基于计算机视觉的手势跟踪与识别技术的研究毕业论文
基于视觉识别的手势识别技术研究
基于视觉识别的手势识别技术研究手势是人与人之间交流的一种非常重要的方式。
无论是表达感情、告知意图、进行社交、传递文化等方面，手势在人的生活中都扮演着非常关键的角色。
而在人工智能的普及下，基于视觉识别的手势识别技术也得到了广泛应用。
一、手势识别技术的研究现状手势识别首先要解决的问题就是如何感知人的动作。
而目前最主流的手势识别方式便是基于视觉信息的识别技术。
在这种技术下，计算机通过摄像头采集人的手部动作，将其转化成数字信号进行分析，进而得出手势的信息。
对于这种技术，我们可以分别从硬件和算法两方面进行研究。
硬件方面，感知系统的设计是关键。
传统的感知系统都需要专门的设备来进行手势的感知，如带有传感器的手套、手环等。
而最近几年来，随着摄像头技术的发展，人们开始研究将摄像头技术应用于手势识别中。
例如，微软的Kinect系统就是一种基于摄像头的手势识别设备，使用者只需站在摄像头前，Kinect就可以捕捉到其手部动作，实现实时识别和交互。
算法方面，手势识别研究主要涉及两个方面：特征提取和识别分类。
在特征提取方面，研究者们试图探索如何从图像中提取出手势的关键信息。
例如，除了传统的颜色、纹理、形状等特征外，近年来还出现了一些新的特征，如背景减除、深度图、骨架图等。
在识别分类方面，主要研究如何构建一个鲁棒性较好的分类器来对手势进行分类。
分类技术的选用有很多，如模式识别、机器学习、深度学习等。
二、手势识别在社交网络中的应用手势识别技术在社交网络中的应用也引人关注。
目前，一些社交网络平台已经开始探索如何利用手势识别技术进行交互。
例如，微信上的视频聊天就支持一种名为“滤镜小视频”的玩法，用户可以通过手势来打开相机，并在视频中添加音乐、滤镜等效果。
这种手势交互极大地增强了用户对社交网络的体验感。
除了在社交网络中的应用外，手势识别技术还被广泛应用于智能家居、医疗、娱乐等领域。
例如，在智能家居领域，用户可以通过手势来控制家电的开关、调节灯光颜色、调节房间温度等。
手势识别与跟踪技术研究
手势识别与跟踪技术研究手势识别与跟踪技术是一种通过计算机视觉和图像处理技术来识别和跟踪人体手势的技术。
随着人机交互技术的发展，手势识别与跟踪技术成为了一种新型的人机交互方式，可以广泛应用于虚拟现实、游戏、智能家居等领域。
本文将介绍手势识别与跟踪技术的研究内容、方法和应用，并探讨其未来发展方向。
手势识别与跟踪技术的研究内容包括静态手势识别、动态手势识别和手势跟踪。
静态手势识别是指通过对手的姿态进行分析和识别，来判断手势的含义。
动态手势识别则是根据手势的运动轨迹和速度等特征进行识别。
手势跟踪是通过对手的位置和运动进行实时追踪，以实现与用户的实时交互。
手势识别与跟踪技术的研究方法主要包括基于视觉特征、基于深度学习和基于传感器的方法。
基于视觉特征的方法主要通过提取手的外形和纹理等特征来进行手势识别和跟踪。
基于深度学习的方法则是利用神经网络来学习和提取手势的特征，以提高识别和跟踪的准确性和鲁棒性。
基于传感器的方法则是借助于传感器设备，如摄像头、雷达等，来获取手势的信息，并进行分析和处理。
手势识别与跟踪技术在很多领域都有广泛的应用。
在虚拟现实领域，手势识别与跟踪技术可以用于控制虚拟场景中的物体和角色，增强用户对虚拟环境的交互感。
在游戏领域，手势识别与跟踪技术可以实现更加自然和直观的游戏操作方式，提升游戏的娱乐性和沉浸感。
在智能家居领域，手势识别与跟踪技术可以用于智能设备的控制，如通过手势操作灯光、电视等家居设备，实现更加智能化的家居体验。
随着硬件技术的进步和算法的不断创新，手势识别与跟踪技术有着广阔的发展前景。
未来的研究方向主要包括提高识别和跟踪的准确性和鲁棒性，探索更加高效和可靠的数据处理算法，以及研究更加优化和智能化的交互方式。
此外，还可以结合其他技术，如人脸识别、语音识别等，实现更加全面和多样化的人机交互体验。
总之，手势识别与跟踪技术是一种新型的人机交互方式，具有广泛的应用前景。
通过对手势的识别和跟踪，可以实现更加自然、直观和智能化的人机交互，提升用户的体验和满意度。
基于计算机视觉的人手追踪技术
基于计算机视觉的人手追踪技术随着科技的不断发展，计算机视觉技术逐渐成为人们关注的热点。
它可以将数字图像或视频处理成可供我们理解的信息，实现自动分析、识别和理解。
而基于计算机视觉的人手追踪技术更是在人机交互中扮演着重要的角色。
基本概念人手追踪，是指在运动影像中实现对双手或单手的准确追踪与识别，从而达到对手势的提取、识别与分析的技术。
人手追踪的关键在于对运动影像中手部区域的精确分割和跟踪，以及将其转化为可供分析、识别和应用的数据。
它主要应用于娱乐、医疗、安防等领域，为人们带来便利。
基本原理人手追踪技术从根本上讲是基于机器学习和计算视觉算法的。
机器学习是指通过训练程序来自动学习和改进特定任务的能力。
计算机视觉算法则是指通过对数字图像或视频进行分析、处理和理解，从中提取出有用的信息和特征。
在人手追踪技术中，通常先利用机器学习算法来识别手部的不同特征，如形状、边缘、纹理等，然后使用计算机视觉算法对手部区域进行分割和跟踪，实现手势的提取与识别。
应用领域在娱乐领域，人手追踪技术常用于VR和AR等场合中，使用户可以通过手势控制虚拟环境中的元素，获得更加自然、直观的交互体验。
例如，在VR游戏中，玩家可以通过手势控制角色的攻击、防御等动作，提高游戏的可玩性和趣味性。
在医疗领域，人手追踪技术可以帮助医生对患者的手部或身体姿态进行追踪和分析，为诊断和治疗提供便利。
在安防领域，人手追踪技术可以辅助监控摄像头对手部区域进行追踪和识别，提高视频监控的效率和准确性。
