手势识别总结
手势识别总结
手势识别常用特征-HOG
手势识别算法-SVM
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。
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
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
训练
手势分类器
识别过程：
采集图像
多尺度 处理
➢ 训练样本
Kinect常用识别手势
Kinect常用识别手势
Kinect常⽤识别⽤势以下⽤势能被流畅的识别：
◎RaiseRightHand / RaiseLeftHand –左⽤或右⽤举起过肩并保持⽤少⽤秒
◎Psi –双⽤举起过肩并保持⽤少⽤秒
◎Stop –双⽤下垂.
◎Wave –左⽤或右⽤举起来回摆动
◎SwipeLeft –右⽤向左挥.
◎SwipeRight –左⽤向右挥.
◎SwipeUp / SwipeDown –左⽤或者右⽤向上/下挥
◎ Click –左⽤或右⽤在适当的位置停留⽤少2.5秒.
◎RightHandCursor / LeftHandCursor –假⽤势，⽤来使光标随着⽤移动
◎ZoomOut –⽤肘向下，左右⽤掌合在⽤起（求佛的⽤势），然后慢慢分开.
◎ZoomIn –⽤肘向下，两⽤掌相聚⽤少0.7⽤，然后慢慢合在⽤起
◎Wheel –英⽤原版描述不清，就是ZoomOut/In的⽤势，只不过在动的时候是前后⽤⽤左右。
◎Jump –在1.5秒内髋关节中⽤⽤少上升10厘⽤
◎Squat -在1.5秒内髋关节中⽤⽤少下降10厘⽤
◎Push –在1.5秒内将左⽤或右⽤向外推
◎Pull -在1.5秒内将左⽤或右⽤向⽤拉。
文明手势培训总结范文
一、前言为了提高我单位员工的文明素养，营造和谐的工作氛围，我们于近日组织了一次文明手势培训。
本次培训旨在通过讲解和实际操作，让员工掌握基本的文明手势，提高文明礼仪水平。
现将本次培训总结如下：二、培训内容1. 文明手势的基本概念：文明手势是指在日常交往中，用双手表达礼貌、尊重、友好等情感的一种肢体语言。
通过文明手势，可以传递正能量，展现个人修养。
2. 常见文明手势的讲解与示范：本次培训针对以下几种常见文明手势进行了详细讲解和示范：（1）握手礼：握手是国际通用的礼仪，表示友好、尊重。
握手时，双手自然下垂，与对方手掌相握，力度适中，目光交流。
（2）点头礼：点头礼是一种礼貌、尊重的表示，适用于与陌生人或长辈打招呼。
点头时，面带微笑，目光温和。
（3）挥手礼：挥手礼是一种常用的告别礼仪，适用于与朋友、同事等熟人告别。
挥手时，手臂自然下垂，手掌向前，轻轻挥动。
（4）鼓掌礼：鼓掌礼是对他人表示肯定、鼓励的一种方式。
鼓掌时，双手自然下垂，掌心相对，用力拍打。
3. 文明手势的运用场景：培训中，我们详细介绍了文明手势在以下场景中的运用：（1）上下班高峰期，使用文明手势与同事、行人打招呼，缓解紧张氛围。
（2）与客户、合作伙伴交往时，使用文明手势表达尊重、友好。
（3）在会议、活动等场合，使用文明手势表示关注、支持。
三、培训效果1. 员工文明素养得到提升：通过本次培训，员工对文明手势有了更深入的了解，能够自觉地在日常生活中运用文明手势，提升自身形象。
2. 工作氛围更加和谐：文明手势的运用有助于缓解紧张氛围，增进同事间的友谊，营造和谐的工作环境。
3. 企业形象得到提升：员工文明素养的提升，有利于展现企业良好的形象，提高企业竞争力。
四、总结本次文明手势培训取得了圆满成功，达到了预期目标。
在今后的工作中，我们将继续加强员工文明礼仪培训，不断提高员工文明素养，为企业发展贡献力量。
同时，也希望广大员工能够将所学知识运用到实际工作中，共同营造文明、和谐的工作氛围。
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。
python手势识别总结
python手势识别总结Python手势识别是一种利用计算机视觉技术，通过分析和识别人手在摄像头中的姿势和动作，来实现特定功能的技术。
它可以应用于许多领域，如人机交互、虚拟现实、智能家居等。
本文将介绍Python手势识别的原理、应用以及相关的开源库和工具。
