旋转30°, (e) 旋转45°, (f)添加0.01的高斯噪声
➢ 图像分割算法
基于HSI色彩空间的分割算法
H,S,I三分量之间的相关性较小，可由色调H和饱和度S完 成独立于亮度的彩色区域分割。
RGB空间图像 转换到HIS空间
经过多次试验确定 色调和饱和度上下阈值
根据阈值 分类像素点
手势图像分割
基于YCrCb色彩空间的分割
利用以下两式进行色彩空间的转换，在转换后的YCrCb色彩空 间中进行彩色阈值分割 。
基于Bamieh不变矩的特征提取算法
为了减少计算量，Bamieh提出了Bamieh不变矩，其特征矢量的 大小比其他不变矩的要小很多，用以下四个量值作为特征提取时的特 征量。
(BMI )1 u02u20 u121
(BMI )2
(u03u30
u21u12 ) 2
4(u03u12
u
2 21
)(u
21u30
w4
2.7413 2.7832 2.7251 2.7192 2.6823 2.5423
w12
3.4859 3.4333 3.4954 3.5639 3.5194 3.4889
➢ 手势识别技术的发展历程
基于数据手套的手势识别技术
基于标记手的手势识别
基于视觉的手势识别
手势识别技术的研究背景及意义
➢ 手势识别技术研究的意义
手势识别的研究可以应用于计算机辅助哑语教学、电视节目双语播 放、虚拟人的研究、电影制作中的特技处理、动画的制作、医疗研究、 游戏娱乐等诸多方面，同时也有助于改善和提高聋哑人的生活学习和工 作条件，为他们供更好的服务；另外，手势的研究涉及到教学、计算机 图形学、机器人运动学、医学等多学科。因此，手势识别的研究是一个 非常有意义的课题 。
(B G) 0.066 & (B R) 0.55
以上阈值可以得到较为理想的分割手势
下面对三种分割算法的分割效果进行分析比较
手势图像分割
分割出的手势图像
分割前图像
HSI空间彩色 分割结果
HSI空间二值 分割结果
YCrCb空间二值分 割结果
改进的RGB空间 二值分割结果
手势特征提取
➢ 特征提取的目的
r R
g
G
R
255 GB
1
b B
Y 0.299r 0.5870g 0.1140b Cr 0.5000r 0.4187g 0.0813b 128 Cb 0.1687r 0.3313g 0.5000b 128
基于改进的RGB色彩空间的分割算法
利用传统的方法在RGB空间进行手势分割，需分别设定R、G、 B三个分量的阈值 。
手势特征提取
小波变换特征提取结果
原始图像 64*64
256*256 旋转30° 旋转45° 噪声图像
w8
2.4258 2.5231 2.5017 2.6162 2.6771 2.5223
w1
3.4414 3.4517 3.4487 3.4602 3.4762 3.4053
w9
2.5958 2.5991 2.5399 2.5362 2.5423 2.3318
H RGB 3
由于亮度值为RGB三分量的平均(左式)，所以 传统方法受光照影响较大。
手势图像分割
经大量研究发现，虽然RGB色彩模型易受光照影响，但是 RGB三种色彩对应三分量的色差值却保持在一定的范围之，即 受光照影响不大 。所以本文的改进方法是基于三分量的色差的 阈值分割。
经过大量的测算，得出如下式的阈值适合于本次 实验手的肤色。
➢ 静态手势识别的基本流程
在RGB空间的手 势图像
分割出的手势 二值图像
在特征空间表 示手势特征
识别出的手势
分割过程
特征提取
手势识别
全文介绍
本文主要研究内容
➢ 手势图像预处理 ➢ 手势图像分割 ➢ 手势特征提取 ➢ 手势图像分类识别
手势图像预处理
➢ 图像的平滑
空域平滑滤波：
均值滤波法：用所选窗口的所有像素点的平均值来代替窗口 中心点的灰度值 。 中值滤波法：把邻域中的图像的像素按灰度级排序后选择该 组的中间值作为像素值。 维纳滤波法：维纳滤波器是一种自适应滤波器，主要根据区域 内的方差来调整滤波器输出
➢ 图像锐化
图像锐化就是补偿图像的轮廓，增强图像的边缘灰度有跳变 的部分，使图像的边缘、轮廓线以及图像的细节变的清晰 。
手势图像预处理
平滑滤波结果
手势图像预处理
图像锐化结果
原始图像
拉普拉斯滤波后的图像
原图像
梯度锐化的图像
手势图像分割
➢ 色彩空间
RGB色彩空间 YCrCb彩色空间 HSI色彩空间
降维，减小数据量
➢ 特征提取算法
基于小波变换的特征提取算法
首先要对手势图像进行N级小波分解，得到3N+1幅子图像，然 后利用含有高频成分的3N幅子图像，求得一个长度为3N的向量。
基于Hu不变矩的图像特征提取
Hu矩是一组经典的几何矩不变量，对图像旋转、比例和平移具 有不变性。
手势特征提取
Hu矩组是图像中心矩前七个矩的函数，Hu将七个不变矩用作图 像特征向量，Hu矩组反映了图像的本质属性。
w2
3.1314 3.0074 3.0775 3.1692 3.0939 3.1260
w10
2.4319 2.4590 2.4801 2.3874 2.5039 2.3310
w3
2.6920 2.7915 2.7943 2.7879 2.7043 2.7079
w11
3.5057 3.4702 3.4728 3.6684 3.6230 3.5190