趋势和挑战可以预见的是，未来人手追踪技术将会继续不断地向前发展和变革。
其中一个核心方向是跨模态、多模态的手势识别技术。
目前，我们人类对于语音、图像、视频等不同模态信息的识别和处理能力是有限的，而跨模态、多模态手势识别技术可以通过将不同模态信息相互协同，实现手势识别和交互的更加自然、人性化，从而提高人机交互的效率和便利性。
但同时面临的挑战也不容忽视，其中之一就是如何进一步提高精度和鲁棒性。
《基于深度学习手势识别的研究》范文
《基于深度学习手势识别的研究》篇一一、引言随着人工智能技术的快速发展，深度学习在各个领域的应用越来越广泛。
其中，手势识别作为人机交互的重要手段之一，其研究与应用也日益受到关注。
本文旨在探讨基于深度学习手势识别的研究，通过分析现有技术和方法，提出新的研究思路和方案，为手势识别技术的发展提供参考。
二、手势识别的背景与意义手势识别是一种通过识别和理解人的手势来达到人机交互的技术。
在许多场景中，如教育、医疗、娱乐等，手势识别技术都有着广泛的应用前景。
例如，在教育领域，手势识别可以帮助学生更直观地表达自己的想法；在医疗领域，手势识别可以帮助医生更准确地了解患者的病情；在娱乐领域，手势识别则可以实现更自然的人机交互方式。
因此，手势识别的研究具有重要的应用价值和实际意义。
三、深度学习在手势识别中的应用深度学习是一种模拟人脑神经网络的工作方式，通过大量数据的训练和学习，可以自动提取数据的特征并进行分类和预测。
在手势识别中，深度学习技术可以有效地提取手势的特征并进行分类，从而提高识别的准确性和效率。
目前，深度学习在手势识别中的应用主要包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和深度神经网络（DNN）等。
四、基于深度学习手势识别的研究现状与问题目前，基于深度学习的手势识别技术已经取得了一定的研究成果。
然而，在实际应用中仍然存在一些问题。
首先，由于手势的多样性和复杂性，现有的算法在识别准确性和实时性方面仍有待提高。
其次，现有的手势识别系统往往需要大量的训练数据和计算资源，这限制了其在一些资源有限的场景中的应用。
因此，如何提高手势识别的准确性和实时性，以及如何降低计算复杂度和提高系统的适应性是当前研究的重点和难点。
五、基于深度学习手势识别的研究方法与实现针对上述问题，本文提出了一种基于深度学习的手势识别方法。
该方法通过采用卷积神经网络和循环神经网络的组合方式，实现了对手势的实时准确识别。
具体实现步骤如下：1. 数据预处理：对采集的手势数据进行预处理，包括去噪、归一化等操作，以提高识别的准确性。
《基于RGB-D的双手手势识别方法研究及系统设计》范文
《基于RGB-D的双手手势识别方法研究及系统设计》篇一一、引言随着计算机视觉技术的飞速发展，手势识别技术在人机交互、虚拟现实、智能机器人等领域得到了广泛应用。
双手手势识别作为其中的重要研究方向，其准确性和实时性直接影响到用户体验和系统性能。
本文旨在研究基于RGB-D的双手手势识别方法，并设计相应的系统，以提高手势识别的准确性和实时性。
二、RGB-D技术概述RGB-D技术是一种融合了彩色图像和深度信息的三维感知技术。
通过RGB相机获取彩色图像信息，同时利用深度传感器获取场景的深度信息，从而实现对场景的三维重建和三维测量。
基于RGB-D技术的双手手势识别方法可以更准确地获取双手的位置、姿态和运动轨迹等信息，为手势识别提供了重要的数据支持。
三、双手手势识别方法研究1. 数据预处理在获取RGB-D数据后，需要进行数据预处理。
包括去除噪声、平滑处理、归一化等操作，以提高数据的稳定性和可靠性。
此外，还需要进行手部区域的提取和分割，以便后续的手势识别。
2. 特征提取特征提取是手势识别的关键步骤。
本文采用基于深度学习的方法进行特征提取。
通过训练深度神经网络，提取出手部的形状、纹理、运动等特征，为后续的识别提供重要的依据。
3. 识别算法根据提取的特征，采用合适的识别算法进行手势识别。
本文提出了一种基于深度学习的多模态融合识别算法。
该算法将RGB 图像和深度信息融合，利用深度神经网络进行特征学习和分类，实现对手势的准确识别。
四、系统设计基于上述的双手手势识别方法，本文设计了一套完整的系统。
该系统包括硬件和软件两部分。
硬件部分主要包括RGB-D相机、深度传感器、计算机等设备。
其中，RGB-D相机负责获取场景的彩色图像和深度信息，计算机则负责数据的处理和识别结果的输出。
软件部分主要包括数据预处理模块、特征提取模块、识别算法模块等。
数据预处理模块负责对获取的数据进行预处理，包括去噪、平滑处理、归一化等操作。
特征提取模块采用深度学习方法提取手部特征。
基于计算机视觉的手势识别系统设计与实现
基于计算机视觉的手势识别系统设计与实现一、介绍手势识别是计算机视觉领域的重要应用之一，可以将手势作为一种触发器，实现自然交互。
本文将讨论基于计算机视觉的手势识别系统的设计与实现。
二、手势识别系统的架构手势识别系统一般由三大部分组成：输入设备、手势信号处理和输出设备。
输入设备通常是摄像机，用于捕捉人的手势信号；手势信号处理包括图像采集、特征提取和分类器的训练；输出设备通常是显示器或其他设备，用于展示识别结果。
三、手势识别算法手势识别算法可以分为两大类：基于手工特征和基于深度学习。
基于手工特征的方法需要手动设计特征提取器，并使用传统的分类器进行分类。
而基于深度学习的方法则可以端到端地学习，不需要手动设计特征提取器。
基于手工特征的方法一般包括以下步骤：1. 图像预处理，包括灰度化、二值化、去噪、边缘检测等。