一、Python手势识别的原理Python手势识别利用计算机视觉技术中的图像处理和机器学习算法，对手部图像进行分析和识别。
首先，需要获取手部图像，可以通过摄像头实时捕捉手部图像或者从视频中提取手部图像。
然后，对手部图像进行预处理，包括去噪、边缘检测、图像增强等操作，以提高后续识别的准确性。
接下来，使用特征提取算法从手部图像中提取出关键特征，如手指的位置、角度、曲率等。
最后，通过训练好的机器学习模型或者深度学习模型，对提取到的特征进行分类和识别，从而实现对手势的识别。
二、Python手势识别的应用1. 人机交互：通过手势识别可以实现与计算机的自然交互，用户可以通过手势来控制计算机的操作，比如手势点击、手势滑动等。
2. 虚拟现实：在虚拟现实环境中，用户可以通过手势来进行操作和交互，比如手势控制虚拟角色的动作、手势操作虚拟物体等。
3. 智能家居：通过手势识别可以实现智能家居的控制，比如通过手势来控制灯光的开关、调节音量等。
4. 医疗辅助：手势识别可以应用于医疗领域，比如通过手势来进行手术操作的训练、辅助残障人士的康复训练等。
三、Python手势识别的开源库和工具1. OpenCV：OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法，包括手势识别。
它支持多种编程语言，包括Python。
2. Mediapipe：Mediapipe是Google开源的一款多媒体处理框架，提供了一系列的计算机视觉和机器学习算法，包括手势识别。
它支持实时手势识别和姿势估计等功能。
3. TensorFlow：TensorFlow是一个开源的深度学习框架，可以用于训练和部署机器学习模型。
手势识别综述
彩色图像分割
灰度图像大多通过算子寻找边缘和 区域生长融合来分割图像;彩色图 像增加了色彩信息，可以通过不同 的色彩值来分割图像
三维OTSU算法
计算复杂度较高，但是可以在三维 空间对图像进行分割。现在衍生出 较多改进算法（分解算法、基于最 佳熵算法等）
聚类算法
直接对RGB图像进行聚类运算，但 是计算开销较大
3、对于ResNet的改进网络（DenseNet、ResNeXt）均相对于ResNet表现出较好的性能和较低的 开销，下一步对其进行学习。
谢谢观看
通过分析手势，获得手势形状特征及运动 轨迹信息
01
02
03
基于 单目 立体 视觉 视觉 视觉
手势分割
使用图像采集设备获得手势图像，转换为 手势平面模型/立体模型
手势识别
手势识别
将模型参数空间轨迹分类 到该空间某个子集的过程
02
静态手势识别
动态手势识别可以通过帧 形式转换为静态手势识别
任务
04
隐马尔科夫模型
立体视觉分割算法比较
03 手 势 分 类 算 法 手势识别的最终目标就是实现对手势的正确分类来自分类算法HMM
双重随机过程，底层是马尔可夫概率状态过 程；从底层状态到表层观察值的随机过程。 通过已知分类样本，挖掘分类样本中隐藏的 信息。
KNN
计算待分类样本与已知类别的训练样本之间 的距离，找到距离与待分类样本数据最近的k 个邻居；再根据这些邻居所属的类别来判断 待分类样本数据的类别。
键
触
语
鼠
控
音
多点触控
触控式交互推动了移动 互联网发展
新型人机交互模式
实现更为自然化的人机交互，人可以 在虚拟环境中体验真实物理世界般的 交互体验
人机交互中的手势识别技术综述
人机交互中的手势识别技术综述摘要：手势识别技术是人机交互领域中的重要研究方向之一，它使用户能够使用自然、直观的动作与计算机进行交互。
本文综述了手势识别技术的发展历程以及在不同领域应用的现状和挑战。
首先介绍了手势识别技术的基本原理，包括手势采集、手势表示与编码以及手势识别与分类。
随后，探讨了手势识别技术在计算机视觉、虚拟现实、智能家居、医疗保健等领域的应用。
最后，分析了当前手势识别技术面临的挑战，并对未来发展方向进行了展望。
1. Introduction人机交互的目标是使用户与计算机之间的交互更加自然、高效、直观。
手势识别技术作为一种直观的交互方式，已经在各个领域得到广泛应用。
手势识别技术可以通过识别和解释使用者的手势动作，实现对计算机的控制。
例如，通过手势控制智能手机、电视遥控器、游戏设备等。
2. 手势识别技术的基本原理2.1 手势采集手势采集是指通过各种传感器或设备，如摄像头、深度相机、惯性传感器等，获取用户的手势动作数据。