2. 提取手势特征，包括形状、颜色、纹理等。
3. 训练分类器，包括决策树、支持向量机和人工神经网络等。
基于深度学习的方法一般包括以下步骤：1. 数据预处理，包括数据获取、数据清洗、数据标注等。
2. 特征提取，使用卷积神经网络对图像进行卷积和池化操作，提取特征。
3. 分类器训练，使用全连接神经网络对提取的特征进行分类。
深度学习方法相较于手工特征的方法具有更高的准确率和更强的鲁棒性，但需要较大的训练集和计算资源。
四、手势识别系统的实现下面讨论一种基于深度学习的手势识别系统的实现流程。
系统包括手势数据采集、数据预处理、特征提取、分类器训练和应用。
1. 手势数据采集手势数据采集可以通过使用高清摄像机等设备，拍摄手势动作视频进行。
视频应该包含多个手势动作，每个手势动作应该有多个角度和不同的光照条件，这样可以让我们的模型更加鲁棒。
2. 数据预处理数据预处理包括数据清洗、数据标注、数据增强等。
数据清洗可以将捕捉到的手势数据进行校准、去除噪声等操作，以保证数据质量。
手势动作的标注可以通过手动标注或者机器学习算法实现。
《基于深度学习的手势识别算法研究》范文
《基于深度学习的手势识别算法研究》篇一一、引言手势识别技术是一种利用计算机视觉技术分析、解读和解析人手和手臂的动态或静态行为的技术。
近年来，随着深度学习技术的发展和广泛应用，基于深度学习的手势识别算法在各个领域取得了显著的成果。
本文将针对基于深度学习的手势识别算法进行深入研究，并探讨其应用和未来发展。
二、手势识别技术概述手势识别技术主要包括基于传统计算机视觉方法和基于深度学习的方法。
传统方法通常依赖于复杂的特征提取和手动设计的算法。
而深度学习方法则能够自动学习和提取有效的特征，具有更高的准确性和鲁棒性。
目前，基于深度学习的手势识别算法已经成为研究的热点。
三、深度学习在手势识别中的应用深度学习在手势识别中的应用主要体现在卷积神经网络（CNN）上。
CNN是一种具有深层结构的神经网络，具有良好的特征提取能力。
在手势识别中，CNN能够自动学习和提取手势的形状、位置和动态变化等特征，从而实现高精度的手势识别。
此外，循环神经网络（RNN）也在手势序列识别中发挥了重要作用。
四、基于深度学习的手势识别算法研究（一）数据集与预处理在基于深度学习的手势识别算法研究中，首先需要准备一个合适的数据集。
数据集应包含多种不同的手势，以及不同背景、光照和角度下的手势图像。
在数据预处理阶段，需要对图像进行归一化、去噪和增强等操作，以提高算法的鲁棒性。
（二）模型设计与优化在模型设计方面，可以采用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）等深度学习模型。
针对不同的手势识别任务，可以设计不同的网络结构和参数。
在模型优化方面，可以采用梯度下降、反向传播等算法进行模型训练和优化。
同时，还可以使用一些优化技术，如批归一化、dropout等来提高模型的泛化能力和鲁棒性。
（三）算法实现与测试在算法实现阶段，需要使用深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）来实现算法。
在测试阶段，需要使用测试数据集对算法进行评估和验证。
评估指标包括准确率、召回率、F1值等。
《基于深度学习的静态手势实时识别方法研究》范文
《基于深度学习的静态手势实时识别方法研究》篇一一、引言随着人工智能和计算机视觉技术的快速发展，手势识别作为人机交互的重要手段之一，越来越受到人们的关注。
静态手势识别技术因其能够准确捕捉并识别出人的手部姿态，为许多应用场景如智能家居、游戏交互、虚拟现实等提供了重要的技术支持。
近年来，深度学习技术的发展为静态手势实时识别带来了新的可能性。
本文旨在研究基于深度学习的静态手势实时识别方法，以提高识别的准确性和实时性。
二、相关工作在静态手势识别的研究中，传统的方法主要依赖于图像处理和计算机视觉技术。
然而，这些方法往往难以处理复杂的背景和光照变化，且在识别精度和实时性方面存在一定局限性。
近年来，深度学习技术的发展为手势识别提供了新的解决方案。
深度学习模型能够自动学习图像的深层特征，从而更好地处理复杂的背景和光照变化。
同时，深度学习模型在处理大规模数据集时表现出色，为静态手势识别的实时性提供了有力保障。
三、方法本文提出了一种基于深度学习的静态手势实时识别方法。
该方法主要包括数据预处理、特征提取、分类器训练和实时识别四个步骤。
首先，对输入的图像进行预处理，包括去噪、归一化等操作，以便于后续的特征提取。
其次，利用深度学习模型进行特征提取。
本文采用卷积神经网络（CNN）进行特征提取，通过训练模型学习图像的深层特征。
然后，使用softmax分类器对提取的特征进行分类，得到手势的类别。
最后，在实时识别阶段，通过摄像头实时捕捉手部图像，并进行预处理和特征提取，最后通过分类器进行实时识别。
四、实验与分析为了验证本文方法的有效性，我们进行了实验并进行了性能评估。
我们使用了公共数据集进行了训练和测试。
在特征提取阶段，我们采用了不同深度的CNN模型进行了比较。
实验结果表明，深度较大的模型在准确性和泛化能力上表现更优。
在实时识别阶段，我们通过摄像头实时捕捉手部图像，并进行了多次测试。
实验结果表明，本文方法能够实时准确地识别出手势的类别。
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基于计算机视觉的手势跟踪与识别技术的研究 毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明 原创性声明 本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得 及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。 作 者 签 名： 日 期： 指导教师签名： 日 期：