其中最常用的手势采集方式是通过摄像头获取用户的手势图像，然后将手势图像转化为数字形式进行处理。
2.2 手势表示与编码在手势识别中，手势的表示和编码是一个重要的步骤。
手势的表示可以通过手势的轮廓、姿态、运动等特征来描述。
手势编码是将手势表示转化为计算机可以理解的形式，通常使用特征提取和降维技术。
2.3 手势识别与分类手势识别是指将用户的手势与预定义的手势模型进行匹配，从而确定用户的手势意图。
手势分类是将不同类型的手势区分开来，通常使用机器学习算法、神经网络等方法进行分类。
3. 手势识别技术的应用3.1 计算机视觉手势识别技术在计算机视觉领域有广泛的应用。
例如，通过手势识别技术可以实现手势操作电脑的功能，如在空中划动手势进行页面切换、放大缩小、旋转等。
此外，手势识别还可以用于视频监控系统中的行为分析与识别，例如识别危险行为、异常行为等。
3.2 虚拟现实手势识别技术在虚拟现实领域的应用也日益增多。
整理了现有的手势识别的重点,以及几个重要方法的特点,对每种方法都分析了优缺点
一个基于视觉手势识别系统的构成应包括：图像的采集，预处理，特征提取和选择，分类器的设计，以及手势识别。
其流程大致如下：其中有三个步骤是识别系统的关键，分别是预处理时手势的分割，特征提取和选择，以及手势识别采用的算法。
（1）手势分割一般来讲，分割方法大致分为以下三类：一是基于直方图的分割，即阈值法，通常取灰度直方图的波谷作为阈值。
（《hausdorff在距离在手势识别中的运用》采用了阈值法。
）二是基于局部区域信息的分割，如基于边缘和基于区域的方法；（《基于几何特征的手势识别算法研究》采用了边缘检测方法。
）三是基于颜色等一些物理特征的分割方法。
（《复杂背景下基于单目视觉的静态手势识别》采用了基于颜色空间的肤色聚类法，《基于视觉的手势识别及其在人机交互中的应用》采用了肤色滤波法。
）。
每种方法都有自己的优点，但也存在一定的问题，对于简单背景的图像，采用阈值法能达到不错的效果，对于复杂的图像，单一的阈值不能得到良好的分割效果。
采用边缘提取方法时，若目标物和背景灰度差别不大时，则得不到较明显的边缘。
可以采用多种方法相结合的图像处理方法，例如对采集的图像先进行差影处理，然后进行灰度阈值分割，或者对图像按区域分成小块，对每一块进行设置阈值。
手势分割是手势识别系统中的关键技术之一，它直接影响系统的识别率，目前的分割技术大都需要对背景，用户以及视频采集加以约束。
其受背景复杂度和光照变化的影响最大，可以在这些方面进行改进。
（2）特征提取和选择手势本身具有丰富的形变，运动以及纹理特征，选取合理的特征对于手势的识别至关重要。
目前常用的手势特征有:轮廓、边缘、图像矩、图像特征向量以及区域直方图特征等等。
《基于计算机视觉的手势识别研究》中提到了多尺度模型，它就是采用此模型提取手势的指尖的数量和位置，将指尖和掌心连线，采用距离公式计算各指尖到掌心的距离，再采用反余弦公式计算各指尖与掌心连线间的夹角，将距离和夹角作为选择的特征。
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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。 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
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。
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。
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
训练
手势分类器
识别过程：
结语
谢 谢！
首页
手势识别常用特征-HOG
手势识别算法-SVM
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
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）
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
手势样本采集