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作者签名： 日期： 年 月 日 导师签名： 日期： 年 月 日 注 意 事 项 1.设计（论文）的内容包括： 1）封面（按教务处制定的标准封面格式制作） 2）原创性声明 3）中文摘要（300字左右）、关键词 4）外文摘要、关键词 5）目次页（附件不统一编入） 6）论文主体部分：引言（或绪论）、正文、结论 7）参考文献 8）致谢 9）附录（对论文支持必要时） 2.论文字数要求：理工类设计（论文）正文字数不少于1万字（不包括图纸、程序清单等），文科类论文正文字数不少于1.2万字。 3.附件包括：任务书、开题报告、外文译文、译文原文（复印件）。 4.文字、图表要求： 1）文字通顺，语言流畅，书写字迹工整，打印字体及大小符合要求，无错别字，不准请他人代写 2）工程设计类题目的图纸，要求部分用尺规绘制，部分用计算机绘制，所有图纸应符合国家技术标准规范。图表整洁，布局合理，文字注释必须使用工程字书写，不准用徒手画 3）毕业论文须用A4单面打印，论文50页以上的双面打印 4）图表应绘制于无格子的页面上 5）软件工程类课题应有程序清单，并提供电子文档 5.装订顺序 1）设计（论文） 2）附件：按照任务书、开题报告、外文译文、译文原文（复印件）次序装订 指导教师评阅书 指导教师评价： 一、撰写（设计）过程 1、学生在论文（设计）过程中的治学态度、工作精神 □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 2、学生掌握专业知识、技能的扎实程度 □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 3、学生综合运用所学知识和专业技能分析和解决问题的能力 □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 4、研究方法的科学性；技术线路的可行性；设计方案的合理性 □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 5、完成毕业论文（设计）期间的出勤情况 □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 二、论文（设计）质量 1、论文（设计）的整体结构是否符合撰写规范？ □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 2、是否完成指定的论文（设计）任务（包括装订及附件）？ □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 三、论文（设计）水平 1、论文（设计）的理论意义或对解决实际问题的指导意义 □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 2、论文的观念是否有新意？设计是否有创意？ □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 3、论文（设计说明书）所体现的整体水平 □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格
建议成绩：□ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 （在所选等级前的□内画“√”）
指导教师： （签名） 单位： （盖章） 年 月 日 评阅教师评阅书 评阅教师评价： 一、论文（设计）质量 1、论文（设计）的整体结构是否符合撰写规范？ □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 2、是否完成指定的论文（设计）任务（包括装订及附件）？ □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 二、论文（设计）水平 1、论文（设计）的理论意义或对解决实际问题的指导意义 □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 2、论文的观念是否有新意？设计是否有创意？ □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 3、论文（设计说明书）所体现的整体水平 □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格
建议成绩：□ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 （在所选等级前的□内画“√”）
评阅教师： （签名） 单位： （盖章） 年 月 日 教研室（或答辩小组）及教学系意见 教研室（或答辩小组）评价： 一、答辩过程 1、毕业论文（设计）的基本要点和见解的叙述情况 □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 2、对答辩问题的反应、理解、表达情况 □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 3、学生答辩过程中的精神状态 □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 二、论文（设计）质量 1、论文（设计）的整体结构是否符合撰写规范？ □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 2、是否完成指定的论文（设计）任务（包括装订及附件）？ □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 三、论文（设计）水平 1、论文（设计）的理论意义或对解决实际问题的指导意义 □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 2、论文的观念是否有新意？设计是否有创意？ □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 3、论文（设计说明书）所体现的整体水平 □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格
评定成绩：□ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 教研室主任（或答辩小组组长）： （签名） 年 月 日
教学系意见： 系主任： （签名） 年 月 日 1 绪论............................................................................................................................................... 3 1．1手势识别研究的意义 ...................................................................................................... 3 1．2手势识别国内外研究现状 .............................................................................................. 3 1.3基于视觉的手势跟踪与识别流程图 ................................................................................. 4 2 基于计算机视觉的手势识别基础理论 ..................................................................................... 4 2．1模式识别概述 .................................................................................................................. 4 2．2基于计算机视觉的手势跟踪理论 .......................................................................... 5 2．3基于计算机视觉的手势识别理论 .................................................................................. 6 2．3．1神经网络算法 .................................................................................................... 6 2．3．2基于模板匹配的算法 ........................................................................................ 7 2．3．3统计分析算法 .................................................................................................... 8 2．3．4隐马尔可夫模型(HMM) ................................................................................... 8 2．4基于计算机视觉的手势跟踪与识别系统 ...................................................................... 9 3 手势图像预处理及特征提取 ..................................................................................................... 9 3．1手势图像预处理 .............................................................................................................. 9 3．1．1图像平滑 .......................................................................................................... 10 3．1 .2图像色彩空间转换 ............................................................................................ 11 3．1 .3图像二值化 ........................................................................................................ 12 3.1 .4图像形态学处理 ................................................................................................... 13 3．2手势图像特征提取 ........................................................................................................ 14 4 手势跟踪算法研究 ..................................................................................................................... 14 4．1 Kalman跟踪算法 .......................................................................................................... 14 4．2 Camshift跟踪算法 ........................................................................................................ 16 4．2．1颜色概率模型 .................................................................................................. 16 5 基于计算机视觉的手势跟踪与识别算法实验 ......................................................................... 17 5．2手势图像预处理及特征提取实验结果 ........................................................................ 18 5．2．1手势图像获取及手势样本库的建立 .............................................................. 18 5．2 .2手势图像的预处理 ............................................................................................ 20 5．2手势跟踪实验结果及分析 ............................................................................................ 21 5．3实时手势识别实验结果及分析 .................................................................................... 22 5．3．1手势识别系统流程 .......................................................................................... 22 5.4 手势跟踪与识别在人机交互中的应用 .......................................................................... 22 6 总结与展望 ................................................................................................................................. 24 7 附录： ......................................................................................................................................... 25 7.1 程序重要部分代码 ........................................................................................................ 25 7.2 手势识别的视频 ............................................................................................................ 29 7.3 国内外生产手势识别软件的厂家 ................................................................................ 29